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隐私计算在金融领域的合规性分析

目前,行业内各家银行、保险等企业对自有数据已经做了比较充分的挖掘。面对同质化竞争,传统金融创新需要向融合机构内、外部数据以支持面向线上场景的转型。在数据融合需求旺盛的同时,近年来外部数据协作频频被爆出数据不正当使用、侵犯客户隐私、业务合规性存疑等问题。基于此,对现有法律法规中的数据合规性问题进行梳理,并结合隐私计算具体应用场景以及隐私计算原理,对隐私计算在金融领域的合规性进行分析。

  • 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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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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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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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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隐私计算关键技术及发展趋势

随着《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》三部基础性法律的正式施行,「数据安全」毫无疑问已经成为当前时代最值得关注的重要议题之一。达摩院2022十大科技趋势指出数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题,隐私计算是破解之道。

  • 2022-01-20
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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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未来网络技术的发展与应用前景

互联网40 多年的发展可分为两个阶段。前20 年作为第一阶段, 主要是互联网与科学研究相结合;90 年代以后,互联网的发展进入第二阶段,互联网开始应用到人类生活的各个方面,在个人消费领域产生了非常巨大的成就,现在大家的日常生活都离不开互联网。下一步,互联网将与实体经济走向深度融合,国外有关研究人员也将这一代互联网称为第三代互联网( 互联网3.0/ 未来网络)。

  • 2022-01-20
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密码应用与安全性评估—解决方案

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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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