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隐私计算的技术流派与标准

近日,零壹财经推出国内首个系统研究隐私计算在金融领域应用的报告《开启新纪元:隐私计算在金融领域应用发展报告(2021)》,从隐私计算落地最为密集的金融业开始,展示隐私计算发展中真实而鲜活的产业生态,让产业实践者们被看见、被发现。本报告研究机构为零壹财经·零壹智库,联合发布单位为中国科技体制改革研究会数字经济发展研究小组、深圳市信用促进会、横琴数链数字金融研究院,同时得到了同盾科技、星云clustar、瑞莱智慧、金智塔科技和天冕科技的研究支持。

  • 2022-01-21
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vivo联邦学习应用与实践

2016年,Google在《Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency》论文中,首先提出“联邦学习”(Federated Learning)的概念,该方法能够联合分布于多个移动终端上的数据,实现云端模型的训练。联邦学习的核心,在于模型中心化,数据去中心化。其目的是保护用户隐私与数据安全。

  • 2022-01-21
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隐私立法时代联邦学习在商业银行的应用

随着数字化时代的来临,大数据、人工智能等精尖技术进入了高速发展阶段。然而,对一些行业而言,存在数据样本量少、特征少、标注信息缺失、数据质量差等问题,同时由于相同行业不同企业间的竞争以及同一企业中不同业务条线、业务系统间的阻隔性等情况,难以实现有效的数据信息交流与整合,易造成“数据孤岛”现象,这使大数据、人工智能相关技术难以发挥出预期的应用效果。

  • 2022-01-21
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联邦学习中基于隐私集合求交(PSI)的样本对齐

横向联邦学习(Horizontal Federated Learning)[1][2]也称按样本划分的联邦学习,可以应用于联邦学习各参与方的数据集有重叠的特征空间和不同的数据样本的场景。举例来说,两个地区的通信运营商在各地有自己的用户群体,他们之间的用户交集非常小,因此他们的数据集中有不同的样本ID,但他们的业务非常相似,因此他们之间的特征空间是相同的。联合进行横向联邦学习可以更好的构建套餐推荐等模型。

  • 2022-01-21
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联邦学习与安全多方计算

联邦学习在2016年由谷歌提出,因为Google有安卓系统,需要解决多个安卓设备的分布式建模问题。其中,主要是针对输入法的建模,比如客户在安卓输入法中输入单词“what”,或许他可能想继续输入“do you think”,Google输入法如果能自动联想出来,用户体验就会变得比较好,但是自动联想功能需要大量的用户数据才能学习出来,怎么获得这些用户数据呢?

  • 2022-01-21
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联邦学习(FederatedLearning)与金融实践

在大数据和人工智能时代,数据被喻为“黄金”和“石油”越来越被重视。各行业数字化转型的核心要点之一是数据智能技术的应用,而其基础在于海量、多维数据的汇总、加工和算法模型训练。这一过程中同时带来的则是数据安全和隐私问题——大量带有客户、产品和交易信息的敏感数据容易产生法律、合规问题,亦频繁出现数据的不合法泄露问题。

  • 2022-01-21
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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。

  • 2022-01-21
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基于隐私保护计算的金融科技创新探索

数据隐私保护,是指对企业敏感的数据进行保护的措施。数据隐私保护可以通过数字水印进行版权信息识别,可以通过数据脱敏实现技术上的变形处理。

  • 2022-01-21
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