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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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隐私计算关键技术与创新

数据已经成为数字经济中重要的生产要素和战略资源。在实际应用中，数据分散在各个机构，由于隐私保护等原因，这些数据很难整合到一起，形成数据孤岛，从而阻碍大数据与人工智能产业的发展。隐私计算可以破解数据孤岛难题，在保障用户隐私的同时赋能多方数据协同应用，助力释放数据融合价值。对隐私计算的关键技术与创新成果，包括隐私集合求交技术、斜向联邦学习、异步并行计算、消息压缩机制、单向通信连接方案、可信执行环境、联合数据分析等进行了研究和分析，并对这些技术与创新在Angel PowerFL通用隐私计算平台中的应用进行了介绍。

  • 2022-01-20
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区块链技术框架下的隐私计算发展脉络及项目分析

区块链利用分布式账本技术实现了去中心化、公开透明、可验证、防篡改、易追溯的特性，保证了数据的高安全性，但也带来链上数据隐私保护的窘迫--似乎链上隐私保护与区块链技术有着天然的冲突。对于隐私保护的需求，不仅体现在输入、输出数据的隐私保护，各种交易、传输、合约处理的过程状态也同样需要得到隐私保护。所以对于数据驱动的Web3.0应用来说，隐私保护应是一种标配，是融入全局的底层逻辑。

  • 2022-01-20
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隐私计算关键技术及发展趋势

随着《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》三部基础性法律的正式施行，「数据安全」毫无疑问已经成为当前时代最值得关注的重要议题之一。达摩院2022十大科技趋势指出数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，隐私计算是破解之道。

  • 2022-01-20
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