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隐私计算相关标准进展如何？
- 提问时间：2024/01/09
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]经过近几年隐私计算技术的快速发展及应用需求加大，隐私计算技术的相关标准相继在国际、国内制定。1.国内相关标准国内方面，中国通信标准化协会于2019年12月发布了团体标准《基于多方安全计算的数据流通产品技术要求与测试方法》，2020年7月发布的团体标准《基于联邦学习的数据流通产品技术要求与测试方法》《基于可信执行环境的数据计算平台技术要求和测试方法》规定了基于联邦学习、多方安全计算、可信执行环境的数据流通产品必要的技术要求。针对这些隐私计算平台的相关基础能力、计算能力、数据流通管理能力、安全性、性能等方面制定产品标准。并于2021年发布团体标准《隐私计算联邦学习产品性能要求和测试方法》和《隐私计...
标签： 隐私计算 -
区块链+隐私计算应用实践分析
- 提问时间：2023/12/20
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]下面我来简单介绍一下区块链+隐私计算应用实践情况。一、基于安全多方计算的反诈骗黑名单共享1.需求分析在互联网、大数据及人工智能等新兴技术的驱动下，我国金融业积极开拓创新产品和服务，行业数字化转型不断升级，金融活动日趋复杂。与此同时，不法分子依托新兴技术手段，通过金融渠道进行如赌博、诈骗等犯罪活动，金融欺诈呈现出组织化、移动化、隐蔽化、场景化等特征，并已形成灰黑产业链，对居民资金安全以及金融机构的业务安全造成严重威胁。有调查显示，当前我国常见金融欺诈行为包含金融信贷欺诈、互联网业务欺诈和信用卡欺诈等，且逐步发展至移动端。2019年，移动端欺诈攻击同期增长近三倍，金融恶意软件的欺诈攻击增长56%。...
标签： 隐私计算 区块链 -
区块链+隐私计算整体概念、意义及关键技术有哪些？
- 提问时间：2023/12/20
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]如果你对该问题感兴趣的话，推荐你看看《区块链+隐私计算技术与应用研究报告（2023年）》这篇报告，下面是部分摘录的内容，具体请以原报告为准。隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，具体是指在处理视频、音频、图像、图形、文字、数值、泛在网络行为信息流等信息时，对所涉及的隐私信息进行描述、度量、评价和融合等操作，形成一套符号化、公式化且具有量化评价标准的隐私计算理论、算法及应用技术，支持多系统融合的隐私信息保护。在互联网经济时代，数据已成为新的生产要素，大数据时代需要更丰富、更多样、更安全的技术处理手段，传统的数据安全解决方案已不再适于日益增长的数据流通安全需求和合规要求，如何确保数...
标签： 隐私计算 区块链 -
隐私计算应用未来展望分析
- 提问时间：2023/08/29
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]各行业在推动数据要素流通的同时持续强化数据安全和隐私保护，在隐私计算方面投入大量精力，隐私计算逐渐成为行业的刚需。1.技术体系发展成熟，应用效果加速优化在相关政策鼓励下,数据安全流通的意识不断提升,隐私计算加速发展，技术体系发展逐步成熟，为数据要素流通带来新的发展机遇,为建设有序流通的数据生态提供可行的技术路径。初创企业、互联网企业、大数据企业、区块链企业、运营商、金融机构等纷纷开展大量基于隐私计算平台的跨机构业务服务,在信息通信、电子政务、金融科技等多个数据密集型领域,隐私计算应用日趋广泛，成为实现数字经济快速发展的助推器。多元技术融合加速隐私计算性能与安全性提升，隐私计算不同技术之间，以及...
标签： 隐私计算 -
隐私计算项目应用难点及解决方案有哪些？
- 提问时间：2023/08/29
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]以下是我对隐私计算项目应用难点及解决方案的概括总结。1、规划设计阶段产品能力难以自证从项目需求方角度，隐私计算产品的安全性、稳定性、先进性、易用性、可扩展性等要求无法保证，无法在部署前完整的了解产品实际情况，而且针对市场上多家隐私计算厂商产品，很难比较评价产品与项目需求的匹配度。从技术提供方的角度，如何向客户证明隐私计算产品的安全性，以及从第三方角度证明产品的性能和安全也是规划设计阶段的难题。面对这一问题，除了在项目规划设计阶段，双方就技术方案、产品原理、架构配置等方面进行充分详尽的沟通之外，还可以通过定期的技术研讨会进行交流，指派专业的技术指导人员驻场对产品技术原理进行详尽的演示说明，让需求...
