隐私计算（隐私计算三种技术）

今天给各位分享隐私计算的知识，其中也会对隐私计算三种技术进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、隐私计算加密技术基础系列(上)
• 2、隐私计算应用场景有哪些?
• 3、隐私计算三种技术
• 4、隐私计算的技术方向有哪些

隐私计算加密技术基础系列(上)

1、隐私计算（Privacy-preserving computation）是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一系列信息技术，保障数据在流通与融合过程中的 “可用不可见” 。

2、可以看到，隐私计算技术从1979年就开始了，最开始是安全多方计算、到差分隐私、到TEE， 再到最近火的不能再火的联邦学习 ，一系列的技术应运而生。那为啥现在隐私计算这么火呢。

3、隐私计算是一种保护个人数据隐私的计算方法，常见的三种技术是同态加密、安全多方计算和差分隐私。同态加密允许在加密状态下对数据进行计算，无需解密。安全多方计算使多个参与者能够合作计算结果，而不需要共享私密数据。

4、研究方向：联邦学习未来的研究方向主要包括五个方面。一是模型安全对抗攻防，如数据下毒。二是数据隐私保护机制，如同态加密、多方安全计算。三是非独立同分布算法，如联邦集成学习。

5、对称加密算法 对称加密算法用来对敏感数据等信息进行加密，常用的算法包括：DES（Data Encryption Standard）：数据加密标准，速度较快，适用于加密大量数据的场合。

6、隐私计算是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合，达到对数据“可用、不可见”的目的；在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放。

隐私计算应用场景有哪些?

1、隐私计算部分应用场景：金融场景应用 信贷风控-针对联邦数据网络进行信贷风控增强，助力消费金融公司信贷预审。从风险源头切入，帮助信贷公司过滤信贷黑名单或明显没有转化的贷款客户，进一步降低贷款审批流程后期的信审成本。

2、另一方面，从隐私计算应用的场景来看，由于作为基础设施，在场景应用的过程中，要保障应用场景安全、高效地持续运作，隐私计算要持续做运维。因此，市场空间巨大，到2025年将达千亿元级别。

3、据悉，Open Islands开源社区依托数据交易场景，开源开放的生产协作方式，打通数据、技术、平台、机构之间的孤岛，实现跨地区、跨地域、跨平台互联互通，以服务全国数据要素流通应用场景为目标，助力加快建设全国数据交易统一大市场。

4、隐私计算涉及到密码学、人工智能、操作系统、大数据等不同的专业学科，主要就是解决数据在计算中的安全性，保护数据全生命周期的隐私安全。

隐私计算三种技术

隐私计算是一种保护个人数据隐私的计算方法，常见的三种技术是同态加密、安全多方计算和差分隐私。同态加密允许在加密状态下对数据进行计算，无需解密。安全多方计算使多个参与者能够合作计算结果，而不需要共享私密数据。

第一类是以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术；第二类是以联邦学习为代表的人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术；第三类是以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术。

隐私计算，广义上是指面向隐私保护的计算系统与技术，涵盖数据的生产、存储、计算、应用等信息流程全过程。隐私计算经过近几十年的发展，目前在产业互联网、人工智能、金融科技、医药保护共享数据等方面发挥重要的作用。

隐私计算是隐私保护的一种。我们通常说的隐私计算，是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合。

隐私计算（Privacy-preserving computation）是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一系列信息技术，保障数据在流通与融合过程中的 “可用不可见” 。

隐私计算的技术方向有哪些

1、隐私计算三种技术是联邦学习，多方安全计算，可信计算。

2、隐私计算是一种保护个人数据隐私的计算方法，常见的三种技术是同态加密、安全多方计算和差分隐私。同态加密允许在加密状态下对数据进行计算，无需解密。安全多方计算使多个参与者能够合作计算结果，而不需要共享私密数据。

3、隐私计算，广义上是指面向隐私保护的计算系统与技术，涵盖数据的生产、存储、计算、应用等信息流程全过程。隐私计算经过近几十年的发展，目前在产业互联网、人工智能、金融科技、医药保护共享数据等方面发挥重要的作用。

4、隐私计算的技术方向不包含共享数据。隐私计算的技术方向包含数据可用不可见，数据不动模型动、数据可用不可见、数据可控可计量、不共享数据，是共享数据价值等。

5、隐私计算的主要技术方向：多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术。联邦学习为代表的人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术。可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术。

6、年被称为隐私计算的元年，这门技术是门综合性非常强的领域，涉及到众多方向，比如密码学、数学、大数据、实时计算、高性能计算、分布式、传统机器学习框架与算法，深度学习框架与算法等等。

关于隐私计算和隐私计算三种技术的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。