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中国信通院:2020年隐私保护计算技术研究报告(61页).pdf

上传人: B**** 编号:22468 2020-11-11 61页 9.16MB

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本文主要介绍了隐私保护计算的概念、架构、目标、价值以及关键技术。隐私保护计算是指在提供隐私保护的前提下,实现数据价值挖掘的技术体系。其架构主要包括数据方、计算方和结果方三类角色。隐私保护计算的目标是在完成计算任务的基础上,实现数据计算过程和数据计算结果的隐私保护。其价值在于消除“数据孤岛”,合规避险,弥合“信任鸿沟”。关键技术包括联邦学习、安全多方计算、机密计算、差分隐私、同态加密等。联邦学习通过在保证数据方各自原始数据不出其定义的安全控制范围的前提下,协作构建并使用机器学习模型。安全多方计算通过在保证参与方获得正确计算结果的同时,无法获得计算结果之外的任何信息。
隐私保护计算如何实现数据“可用不可见”? 联邦学习在实际应用中面临哪些挑战? 安全多方计算如何保障参与方的隐私安全?
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