标签： 隐私计算 -
如何看待隐私计算应用的演变之路？
- 提问时间：2023/08/29
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]如果你对该问题感兴趣的话，推荐你看看《隐私计算应用研究报告（2023年）》这篇报告，下面是部分摘录的内容，具体请以原报告为准。1、产品主体优化：隐私计算应用规模仍待突破据中国信通院数据，2021年我国隐私计算行业基础产品服务和数据运营市场规模分别为4.7亿元和0.2亿元，预计2025年将分别达到95.9亿元和49.2亿元。但巨大的市场潜力背后，隐私计算技术的规模化应用仍面临诸多困境。在技术实施方面，一方面存在异构隐私计算平台无法互联互通、性能效率低、产品化能力不足等局限。部分厂商所开发的隐私计算平台的算力与数据远耦合，算力的使用难以带来规模经济效益。另一方面部分隐私计算技术涉及多方密文计算和网...
标签： 隐私计算 -
隐私计算在数据流通平台中的应用情况分析
- 提问时间：2023/08/29
- 浏览量：175
- 提问者：匿名用户
[1个回答]自2021年以来，我国关于各项数据权属、价值、安全、流通相关的规章制度、配套措施和业务模式加速完善。然而，在数据要素市场的业务实践中仍存在着一些痛点。在数据安全防护方面，数据要素的流通容易泄露和遭受安全威胁，规模化存在的数据要素一旦遭到泄露，不仅会损害单个用户的隐私权益，还可能诱发大规模的公共安全事件。在数据合规方面，数据能够流通的前提是数据必须符合国家、地方的数据安全法律法规和各个行业的数据管理规范，并符合数据交易等的相关规定。在交易机制方面，现阶段我国数据的交易机制仍以点对点模式为主，由于缺乏信息传播性和广泛参与性，难以实现大规模的数据要素市场化配置。在流通方式方面，当前数据流通主要还是采...
标签： 隐私计算 -
隐私计算在垂类行业的应用情况如何？
- 提问时间：2023/08/29
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]近年来隐私计算产业应用现状呈现出不断增长的趋势，主要应用于金融、政务、医疗、通信、互联网等多个行业，满足不同行业对用户数据、企业数据的隐私保护。1、金融行业在金融行业中，近年来隐私计算在金融场景中的应用需求和发展趋势上有一些变化。首先，金融行业涉及大量敏感和个人化的客户数据，如财务信息、信用卡数据和个人身份信息，金融机构客户数据隐私保护要求越来越高，尤其是涉及个人敏感信息的情况下。其次，金融机构也面临更为严格的合规性要求，如GDPR（通用数据保护条例）、反洗钱（AML）等规定，要求对个人数据进行适当的保护，并限制数据的跨境传输和处理。同时，金融行业中更多的机构和部门需要共享数据以完成风险评估、...
标签： 隐私计算 -
隐私计算技术路径分为几类？
- 提问时间：2023/06/08
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]隐私计算的技术路径主要分为三大类：以多方安全计算为代表的密码学路径、以联邦学习为代表的机器学习路径和以可信执行环境为代表的硬件路径。1.多方安全计算多方安全计算（SecureMulti-partyComputation，MPC）始于姚期智教授1982年提出的“百万富翁比财富”问题，即两个百万富翁如何在不借助第三方且不透露自己财富总量的前提下比较谁更富有。多方安全计算用于解决在一组互不信任的参与方之间保护隐私的协同计算问题，确保输入的独立性和计算的准确性，同时不将输入值泄露给其他参与方。目前多方安全计算中主流的技术包括同态加密、秘密分享、不经意传输及混淆电路等。一是同态加...
标签： 隐私计算 -
主流隐私计算技术梳理
- 提问时间：2023/03/24
- 浏览量：346
- 提问者：匿名用户
[1个回答]我来对主流隐私计算技术进行简单梳理。1.差分隐私差分隐私是密码学中的一种手段，当从统计数据库进行查询时，提供了一种最大化数据查询的准确性，同时最大限度减少识别其记录的机会。它可以通过对数据引入随机性，添加噪声，从而防止数据被推测。差分隐私能够做到在利用数据来满足业务需求的同时，抵抗外部攻击和实现隐私保护。在差分隐私技术的实践中，实现差分隐私保护的机制通常包括拉普拉斯机制和指数机制。拉普拉斯机制实现了对数值型结果的保护，指数机制则是实现对离散型结果的保护。如今，差分隐私已经应用到各行各业的业务场景中，比如医疗行业用于患者电子健康档案的保护、医疗传感器如可穿戴设备的地理位置信息的保护等。2.同态加...
