AI & BI 隐私算法层:这一层的目的是屏蔽掉隐私计算技术细节,但保留隐私计算的概念,其目的是降低隐私计算算法的开发门槛,提升开发效率。有隐私计算算法开发诉求的同学,可以根据自身场景和业务的特点,设计出一些特化的隐私计算算法,来满足自身业务和场景对安全性、计算性能和计算精度的平衡。在这一层上,隐语本身也会提...
《隐私计算—联邦学习产品性能要求和测试方法》是2024年07月01日实施的一项中国行业标准。编制进程 2024年03月29日，《隐私计算—联邦学习产品性能要求和测试方法》发布。2024年07月01日，《隐私计算—联邦学习产品性能要求和测试方法》实施。起草工作 起草单位：中国信息通信研究院、深圳市腾讯计算机系统有限公司、华控...
因此,纵向联邦学习的训练方式与横向联邦学习不同,不能简单地对模型或梯度进行平均。 实现纵向联邦学习的一种思路,是使用基于秘密共享的安全多方计算:在学习的开始,使用秘密共享的方法,将每个参与方持有的特征,分享到所有参与方手中。这样,每个参与方都持有所有的特征维度了,只不过每个人持有的都是特征的密文,每个参与...
建立大数据隐私计算和联邦学习生态联盟 联邦学习的新商业模式需要一个商业联盟,联盟包含有 N 个实体,加入联盟的实体,可以像朋友圈一样能够利用各自的数据联合建立模型。联邦数据联盟鼓励各方参与,联盟成员一方面进行垂直领域的合作,另一方面,联盟有明确的在不同场景下的激励机制和权益分享,可以使用区块链技术建立一个让...
1.本技术涉及隐私计算、隐私数据及联邦学习技术领域,具体涉及一种隐私计算、隐私数据和联邦学习的互联互通方法及装置。 背景技术: 2.隐私计算(privacy computing)指的是在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下对数据进行分析计算的一系列技术,保证数据在流通和融合过程中“可用不可见”。隐私计算在通常意义上涵盖以保护...
本申请涉及隐私计算、隐私数据及联邦学习技术领域,尤其涉及芯片和处理器技术领域,具体涉及一种隐私计算、隐私数据和联邦学习的异构计算系统及方法。该异构计算系统和方法,至少基于计算任务的总数据量和当前挂载的计算设备各自的数据量阈值确定计算任务相关联的任务数据的分配方案,并且根据分配方案对任务数据进行拆分并下发到...
在隐私计算领域，横向联邦学习已较为成熟，Google和Apple皆有大规模应用。而纵向联邦学习，近两年轻受关注，其优势在于能够处理多方异构数据，实现联合建模，为各种功能和场景提供无限可能。然而，当前技术上仍存在一定的不成熟，主要体现在计算速度和可支持计算种类上。我们的任务是通过来自三个参与方（A、B...
主讲: 1. 隐私计算:背景 随着大数据、机器学习与互联网经济的不断发展,人们对用户数据隐私保护的要求也不断提升,涉及数据保护的立法也不断完善。 GDPR of EU, 2018 CCPA of USA, 2018 Cyber Security Law of China,2017 数据孤岛:各个公司、组织和个人之间互相孤立、不共通数据,难以通过大数据的优势获得机器学习...
隐私计算、隐私数据和联邦学习的异构计算系统及方法专利信息由爱企查专利频道提供,隐私计算、隐私数据和联邦学习的异构计算系统及方法说明:本申请涉及隐私计算、隐私数据及联邦学习技术领域,尤其涉及芯片和处理器技术领域,具体涉及一种隐私...专利查询请上爱企查