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基于隐私保护计算的金融科技创新探索

数据隐私保护，是指对企业敏感的数据进行保护的措施。数据隐私保护可以通过数字水印进行版权信息识别，可以通过数据脱敏实现技术上的变形处理。

  • 2022-01-21
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基于隐私保护计算的医学研究应用

在2000年以后，出于应用上的需求，又开始开辟新的思路，如差分隐私，简单说像原始数据去可控的加入噪声，让个体的隐私得到保护，同时对最终的计算结果影响可控。另外一条路是2013年英特尔提出了基于SGX的可信执行环境技术，在硬件层面提供了一种数据可用不可见的机制，在2016年，Google把分布式机器学习拓展到隐私保护领域，提出了联邦学习的概念，最开始是用大量的手机终端来训练输入法的模型，后来融合联邦学习和密码学，安全性进一步得到一定的提升。

  • 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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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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用增强的联邦学习应对药物发现数据小和偏的困境

与Gboard这种跨设备的联邦学习应用不同，药物发现的联邦学习是跨数据孤岛训练的 （跨孤岛联邦学习, cross-silo federated learning） 。这样的学习方式包括一个协调服务器和几个合作者，并配备了联邦学习客户端程序。合作者可以是大型制药公司、生物技术初创公司，甚至是拥有自己的数据的学术实验室。

  • 2022-01-21
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复合金属氧化物正极材料Li（CoxNiyMn1-x-y）O2高功率锂离子动力电池的试制及电化学性能的研究

复合金属氧化物正极材料Li（CoxNiyMn1-x-y）O2高功率锂离子动力电池的试制及电化学性能的研究.pdf

  • 2022-01-21
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样本ID如何隐私安全求交集？

自2016年联邦学习概念出现以来，由于其可以在“数据隐私安全”前提下进行数据共享应用而被热捧。根据数据集特征的不同，联邦学习可以分为三种：横向联邦学习（各方样本特征交集很多，ID交集极少）、纵向联邦学习（各方样本ID交集很多，特征交集极少）、迁移联邦学习（各方样本特征与ID交集都极少）。对应到实际应用场景中，纵向联邦学习可广泛应用于潜客智能发现、在线广告推送、智能信用评估等，这些场景需要同一样本ID在多个机构的不同特征数据，横向联邦可广泛应用于智能诊疗、智能设备检修、智能交通等，这些场景需要不同样本ID在多个机构的相同特征数据，而迁移联邦学习还有待技术的进一步发展才能应用。

  • 2022-01-21
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Fiat-to-NFT底层技术：MPC多方计算协议详解

MPC 全称 Multi-Party Computation，即多方计算，是解决某些问题的协议（或者说方案）的总称。这些问题通常涉及多个参与方（party，例如多家公司），每个参与方持有一定的隐私数据（例如公司的财产），希望不公开这些数据，但又可以利用这些数据计算某一函数（例如求最大值：哪个公司财产最多），每个参与方获得相应的计算结果（可能相同，可能不同）。

  • 2022-01-21
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