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隐私保护计算技术指南

由于MPC依赖于秘密共享,并具有对所有相关方共同控制的那些共享的访问控制的权限。因此数据可以以机密共享形式无限期地存储,并且只有在适当比例的各方同意的情况下,才可以恢复数据。此功能与静止数据秘密共享的概念有关,而与阈值加密的概念关系更远。

  • 2022-01-17
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基于区块链技术的数据交换安全性研究

随着区块链技术的飞速发展,区块链由第一阶段1.0的可编程货币逐渐发展至3.0版本的可编程社会。区块链的关键是去中心化和降低信任成本,防伪造和可追踪性,为解决大数据问题提供了一种思路。基于此,提出了一种基于区块链技术的可扩展性隐私保护数据共享方案来研究和解决数据交换系统的安全问题。方案中使用Paillier算法加密用户数据,整个Paillier密码体系的时间基本都很短,但是效率很高。该方案的内部安全分析显示,系统具有超强的安全性。

  • 2022-01-17
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隐私数据在隐私AI框架中的安全流动

隐私AI系统存在的目的就是赋能AI,使得各种AI场景下对用户隐私数据的使用都是安全的。那么,这样的系统就需要提供充分的保障,从理论到工程实现的每一个阶段都应该是经得起推敲、抵抗得住各种攻击的。不能简单地认为只需要各方先在本地自己的数据上计算出一个模型,然后将模型结果交换一下计算下其模型参数的平均值,就不会泄露各方的隐私数据了。

  • 2022-01-15
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隐私保护技术发展与应用

通过消费记录获知个人隐私隐私信息,通过社交网络窥探人们常去地或生活习惯等信息,通过年龄、地区和邮编等数据获取个人健康状况等。对于种种隐私泄露问题,有必要借助技术手段,保护人们的正常生活和正当权利不受侵害。当前,隐私保护技术主要分为基于限制发布的技术、基于数据加密的技术和基于数据失真的技术三大类。

  • 2022-01-17
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秘密共享—隐私计算和区块链共识中的榫卯

随着对数据安全和隐私保护的重视和相关法案的出台,各种数据拥有者重新回到数据孤岛的状态。为了实现数据的可用不可见技术并使得互联网公司在合规下能利用大数据和AI技术做更多有意义的事情。在这个背景下,相应的互联网公司提出了一系列的解决方案,如:谷歌的联邦学习、腾讯微众的联邦学习、阿里的共享学习。其中,腾讯微众的联邦学习主要采用了同态加密。谷歌的联邦学习和阿里的共享学习则使用了秘密共享技术,这反映了对秘密共享的算法研究有着重要的意义。

  • 2022-01-17
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隐私计算与数据安全标准

近年来,诸多数据安全相关的国家标准和行业标准对不同类别不同级别数据、数据生命周期中不同阶段提出了较为具体的安全保护要求。对这些要求的理解、如何实现是业界重点讨论的议题之一。另一方面,隐私计算在破解数据保护与数据利用的矛盾上成为业界关注热点,承载了数据利用在合规和发展两个主题的诸多希望。本文将对一些重要数据安全标准中可以利用隐私计算的条款进行解读,并对隐私计算标准发展趋势进行分析。

  • 2022-01-17
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一种加密域鲁棒图像哈希算法

随着现代技术的发展,数字图像数量激增且对数字图像进行修改的门槛越来越低,这些现象带来了一系列的图像隐私安全问题。因此,对数字图像的识别和认证得到了广泛的关注。感知图像哈希是图像认证领域中的热点研究问题,由于哈希生成不会更改图像的内容,近年来被广泛应用于图像认证、数字水印和图像检索等领域。与此同时,云计算的出现使得数字图像的识别和认证有了新的应用场景,图像外包到云服务器大大降低了用户端的存储和计算负担。然而,将数字图像存储和处理交由云服务器也带来了一些现实挑战——图像内容安全如何保证。

  • 2022-01-17
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阈值同态加密在隐私计算中的应用

隐私计算作为一种安全的多方联合计算技术,在近些年吸引了大量的关注。同态加密技术是隐私计算技术中重要的一种,但现有的同态加密大部分为单密钥加密,即只有一个私钥,并且不同公钥加密的密文无法相互计算,这给同态加密在隐私计算中的应用带来了诸多不便和安全隐患。最近,一种阈值同态加密方案在学术界备受关注,该加密方案支持多个私钥,解决了目前同态加密算法应用中的问题。通过对阈值同态加密进行研究,展示其在隐私计算中的应用。

  • 2022-01-17
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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