联邦学习：统一数据协作和隐私保护的技术解决之道

讲到多方安全计算（MPC），就会提到姚氏百万富翁问题：有两个很有钱的富翁，他们想知道谁更有钱，他们又都不想让除己以外的任何人知道自己实际有多少钱（即不信任任何第三方）。这是一个典型的两方安全计算案例，需要在不分享原始数值的情况下，得出想要的结论。其中相关的技术包括：秘密分享，模糊传输，同态加密，混淆电路。

2022-01-20
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字节跳动在联邦学习领域的探索及实践

数据是人工智能时代的石油，但是由于监管法规和商业机密等因素限制，"数据孤岛"现象越来越明显。联邦学习（Federated Learning）是一种新的机器学习范式，它让多个参与者可以在不泄露明文数据的前提下，用多方的数据共同训练模型，实现数据可用不可见。

2022-01-20
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高性能联邦学习算法优化实践

近年来，联邦学习作为解决数据孤岛问题的技术被广泛关注，已经开始被应用于金融、医疗健康以及智慧城市等领域。从3个层面系统阐述联邦学习算法。首先通过联邦学习的定义、架构、分类以及与传统分布式学习的对比来阐述联邦学习的概念；然后基于机器学习和深度学习对目前各类联邦学习算法进行分类比较和深入分析；最后分别从通信成本、客户端选择、聚合方式优化的角度对联邦学习优化算法进行分类，总结了联邦学习的研究现状，并提出了联邦学习面临的通信、系统异构、数据异构三大难题和解决方案，以及对未来的期望。

2022-01-20
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浅析同态加密及其应用场景

同态加密（英语：Homomorphic encryption）是一种加密形式，它允许人们对密文进行特定形式的代数运算得到仍然是加密的结果，将其解密所得到的结果与对明文进行同样的运算结果一样。换言之，这项技术令人们可以在加密的数据中进行诸如检索、比较等操作，得出正确的结果，而在整个处理过程中无需对数据进行解密。其意义在于，真正从根本上解决将数据及其操作委托给第三方时的保密问题，例如对于各种云计算的应用。

2022-01-21
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基于区块链和多方安全计算技术的联合征信应用

当前数字经济时代，金融行业迎来了数字化转型的重要战略机遇期。作为发展数字金融的两驾马车，产业数字金融方兴未艾，前景广阔，消费数字金融依托互联网经济塑造的消费生态体系，已深度融入到居民的日常生活中。然而，从业务实践来看，消费数字金融仍存在一些问题待解决，其中由于信息不对称所导致的多头借贷和过度授信问题，不仅增加了各金融机构所面临的信用风险，而且由于金融风险的传导性和复杂性，会给我国金融体系的稳定带来一定的挑战。

2022-01-21
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“数字新基建”安全态势分析与技术应对

数据安全事件频发引发了全球各国对于数据安全与个人信息保护的重视，新技术新业务的数据安全、隐私保护与公众安全的理性平衡、疫情期间的隐私安全底线、数据跨境流动和出口管制政策成为全球数据安全治理的主要焦点。后疫情时代，随着数字新基建加速推进，企业要通过不断提升数据安全技术能力来面对复杂多变的数据安全风险。“零信任”“隐私计算”“联邦学习”助力企业打造覆盖数据全生命周期的安全能力体系。

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隐私计算才是数据价值安全释放的技术最优解

2020年4月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次将数据纳入生产要素，定义数据的国家战略地位，并提出加快培育数据要素市场。作为释放数据要素价值的关键环节，数据资源的开放、共享、交换等流通需求日益增加，成为企业数字化转型乃至数字经济发展的重要部分。

2022-01-21
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隐私计算在数据流通过程中的作用

“十四五”期间，国家鼓励数据流通、共享和融合，挖掘和发挥数据的潜在价值，以促进社会数字化转型。然而，数据在流通过程中存在隐私泄露的风险，各机构为了保障数据安全，不敢进行数据分享，形成“数据孤岛”现象，阻碍数据价值的挖掘利用。针对这一“矛盾”问题，隐私计算能够提供解决方案，隐私计算本质上是在保护数据隐私的前提下，解决数据流通的问题，实现数据“价值”和“知识”的流动与共享，真正做到“数据可用不可见”。

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