一篇搞懂隐私计算中的联邦学习

联邦学习技术今天已经成为保证隐私保护、数据安全合规的重要技术手段。特别是在金融支付领域，人们已经在积极探索应用联邦学习技术去保护商业机密、用户隐私以及满足监管和合规要求的可能性。但作为一门新技术，联邦学习还不够成熟；其适用的场景，以及每个场景中相应所面临的安全问题以及局限性，还有待梳理。为此，本文介绍联邦学习的基本底层机制，梳理其发展源流，并就其中涉及的各种质量与安全问题、落地应用注意事项提出具体建议。特别地，本文区分了各种威胁模型下的数据安全需求，以及提出应对数据投毒和模型投毒需要结合使用可信计算技术。

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数字经济需发展隐私计算下的数据共享

数字经济是新时代高质量增长的新时空，需提前布局积极开拓。数字经济不同于现有的经济时空，具有范式转换特征。因而，不宜过多受工业经济的局限，仅仅将现有经济时空中的认知映射到数字空间，而是需要“在现场”，保持开放心态，允许商业机构的探索与市场演进，在逐步认知和迭代中推动数字经济的良性发展和合理规范。其中，数据治理是数字空间的基础设施，隐私保护和数据共享是其中的关键。数字经济时代，合理保护用户隐私下发展数据产业，共享并充分挖掘数据价值是国家的核心竞争力。

2022-01-20
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隐私计算关键技术与创新

数据已经成为数字经济中重要的生产要素和战略资源。在实际应用中，数据分散在各个机构，由于隐私保护等原因，这些数据很难整合到一起，形成数据孤岛，从而阻碍大数据与人工智能产业的发展。隐私计算可以破解数据孤岛难题，在保障用户隐私的同时赋能多方数据协同应用，助力释放数据融合价值。对隐私计算的关键技术与创新成果，包括隐私集合求交技术、斜向联邦学习、异步并行计算、消息压缩机制、单向通信连接方案、可信执行环境、联合数据分析等进行了研究和分析，并对这些技术与创新在Angel PowerFL通用隐私计算平台中的应用进行了介绍。

2022-01-20
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区块链技术框架下的隐私计算发展脉络及项目分析

区块链利用分布式账本技术实现了去中心化、公开透明、可验证、防篡改、易追溯的特性，保证了数据的高安全性，但也带来链上数据隐私保护的窘迫--似乎链上隐私保护与区块链技术有着天然的冲突。对于隐私保护的需求，不仅体现在输入、输出数据的隐私保护，各种交易、传输、合约处理的过程状态也同样需要得到隐私保护。所以对于数据驱动的Web3.0应用来说，隐私保护应是一种标配，是融入全局的底层逻辑。

2022-01-20
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隐私计算软硬件结合是产业发展趋势

隐私计算天然与密码学紧密结合，隐私计算的启航也给密码学带来了春天。密码算法运行在通用硬件上存在性能问题，我们发现它跑的很慢。除了算力的慢，我们还看到，随着我们的用户量、数据量的增加，随着隐私计算的场景逐步的复杂化，运算所消耗的资源会呈现出非线性增长的趋势。这也是制约当前隐私计算在场景复杂度上不能快速发展的一个原因。以全同态算法为例，在通用芯片上密文运算的速度比明文运算慢了10万倍。

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隐私计算关键技术及发展趋势

随着《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》三部基础性法律的正式施行，「数据安全」毫无疑问已经成为当前时代最值得关注的重要议题之一。达摩院2022十大科技趋势指出数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，隐私计算是破解之道。

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中国智慧的跨文化传播

介绍中国智慧的跨文化传播等相关方面的问题

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隐私计算发展综述

数据流通是释放数据价值的关键环节，隐私计算技术为数据流通提供了解决方案。综述了隐私计算的技术原理，列举了隐私计算当前主要应用场景，分析了国内外隐私计算产业的发展情况。在此基础上，总结了隐私计算发展面临的问题，并从技术、产业、应用等视角分析了隐私计算未来的发展趋势。

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