城市社区智慧养老健康服务平台服务设计体系研究

2022-01-20
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同态加密：实现数据的“可算不可见”

同态加密（Homomorphic Encryption, HE）是指满足密文同态运算性质的加密算法，即数据经过同态加密之后，对密文进行特定的计算，得到的密文计算结果在进行对应的同态解密后的明文等同于对明文数据直接进行相同的计算，实现数据的“可算不可见”。

2022-01-20
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隐私保护视角下联邦学习的「前世今生」

联邦学习（Federated Learning）作为人工智能的一个新分支，为机器学习的新时代打开了大门。自发展以来，其定义早已超过了早期提出范围，以至于现在只要出于隐私保护目的的多方机器学习都将其归属于「联邦学习」这一范畴。也有人对「联邦学习」这一名称提出异议，本文从实际应用的角度重新梳理了「联邦学习」的前世今生，希望能为读者提供一个新的联邦学习研究视角。

2022-01-21
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隐私计算的技术流派与标准

近日，零壹财经推出国内首个系统研究隐私计算在金融领域应用的报告《开启新纪元：隐私计算在金融领域应用发展报告（2021）》，从隐私计算落地最为密集的金融业开始，展示隐私计算发展中真实而鲜活的产业生态，让产业实践者们被看见、被发现。本报告研究机构为零壹财经·零壹智库，联合发布单位为中国科技体制改革研究会数字经济发展研究小组、深圳市信用促进会、横琴数链数字金融研究院，同时得到了同盾科技、星云clustar、瑞莱智慧、金智塔科技和天冕科技的研究支持。

2022-01-21
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B2B的纵向联邦学习深度模型方案

随着人工智能进入以深度学习为主导的大数据时代，基于大数据的机器学习在推动AI蓬勃发展的同时，也带来了一些数据隐私泄露的安全隐患。近年来国内外在逐步加强对数据隐私的保护，例如欧盟最近引入的新法案《通用数据保护条例》（GDPR），我国国家互联网信息办公室起草的《数据安全管理办法（征求意见稿）》等，使跨企业和组织的数据合作越来越困难。

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vivo联邦学习应用与实践

2016年，Google在《Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency》论文中，首先提出“联邦学习”（Federated Learning）的概念，该方法能够联合分布于多个移动终端上的数据，实现云端模型的训练。联邦学习的核心，在于模型中心化，数据去中心化。其目的是保护用户隐私与数据安全。

2022-01-21
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Cape Privacy——基于加密机器学习的多方数据协作与隐私保护方案

欧盟2018 年 5 月 25 日正式颁布《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation，GDPR）。距离现今已经实施接近三年，先后多张巨额的企业罚单相继被开出。根据GDPR的执法跟踪网站相关统计，截至当前，欧盟成员国从2018年共开出616件罚单，共罚款约2.79亿欧元[3]。其中具有代表性是谷歌罚款事件，其备受关注——作为一家大型国际互联网公司，谷歌却陆续被欧盟的两个国家罚款：2019年1月被法国处罚5000万欧元，原因是执法方认为谷歌的隐私条款未充分体现GDPR公开透明和清晰原则；2020年3月被瑞典处罚700万欧元，原因是谷歌未充分履行GDPR赋予用户的数据“遗忘权”。

2022-01-20
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联邦学习（FederatedLearning）与金融实践

在大数据和人工智能时代，数据被喻为“黄金”和“石油”越来越被重视。各行业数字化转型的核心要点之一是数据智能技术的应用，而其基础在于海量、多维数据的汇总、加工和算法模型训练。这一过程中同时带来的则是数据安全和隐私问题——大量带有客户、产品和交易信息的敏感数据容易产生法律、合规问题，亦频繁出现数据的不合法泄露问题。

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