隐私计算技术目前的现状、主流技术方案是什么，未来有哪些趋势？
隐私计算技术目前的现状、主流技术方案是什么，未来有哪些趋势？
展开
收起
2
条回答
写回答
写回答
-
隐私计算涉及到的技术有安全多方计算、同态加密、联邦学习、差分隐私、机密计算等，不同技术有各自的优势和劣势，以及各自适合的应用场景。一般来说，对安全性要求高的场景，首选安全多方计算；对性能要求高的场景，优先TEE；多方机器学习建模的时候，考虑联邦学习。当前的隐私计算技术多应用在金融、医疗、政务、营销等行业，比如「金融领域」的联合反洗钱、银(行)证(券)数据共享、高净值/风险用户共享；「集团机构」间的数据共享比如：共建用户黑名单。鉴于各行各业对隐私保护的要求逐渐提高，隐私计算技术今后应该会用到各行各业。
2024-05-11 16:31:09赞同 展开评论 打赏 -
现状就是快速发展，技术成熟，方案众多，其中多方安全计算，联邦学习，同态加密等都是比较主流常用的方案，未来趋势我就猜不到了！纯手敲，请采纳
2024-05-11 09:53:38赞同 1 展开评论 打赏
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
相关问答
问答排行榜
最热
最新
推荐问答
