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从Gartner预测看隐私增强计算

隐私增强计算技术的出现完全来源于数字化经济的全面繁荣。国内:在过去这一整年,我们经常会看到这样一类新闻,比如像是“被困在算法里的外卖小哥”,或者“大数据杀熟”…。国外,不时报道出被“科技巨头操纵的美国大选”、欧洲某国根据GDPR有关条款对Google、Facebook…等巨头开出罚单,责令其停止在外部网站上收集用户浏览习惯的数据等等。

  • 2022-01-15
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用于移动设备用户认证的一种安全密钥协商与保护协议

无线通信技术的发展使得通过无线终端可以访问更加广泛的服务,给用户带来了很多便利。但是,通过无线网络使用移动服务的风险非常高,例如,我们可能遭受伪基站攻击,在手机中接收到众多虚假的SMS短信息,或被钓鱼链接、恶意代码指令控制。移动终端网络的环境是开放的,攻击者很容易潜伏在周围,偷听、拦截、修改或重放消息,或伪造合法用户获取某一目标的访问权限。因此,提供某种确保安全和可用性的用户认证机制愈加重要。

  • 2022-01-17
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某金融企业基于容器云平台采用联邦学习技术提高风控效率实践分享

容器云平台的弹性能力以及对微服务的支持,对于提升企业内部的资源使用效率和主流应用的快速发布有着重大意义。本文针对金融企业中,容器云平台的现实需求做出相关技术分析,给出相关模块的参考设计和实现方案,并结合企业生产实践,提出一些实践经验。

  • 2022-01-15
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基于预言机的可信数据上链技术

作为构建信任的新型基础设施,区块链在保障可信数据上链方面尚不完善。分析了可信数据上链的必要性,并对其技术实现路径中基于预言机的可信数据上链技术展开研究。在此基础上,明确预言机概念、整体架构等内容,并从可信机制和应用实践两个层面分析预言机的可信数据上链。

  • 2022-01-15
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隐私计算在k8s平台的实践

隐私计算是目前云计算中的热门话题,相关产品也是我们开发的重点,本文主要介绍k8s平台对于隐私计算产品开发环境的支持。目前我们有多套K8S环境,包括公有云和私有云环境,公有云提供的弹性能力,主要针对计算量大的场景,本地私有环境主要用于开发测试场景,本文主要描述私有云K8S环境的几个主要技术点选型和实践。

  • 2022-01-17
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区块链安全技术和研究方向综述

区块链是新兴的安全可共享计算范式,它集成了:1)用于验证和存储的链式结构数据; 2)用于生成和更新数据的分布式共识算法; 3)用于保证数据传输和访问安全性的加密技术; 4)用于数据编程和操作的自动化智能合约。但是,基于区块链的应用程序中各种安全问题严重阻碍了区块链的发展和推广。此外,先前有关区块链安全性的研究主要是技术性的,忽略了相当多的业务、组织和运营问题。为了从信息系统的角度阐述这一研究鸿沟,我们从三个层级上回顾了区块链安全性研究,即业务层级(Process Level)、数据层级(Data Level)和基础设施层级(Infrastructure Level),我们将其称为区块链安全性的PDI模型。我们综述了文献中区块链安全的研究状态和存在的问题。基于这一分析中获得的见解,我们总结了区块链安全研究的未来方向,阐明了相关亟需解决的商业和工业困扰。

  • 2022-01-17
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基于中间件与区块链的异构隐私计算平台互通系统研究

随着数字经济的高速发展,数据安全问题日益凸显,如何实现安全合规的数据跨域融合并挖掘数据的最大价值,已成为数字时代的核心痛点之一。围绕多方安全计算与联邦学习的隐私计算技术正受到各技术提供方与数据方广泛的关注。利用诸如秘密分享、不经意传输、混淆电路等前沿密码学算子,隐私计算可以实现数据的可用不可见,进而解决数据跨域分享、融通等问题。目前,隐私计算技术已在金融、通信、医疗、政务等领域开始推广应用。从隐私计算的基本概念出发,浅析隐私计算的核心技术:安全多方计算与联邦学习;随后围绕自研隐私计算平台底座PrivTorrent密流安全计算平台,介绍隐私计算在数据安全行业的应用落地及典型案例;最后针对异构隐私计算平台间互联互通关键问题,给出基于中间件和区块链的跨平台实践解决方案。

  • 2022-01-15
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区块链技术安全与应用安全

区块链技术近年来快速发展,其价值得到越来越多认可的同时,技术与应用方面的安全挑战也逐渐凸显。本文研究了针对区块链技术与应用的攻击方式及安全事件,提出了包括基础设施层、密码算法层、节点通讯层、共识协议层、运行平台层、智能合约层和系统应用层的七层安全模型,并针对模型各层对应的具体风险点,提出了解决方案。此外还探讨了区块链数据隐私问题。研究结果表明,区块链安全是一个系统性工程,需要围绕不同层级进行全面的安全体系建设,实现区块链系统的整体安全,才能确保区块链技术应用实践的安全。

  • 2022-01-17
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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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