浅析同态加密及其应用场景

同态加密（英语：Homomorphic encryption）是一种加密形式，它允许人们对密文进行特定形式的代数运算得到仍然是加密的结果，将其解密所得到的结果与对明文进行同样的运算结果一样。换言之，这项技术令人们可以在加密的数据中进行诸如检索、比较等操作，得出正确的结果，而在整个处理过程中无需对数据进行解密。其意义在于，真正从根本上解决将数据及其操作委托给第三方时的保密问题，例如对于各种云计算的应用。

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基于区块链和多方安全计算技术的联合征信应用

当前数字经济时代，金融行业迎来了数字化转型的重要战略机遇期。作为发展数字金融的两驾马车，产业数字金融方兴未艾，前景广阔，消费数字金融依托互联网经济塑造的消费生态体系，已深度融入到居民的日常生活中。然而，从业务实践来看，消费数字金融仍存在一些问题待解决，其中由于信息不对称所导致的多头借贷和过度授信问题，不仅增加了各金融机构所面临的信用风险，而且由于金融风险的传导性和复杂性，会给我国金融体系的稳定带来一定的挑战。

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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。

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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。

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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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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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开关电源的测试

良好的开关电源必须符合所有功能规格、保护特性、安全规范（如 UL、CSA、VDE、DEMKO、SEMKO，长城等等之耐压、抗燃、漏电流、接地等安全规格）、电磁兼容能力（如 FCC、CE 等之传导与幅射干扰）、可靠性（如老化寿命测试）、及其他之特定需求等。

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DC-DC变换器控制拓扑的选择方式

現今市場上有許多不同類型的開關穩壓器和控制器，其主要使用於 DC 到 DC 的降壓電源轉換，而且具有不同的控制迴路架構。由於是針對特定的電源電壓設計，因此每個架構都具有對應的優缺點。因

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