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某金融企业基于容器云平台采用联邦学习技术提高风控效率实践分享

容器云平台的弹性能力以及对微服务的支持,对于提升企业内部的资源使用效率和主流应用的快速发布有着重大意义。本文针对金融企业中,容器云平台的现实需求做出相关技术分析,给出相关模块的参考设计和实现方案,并结合企业生产实践,提出一些实践经验。

  • 2022-01-15
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用于移动设备用户认证的一种安全密钥协商与保护协议

无线通信技术的发展使得通过无线终端可以访问更加广泛的服务,给用户带来了很多便利。但是,通过无线网络使用移动服务的风险非常高,例如,我们可能遭受伪基站攻击,在手机中接收到众多虚假的SMS短信息,或被钓鱼链接、恶意代码指令控制。移动终端网络的环境是开放的,攻击者很容易潜伏在周围,偷听、拦截、修改或重放消息,或伪造合法用户获取某一目标的访问权限。因此,提供某种确保安全和可用性的用户认证机制愈加重要。

  • 2022-01-17
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从Gartner预测看隐私增强计算

隐私增强计算技术的出现完全来源于数字化经济的全面繁荣。国内:在过去这一整年,我们经常会看到这样一类新闻,比如像是“被困在算法里的外卖小哥”,或者“大数据杀熟”…。国外,不时报道出被“科技巨头操纵的美国大选”、欧洲某国根据GDPR有关条款对Google、Facebook…等巨头开出罚单,责令其停止在外部网站上收集用户浏览习惯的数据等等。

  • 2022-01-15
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隐私保护计算技术指南

由于MPC依赖于秘密共享,并具有对所有相关方共同控制的那些共享的访问控制的权限。因此数据可以以机密共享形式无限期地存储,并且只有在适当比例的各方同意的情况下,才可以恢复数据。此功能与静止数据秘密共享的概念有关,而与阈值加密的概念关系更远。

  • 2022-01-17
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基于区块链技术的数据交换安全性研究

随着区块链技术的飞速发展,区块链由第一阶段1.0的可编程货币逐渐发展至3.0版本的可编程社会。区块链的关键是去中心化和降低信任成本,防伪造和可追踪性,为解决大数据问题提供了一种思路。基于此,提出了一种基于区块链技术的可扩展性隐私保护数据共享方案来研究和解决数据交换系统的安全问题。方案中使用Paillier算法加密用户数据,整个Paillier密码体系的时间基本都很短,但是效率很高。该方案的内部安全分析显示,系统具有超强的安全性。

  • 2022-01-17
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隐私数据在隐私AI框架中的安全流动

隐私AI系统存在的目的就是赋能AI,使得各种AI场景下对用户隐私数据的使用都是安全的。那么,这样的系统就需要提供充分的保障,从理论到工程实现的每一个阶段都应该是经得起推敲、抵抗得住各种攻击的。不能简单地认为只需要各方先在本地自己的数据上计算出一个模型,然后将模型结果交换一下计算下其模型参数的平均值,就不会泄露各方的隐私数据了。

  • 2022-01-15
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隐私保护技术发展与应用

通过消费记录获知个人隐私隐私信息,通过社交网络窥探人们常去地或生活习惯等信息,通过年龄、地区和邮编等数据获取个人健康状况等。对于种种隐私泄露问题,有必要借助技术手段,保护人们的正常生活和正当权利不受侵害。当前,隐私保护技术主要分为基于限制发布的技术、基于数据加密的技术和基于数据失真的技术三大类。

  • 2022-01-17
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秘密共享—隐私计算和区块链共识中的榫卯

随着对数据安全和隐私保护的重视和相关法案的出台,各种数据拥有者重新回到数据孤岛的状态。为了实现数据的可用不可见技术并使得互联网公司在合规下能利用大数据和AI技术做更多有意义的事情。在这个背景下,相应的互联网公司提出了一系列的解决方案,如:谷歌的联邦学习、腾讯微众的联邦学习、阿里的共享学习。其中,腾讯微众的联邦学习主要采用了同态加密。谷歌的联邦学习和阿里的共享学习则使用了秘密共享技术,这反映了对秘密共享的算法研究有着重要的意义。

  • 2022-01-17
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