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5G中的SDN/NFV和云计算

SDN/NFV 和云计算都是起源于IT 领域的技术。如今,云计算已经非常成熟,在IT 领域已经大规模商用,SDN 技术作为新兴的转发技术,也已经被谷歌等互联网巨头部署在多个数据中心。随着虚拟化技术的发展,人们试图将更多的专有设备虚拟化和软件化,从而达到降低成本和灵活部署的目的,于是NFV 的概念诞生了。本文将结合广义上3 种技术本身的特点和未来5G 的网络能力要求,分析各技术在5G 架构中的技术定位和前景,同时结合实际的发展情况,总结未来运营商在技术研发和业务模式上的侧重点。

  • 2022-01-21
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隐私计算发展综述

数据流通是释放数据价值的关键环节,隐私计算技术为数据流通提供了解决方案。综述了隐私计算的技术原理,列举了隐私计算当前主要应用场景,分析了国内外隐私计算产业的发展情况。在此基础上,总结了隐私计算发展面临的问题,并从技术、产业、应用等视角分析了隐私计算未来的发展趋势。

  • 2022-01-20
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隐私计算软硬件结合是产业发展趋势

隐私计算天然与密码学紧密结合,隐私计算的启航也给密码学带来了春天。密码算法运行在通用硬件上存在性能问题,我们发现它跑的很慢。除了算力的慢,我们还看到,随着我们的用户量、数据量的增加,随着隐私计算的场景逐步的复杂化,运算所消耗的资源会呈现出非线性增长的趋势。这也是制约当前隐私计算在场景复杂度上不能快速发展的一个原因。以全同态算法为例,在通用芯片上密文运算的速度比明文运算慢了10万倍。

  • 2022-01-21
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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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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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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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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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