隐私计算
0 人感兴趣 · 82 次引用
- 最新
- 推荐
数据“隐领”未来！【隐私计算实训营】限时免费招募！
数智经济时代，为强化个人隐私信息保护，国家颁布了《国家安全法》、《网络安全法》、《数据安全法》等数据安全法律法规，并严厉处罚数据违规出海、侵权、滥用等问题。数据安全和隐私保护成为大家的共识。隐私计算技术在此背景下应运而生，确保数据在保护下实
社区规划｜隐语开源社区新年规划及寄语（附演讲视频）
本文根据蚂蚁集团隐语社区负责人 王磊，在「隐语开源社区嘉年华」的演讲分享整理。 视频回顾见文末～
技术标准｜隐语技术标准的 What & Why & How
本文根据蚂蚁集团隐语 SPU 研发负责人 谭晋，在1月20日北京「隐语开源社区嘉年华」的演讲分享整理。
活动回顾｜分享成果 & 展望未来，一起走进隐语年度嘉年华精彩现场叭！
回顾隐语社区年度进展&畅谈新一年度规划，分享与探讨技术护航数据要素流通的前沿观点与行业实践。
国家数据局正式揭牌，隐私计算助力数据要素流通共享
2023年10月25日，国家数据局在京正式揭牌。根据中共中央、国务院印发的《党和国家机构改革方案》，国家数据局负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。
Paper 推荐｜「隐私集合求交 PSI 系列」奖励升级
隐语 awesome-PETs（PETs即Privacy-Enhancing Technologies ，隐私增强技术）精选业内优秀论文，按技术类型进行整理分类，旨在为隐私计算领域的学习研究者提供一个高质量的学习交流社区。
隐语纵向联邦 SecureBoost Benchmark 白皮书
本文将介绍隐语SGB的具体测试环境、步骤和数据, 方便您了解协议的使用方法和性能数据, 从而更好地了解隐语 SGB, 满足您的业务需求。让我们一起来领略隐语SGB的魅力吧！
隐语小课｜两方安全计算 ABY2.0 高效的 2PC 协议
ABY2.0 定义了新的 sharing，扩展两输入乘法门到多输入乘法门，且其 online 阶段通信量与输入个数无关。在此基础上，构造了各种高效的原语，如内积、矩阵乘、比较、最大 / 小池化、相等判断等。
开发者必看：深度解读隐语密态计算设备 SPU
SPU 是 Secretflow Processing Unit 的简称，它作为隐语平台的密态计算单元，为隐语提供安全的计算服务。。
隐私计算技术｜深度解读可信隐私计算框架 “隐语”
“隐语” 是开源的可信隐私计算框架，内置 MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择，提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。
什么是隐私计算？隐私计算技术路线
隐私计算是多种技术的统称，目的是为了让多个数据拥有者，在不暴露数据本身的前提下，实现数据的共享、互通、计算、建模，最终产生超出自身数据的价值，同时保证数据不泄露给其他参与方。
隐私计算之浅谈联邦学习
“数据孤岛”简单的讲，各组织都持有各自的数据，这些数据之间互有关系但又独立存储于各组织。出于安全性、合规性等方面考虑，各组织只能查询、使用己方数据，无法交换其它组织的数据。
上海博卡：基于支付宝公私域隐私计算的精准营销探索实践
博卡作为美丽生活行业的综合服务商，拉新促活需求旺盛，但来自各渠道的获客成本十分高昂。在与支付宝小程序云展开深度合作后，无论是在广告的点击率、转化率，还是销售线索的获客成本上，都有不错的表现。
隐私计算技术路线介绍及对比
作为未来数据要素市场建设的关键技术，隐私计算近年来得到快速发展。事实上，隐私计算涉及的技术繁多且复杂，面对众多技术路线分支，业务应用在技术选型时还需具体情况具体分析。本文将对隐语支持的主流技术进行介绍和对比。
构建隐私计算三大生态，百度点石为政务数据要素市场护航
2月23日，由开源社区开放群岛（Open Islands）发起主办，百度智能云、开放群岛开源社区数据安全SIG联合承办的促进数据要素大市场建设主题研讨会暨开放群岛开源社区数据安全SIG启动会在京成功举办，围绕“数据二十条”等数据要素基础制度解读、数据要素交易市
AIGC 的隐私安全问题及隐私保护技术 | 社区征文
Chatgpt的风靡，也让其背后LLM（大型语言模型）技术中的数据隐私保护问题进一步受到关注。作为国内隐私计算行业领军者，京东科技全程深度参与了「4大报告+3大标准」的编写研制工作，取得丰硕成果。
《金融电子化》：隐私计算赋能银行助贷业务自主风控 | 华夏银行×洞见科技
断直连解决了数字平台机构自行对接个人信息数据的乱象，也开启了银行广泛使用替代数据的新周期。如何安全合规的利用通信运营商、移动互联网等外部非信贷数据，提高银行助贷业务自主风控能力，隐私计算渐成这种既要数据流通，又要隐私安全难题的技术最优解。
PPC Insights 系列：高效在线匿踪查询技术
随着数字经济的高速发展，数据要素的重要性日益凸显，数据安全与隐私保护备受重视。匿踪查询（也称「隐私信息检索」）（Private Information Retrieval，PIR）是隐私计算的重要引擎之一，能够在检索数据的同时防止数据持有方知晓检索条件中的隐私信息。本文将
隐语 PSI benchmark 白皮书
为了方便大家了解隐语的Benchmark，本文设计了10分钟上手手册，包含了亮点介绍、SecretFlow集群的易用搭建、Benchmark脚本、两方和三方的Benchmark，使相关业务方做调研时方便拿到可度量的性能数据和可复现的路径。
深度解读隐语密态计算设备 SPU
SPU是Secretflow Processing Unit的简称，它作为隐语平台的密态计算单元，为隐语提供安全计算服务。
案例解读华为隐私计算产品 TICS 如何实现城市跨部门数据隐私计算
本文介绍华为可信智能计算服务TICs是如何助力城市跨部门数据实现隐私计算的。
