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从迁移学习到图像合成

迁移学习现在很火，在人工智能各个领域都有广泛应用。迁移学习是一个大家族，按照迁移对象可以分为不同域 （domain） 之间的迁移，不同种类 （category） 之间的迁移，不同模型 （model） 之间的迁移，不同模态 （modality） 之间的迁移，不同任务 （task） 之间的迁移等等。

  • 2022-01-20
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联邦学习隐私保护研究进展

针对隐私保护的法律法规相继出台，数据孤岛现象已成为阻碍大数据和人工智能技术发展的主要瓶颈。联邦学习作为隐私计算的重要技术被广泛关注。从联邦学习的历史发展、概念、架构分类角度，阐述了联邦学习的技术优势，同时分析了联邦学习系统的各种攻击方式及其分类，讨论了不同联邦学习加密算法的差异。总结了联邦学习隐私保护和安全机制领域的研究，并提出了挑战和展望。

  • 2022-01-20
  • 阅读102
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数字化发展中的个人信息保护监管策略思考

新冠疫情的全球蔓延加速了经济社会的数字化进程，数字化发展正从社交、购物、出行等各个方面给民众带来全新体验。但数字化驱动经济发展的同时，也频繁出现个人信息被泄露、窃取、贩卖等安全事件，随之带来个人精神和财产安全威胁。因此，如何在全球数字化进程中兼顾数据驱动发展和个人信息保护监管也已成为国际社会关注的热点问题。以多源分析当前个人信息安全面临的热点问题为导向，通过对比研究国际典型的个人信息保护监管模式，分析目前我国监管策略存在的挑战，进而从立法、治理及个人救济几方面提出实现数字经济创新发展和个人信息保护平衡的建议。

  • 2022-01-20
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隐私集合求交技术的理论与金融实践综述

隐私集合求交技术是目前隐私计算领域的一个热点研究方向，作为跨机构间数据合作的一个常用的前置步骤，在实际场景中具有很强的应用价值。介绍了隐私集合求交技术的分类与相关的技术路线，并以基于盲签名的隐私集合求交技术为例，详细解析可参考的隐私集合求交技术的实现流程；同时，结合目前隐私计算技术应用落地最广泛的金融行业的实际场景需求，介绍隐私集合求交技术在金融行业的应用场景，包括金融联合建模、金融联合统计、金融联合营销、金融运营分析等，从实际场景体现隐私集合求交技术的研究与应用价值；最后，对目前的隐私集合求交技术面临的技术挑战及研究发展方向进行分析和探讨。

  • 2022-01-20
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隐私计算产品评估体系

当前，隐私计算技术的可用性大大增强，使用场景逐渐丰富，隐私计算产品化程度逐步成熟，产品数量呈爆发式增长，产品类型也日趋丰富，隐私计算产业已逐步形成。作为新兴技术，使用者难以综合判定选择隐私计算产品，因此亟需建立统一的隐私计算产品规范和产品评估体系。在论述了隐私计算从前沿技术到落地产品的历程后，对隐私计算产品的现状进行了分析；结合实际工作，提出了一套隐私计算产品评估体系，并对隐私计算产品评估体系进行了展望。

  • 2022-01-20
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隐私计算在金融领域的合规性分析

目前，行业内各家银行、保险等企业对自有数据已经做了比较充分的挖掘。面对同质化竞争，传统金融创新需要向融合机构内、外部数据以支持面向线上场景的转型。在数据融合需求旺盛的同时，近年来外部数据协作频频被爆出数据不正当使用、侵犯客户隐私、业务合规性存疑等问题。基于此，对现有法律法规中的数据合规性问题进行梳理，并结合隐私计算具体应用场景以及隐私计算原理，对隐私计算在金融领域的合规性进行分析。

  • 2022-01-20
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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。

  • 2022-01-20
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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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