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联邦学习前沿|基于图神经网络的联邦推荐系统研究

随着人工智能、云计算等领域的蓬勃发展,大数据时代已经到来,推荐系统(Recommender System,RS)作为解决“信息过载”的有效工具得以广泛应用。推荐系统根据用户的需求、兴趣等,通过推荐算法从海量数据中挖掘出用户感兴趣的信息、服务等,并将结果智能化、个性化地推送给用户。

  • 2023-04-03
  • 阅读238

全同态加密的理论与构造-下篇

本文是全同态加密暑期班下午场的课程笔记下篇。课程由谢翔老师主讲。主要对三代全同态加密算法进行介绍,并更多聚焦于第二代和第三代算法。谢老师在最后对全同态加密方向的开放问题和可研究的方向进行了介绍。

  • 2023-04-03
  • 阅读194

全同态加密的理论与构造-上篇

本文全同态加密暑期班下午场的课程笔记。下午场课程由谢翔老师主讲,题目为《全同态加密的理论与构造》。谢翔老师是上海期智研究院研究员,主要从事高效安全多方计算协议、全同态加密算法的研究与实现。谢老师主要讲解了Gentry's 自举定理、三代全同态加密算法的构造以及面向应用的全同态加密算法

  • 2023-04-03
  • 阅读194

全同态加密知识体系整理(上)

同态加密是隐私计算的重要技术之一,利用该技术可以实现数据可用不可见。研习社将分上下两部分带来同态加密知识体系的整理,作者将现代的FHE技术视为两类,上半部分将重点介绍第一种——基于RLWE的层次同态加密(LHE),包括BGV,BFV和CKKS,这种方案一般来说支持多项式打包技术,可以一次性运算(加法乘法)多个数据,效率上较高,但LHE目前来说Bootstrapping开销比较大,一般来说只能当作支持有限次数的运算的同态加密方法使用。而在下半部分,我们将介绍第二类以FHEW和TFHE为代表的高效自举(Bootstrapping)技术。

  • 2023-04-03
  • 阅读279

Paillier半同态加密:原理、高效实现方法和应用

《数据安全法》已于9月1日起正式实施,两个月后《个人信息保护法》也将开始施行,意味着数据安全和隐私保护方面的监管将会在年内陆续到位。 在合规收紧大背景下,“数据孤岛”现象日渐明显。如何实现安全的数据流通,保护数据隐私并发挥数据的价值,支持多方的联合计算,是各大数据平台亟需解决的问题。而隐私计算技术旨在实现“数据可用不可见”的目标,具有广阔的应用前景。在联合国隐私增强计算技术手册[35]中,列出了同态加密(Homomorphic Encryption, HE)、安全多方计算(Secure Multiparty Computation, MPC)等5种隐私计算技术,其中HE提供了对加密数据进行处理的能力,完美符合隐私计算的计算模式,是当前学术研究的热点,受到了广泛的关注。

  • 2023-04-03
  • 阅读175

构建SafeAI:从零实现基于同态加密的神经网络

iamtrask发表于2017年3月17日的博文,手撸一个基于同态加密的神经网络。原理讲得很透彻,且深入浅出,通俗易懂,有兴趣的同学可以手撸一个试试。学习一下复杂函数例如Sigmod的同态实现也是不错的。

  • 2023-04-03
  • 阅读262

面向数据安全共享的联邦学习研究综述

跨部门、跨地域、跨系统间的数据共享是充分发挥分布式数据价值的有效途径,但是现阶段日益严峻的数据安全威胁和严格的法律法规对数据共享造成了诸多挑战。联邦学习可以联合多个用户在不传输本地数据的情况下协同训练机器学习模型,是实现数据安全共享的新范式。对联邦学习的工作原理及与其密切相关的技术进行了简要介绍,并系统地总结联邦学习的隐私安全性以及其与区块链结合的研究现状,最后对下一步的研究方向做出了展望。

  • 2023-04-03
  • 阅读309

安全多方计算:理论、实践与应用

OpenMPC翻译计划小组正式亮相,本次带来的是“前菜”《Secure Multi-Party Computation: Theory, practice and applications》,由翻译小组成员:书想(摘要、第一章、第六章)、宋小宋(第二章)、松山(第三章)、林立可(第四章)、starry(第五章)共同著作,云中雨雾、六三审稿。 后续会有更多的文章和书籍的翻译推出,尽请期待!欢迎更多志同道合的朋友加入我们!关注公众号,获取更多资料,加入开放隐私计算社群,与业内大咖零距离交流!

  • 2023-04-03
  • 阅读185
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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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