标签： 隐私计算 -
金融机构对隐私计算开源框架技术发展展望有哪些？
- 提问时间：2023/02/22
- 浏览量：182
- 提问者：匿名用户
[1个回答]我来简单介绍一下金融机构对隐私计算开源框架技术发展展望。1．可信联邦学习将得到广泛应用传统的联邦学习在发展过程中正面临包括安全、效率，以及模型的可监管、可解释性问题等多方面的挑战。随着联邦学习技术的日益普及和大规模应用，联邦学习安全、性能、效率三者的平衡变得至关重要。为了降低参与方加入联邦学习的成本与顾虑，鼓励不同行业内用户参与联邦学习，更好地促进数据流通，需要对传统的联邦学习技术和概念不断升级和完善，这也促使了传统的联邦学习迈向新的可信联邦学习。可信联邦学习是一种增强型的联邦学习，它除了保证原始数据的隐私安全和模型的可证安全，还保证学习过程的高效率和模型的可用性，模型决策机制的可解释性、及模...
标签： 金融机构 隐私计算 -
金融业隐私计算开源生态建设进展如何？
- 提问时间：2023/02/22
- 浏览量：629
- 提问者：匿名用户
[1个回答]总体来看，我国金融行业隐私计算开源产业初具规模，生态逐步完善。1、态势蓬勃，隐私计算开源社区稳步发展从开源项目角度来看，当前我国各大互联网公司及头部科技公司，纷纷加入开源行列，积极打造开源生态。特别是在2018年以后，腾讯、微众银行、百度、阿里、京东、字节跳动等科技公司，陆续发布了隐私计算相关开源项目。在国际层面，Google、Facebook、IBM、Intel、NVIDIA等科技公司，也发布了自己主导的隐私计算相关开源项目，并在各自擅长的技术领域持续积累，快速进步。以FATE为例，开源至今已迭代30余个版本，联邦算法组件已发展至30余个，实现了主流场景算法全覆盖和工业界主流多方安全计算协议...
标签： 金融业 隐私计算 -
金融机构在业务中使用开源隐私计算框架有哪些痛点？
- 提问时间：2023/02/22
- 浏览量：221
- 提问者：匿名用户
[1个回答]关于金融机构使用开源隐私计算框架存在的业务痛点，在《FATE隐私计算开源框架金融行业技术应用报告》中有提及，更多内容可以查找原报告了解。更多内容前往原报告进行下载查看。一是隐私计算开源技术成熟度方面仍然存有不足。隐私计算处于发展阶段，不同技术框架均在进行周期性的、持续性的版本迭代。各隐私计算科技厂商、开源社区、各大金融机构在隐私计算技术不断使用的过程中，不断积累与业务及场景相关的经验。隐私计算未来发展方向，除了提高稳定性、计算效率、通信效率以外，还要不断提升场景适配度，来满足不同业务场景下用户对于隐私计算平台的不同需求。此外，开源标准制定与安全可信评估过程，旨在向全流程安全合规对标，需要持续及...
标签： 金融机构 隐私计算 -
金融业参与开源隐私计算现状如何？
- 提问时间：2023/02/22
- 浏览量：155
- 提问者：匿名用户
[1个回答]整体上，金融行业开源需求往往从新技术领域开始。以“隐私计算”技术为例，2020年，隐私计算技术普及之初，由于数据隐私保护领域尚未探索出有效的商业运营模式，且大部分金融机构最初对于隐私计算技术并不熟悉，此时盲目投入隐私计算的自主研发会对金融机构造成巨大的资金压力及研发风险，同时由于隐私计算技术本身处于场景探索阶段，尚未形成规模化的市场结构，而闭源隐私计算技术研发初期投资回报率较低，因此，许多金融机构使用了开源隐私计算框架（如FATE联邦学习开源框架）进行隐私计算平台搭建。另一方面，由于金融业务往往具备较大规模的数据体量和较多高并发的复杂场景，可以为数据流通、人工智能领域的...
标签： 金融业 隐私计算 -
隐私计算的主流技术包括哪些？
- 提问时间：2023/01/17
- 浏览量：390
- 提问者：匿名用户
[1个回答]隐私计算主流技术包括以下两种。1.多方安全计算多方安全计算（Multi-PartySecureComputation，MPC）由中国科学院院士姚期智教授在1982年提出。主要研究在无可信第三方情况下，利用密码学的方式，让各方数据安全地进行计算，而各自又不会得到对方的信息。多方安全计算包含多种底层密码学技术，包括不经意传输（ObliviousTransfer）、混淆电路（GarbledCircuit）、同态加密（HomomorphicEncryption）等。2.可信执行环境可信执行环境（Trustedexecutionenvironment，TEE），是指构建一个可信空间用于进行计算，这个空间...
标签： 隐私计算
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