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隐私计算

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腾讯云安全隐私计算通过 CFCA 评测,再获国家级认可

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腾讯云大数据10 月 24 日

腾讯云安全隐私计算通过 CFCA 评测,再获国家级认可

遇到联邦计算数据碰撞难题怎么办?不妨试一试 PSI

​​​​​​​​摘要:随着MPC、隐私计算等概念的流行,诸多政府机构、金融企业开始考虑参与到多方计算的场景中,扩展数据的应用价值。

解决“百万富翁问题”—隐私比较高效算法解读

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趣链科技8 月 18 日

隐私比较是指在不暴露双方具体数值的前提下,获取双方数值的大小关系。

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同态加密算力开销如何弥补?港科大团队提出 FPGA 加速方案

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星云Clustar8 月 5 日

通过结合同态加密、秘密共享、不经意传输等安全计算方法,联邦学习使得多个数据持有者,可以在保证数据安全的前提下,协同构建机器学习模型。在联邦学习中所使用的多种隐私计算技术中,同态加密的功能和实用性举足轻重。

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联邦推荐系统——个性化推荐与隐私安全的兼顾者

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星云Clustar7 月 19 日

我们将介绍一种新的概念——联邦推荐系统。它是联邦学习在推荐系统应用场景中的一个实例,为我们解决推荐系统隐私保护与数据稀缺提供了一个重要思路。

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隐私计算 S2 赛季 谁是真正的王者?

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hellompc2020 年 11 月 6 日

去年至今,隐私计算大约经历了如火如荼的一年。身为局中人,看穿居中事,道尽居中话,为的无非是让更多的来了解这个比较细分的AI领域。秋天本是硕果累累的丰收季,隐私计算这个行业算是金秋吗?

隐私计算:实现数据价值释放的突破口

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Geek_9878122020 年 7 月 18 日

密码学的技术目前以多方安全计算(MPC)为代表。多方安全计算技术核心思想是设计特殊的加密算法和协议,从而支持在加密数据之上直接进行计算。

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