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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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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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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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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
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关于GNN的几个疑问的思考

在伪标签中,以二分类为例,使用模型先训练有标签的数据,然后预测无标签数据,得到的概率值作为样本权重从而将每一个无标签样本分为两个带权重的标签分别为0,1的样本,此为软标签,或者直接进行概率截断得到标签为0或1的硬标签样本,不断迭代直到达到预定的迭代次数或预测概率收敛。

  • 2022-01-20
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零样本文本分类探秘

迁移学习对自然语言处理产生了巨大的影响。在NLP 领域, BERT模型的训练结果比以往更为准确,通常用更少的标记数据也能实现准确的训练。目前,微调语言模型已经成为NLP的标准程序,有人自然会好奇地问:训练特定任务时,带标记的数据真的必要吗?在本文中,研究了两个可用的零样本文本分类模型,并对它们的性能进行了评估。

  • 2022-01-21
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基于秘密共享与同态加密的纵向联邦学习方案研究

由于日趋严格的隐私保护政策,各种隐私保护算法被提出。联邦学习能够在保护用户隐私不被泄露的情形下,运行各种机器学习算法。介绍了在不同场景下适用的联邦学习框架,并以逻辑回归为例介绍了纵向联邦学习的几种常用实现方式;此外,对各种实现方式的优缺点及适用场景进行了分析。

  • 2022-01-20
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隐私立法时代联邦学习在商业银行的应用

随着数字化时代的来临,大数据、人工智能等精尖技术进入了高速发展阶段。然而,对一些行业而言,存在数据样本量少、特征少、标注信息缺失、数据质量差等问题,同时由于相同行业不同企业间的竞争以及同一企业中不同业务条线、业务系统间的阻隔性等情况,难以实现有效的数据信息交流与整合,易造成“数据孤岛”现象,这使大数据、人工智能相关技术难以发挥出预期的应用效果。

  • 2022-01-21
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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