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“隐私计算”四大技术路径解析

数据脱敏(Data Masking)是指使用脱敏规则对数据中某些敏感信息进行数据的变形,从而达到保护敏感隐私数据的目的。 更具体来讲,我们可以采用删除可识别个人的信息的方式,让数据描述的人保持匿名,也可以采用对数据去标识化,让人们无法根据数据识别到具体的个人。

  • 2022-01-20
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样本ID如何隐私安全求交集?

自2016年联邦学习概念出现以来,由于其可以在“数据隐私安全”前提下进行数据共享应用而被热捧。根据数据集特征的不同,联邦学习可以分为三种:横向联邦学习(各方样本特征交集很多,ID交集极少)、纵向联邦学习(各方样本ID交集很多,特征交集极少)、迁移联邦学习(各方样本特征与ID交集都极少)。对应到实际应用场景中,纵向联邦学习可广泛应用于潜客智能发现、在线广告推送、智能信用评估等,这些场景需要同一样本ID在多个机构的不同特征数据,横向联邦可广泛应用于智能诊疗、智能设备检修、智能交通等,这些场景需要不同样本ID在多个机构的相同特征数据,而迁移联邦学习还有待技术的进一步发展才能应用。

  • 2022-01-21
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用增强的联邦学习应对药物发现数据小和偏的困境

与Gboard这种跨设备的联邦学习应用不同,药物发现的联邦学习是跨数据孤岛训练的 (跨孤岛联邦学习, cross-silo federated learning) 。这样的学习方式包括一个协调服务器和几个合作者,并配备了联邦学习客户端程序。合作者可以是大型制药公司、生物技术初创公司,甚至是拥有自己的数据的学术实验室。

  • 2022-01-21
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机器学习在LGD模型构建中的应用——基于两阶段模型的LGD估计

LGD modeling 的重要性长期以来并未引起业界的足够重视,这主要指的是相对于PD即违约概率而言。其中一个原因也许是估计LGD对其建模并非一件易事。

  • 2022-01-20
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隐私计算在数据流通过程中的作用

“十四五”期间,国家鼓励数据流通、共享和融合,挖掘和发挥数据的潜在价值,以促进社会数字化转型。然而,数据在流通过程中存在隐私泄露的风险,各机构为了保障数据安全,不敢进行数据分享,形成“数据孤岛”现象,阻碍数据价值的挖掘利用。针对这一“矛盾”问题,隐私计算能够提供解决方案,隐私计算本质上是在保护数据隐私的前提下,解决数据流通的问题,实现数据“价值”和“知识”的流动与共享,真正做到“数据可用不可见”。

  • 2022-01-20
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隐私计算才是数据价值安全释放的技术最优解

2020年4月,中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,首次将数据纳入生产要素,定义数据的国家战略地位,并提出加快培育数据要素市场。作为释放数据要素价值的关键环节,数据资源的开放、共享、交换等流通需求日益增加,成为企业数字化转型乃至数字经济发展的重要部分。

  • 2022-01-21
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“数字新基建”安全态势分析与技术应对

数据安全事件频发引发了全球各国对于数据安全与个人信息保护的重视,新技术新业务的数据安全、隐私保护与公众安全的理性平衡、疫情期间的隐私安全底线、数据跨境流动和出口管制政策成为全球数据安全治理的主要焦点。后疫情时代,随着数字新基建加速推进,企业要通过不断提升数据安全技术能力来面对复杂多变的数据安全风险。“零信任”“隐私计算”“联邦学习”助力企业打造覆盖数据全生命周期的安全能力体系。

  • 2022-01-20
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如何将图算法应用于金融生产数据

图算法指利用特制的线条算图求得答案的一种简便算法。无向图、有向图和网络能运用很多常用的图算法,这些算法包括:各种遍历算法(这些遍历类似于树的遍历),寻找最短路径的算法,寻找网络中最低代价路径的算法,回答一些简单相关问题(例如,图是否是连通的,图中两个顶点间的最短路径是什么,等等)的算法。图算法可应用到多种场合,例如:优化管道、路由表、快递服务、通信网站等。

  • 2022-01-20
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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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密码应用与安全性评估—解决方案

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绿色数据中心行业洞察:对算力行业的一点思考(302页)

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医疗健康大数据洞察报告:2025年医疗健康领域非全日制博士申请者画像

本报告基于对600份有效问卷及申请数据库的深度分析,旨在揭示2026年中国医疗健康领域非全日制博士中请者的核心特征、需求偏好与行为趋势。研究 显示,申请者群体呈现出“资深从业者寻求职业深化”与“高潜力新生代追求学历升级"并存的鲜明特征,其需求高度务实,对交叉学科及数字化方向兴趣浓 厚,但普遍面临政策认知与实践之间的“知行鸿沟”

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智能体与传播应用研究报告

《智能体与传播应用研究报告》(以下简称为“报告”)在融合传播和应用创新的视角下,以智能体(AIAgent)与传播的融合为主轴,以智能体传播的形式、载体、现象、产品、案例为观察对象,通过分析智能体与传播的融合表现、融合机制、融合生态与融合影响,探讨Agentic AI 不断深度融入媒体与传播的未来图景。

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