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MPC中的匿踪查询协议及应用

MPC（Model Predictive Control），又称RHC, Receding Horizon Control，是一种进阶过程控制方法，自1980年以来开始在化工炼油等过程工业得到应用，并在经济领域开始得到应用。

  • 2022-01-20
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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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4-4 隐私计算赋能金融企业数字化转型

隐私计算（Privacy computing）是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合，达到对数据“可用、不可见”的目的；在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放。

  • 2022-01-20
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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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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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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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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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安全的纵向联邦学习框架

快速安全的联邦学习框架实现的过程中，需要两个条件：第一是确保通信的安全，即此框架在通信过程中不会被其它的系统所攻击，如果整个通信过程被其它系统所攻击，这可能也是现在很多联邦学习所要面临的挑战。第二是需要一个可信赖的第三方来进行调度（也即coordinator的角色）。

  • 2022-01-20
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