《DataTrust隐私增强计算白皮书》电子版地址

简介: 随着包括新零售、汽车、金融等多行业数字化转型加速,数据的价值正在被企业广泛认知。DataTrust产品能够在保障数据隐私及安全的前提下,完成多方数据联合分析、联合训练和联合预测。帮助企业在基于看重产品能力的基础上在安全可控的环境下实现价值最大化。本书介绍了隐私增强计算的概述和DataTrust产品综述及应用场景,共用户学习共享,实现产业间高效协同,帮助行业、机构实现数据价值的共享与协作。

《DataTrust隐私增强计算白皮书》随着包括新零售、汽车、金融等多行业数字化转型加速,数据的价值正在被企业广泛认知。DataTrust产品能够在保障数据隐私及安全的前提下,完成多方数据联合分析、联合训练和联合预测。帮助企业在基于看重产品能力的基础上在安全可控的环境下实现价值最大化。本书介绍了隐私增强计算的概述和DataTrust产品综述及应用场景,共用户学习共享,实现产业间高效协同,帮助行业、机构实现数据价值的共享与协作。

电子书:

屏幕快照 2022-06-17 上午9.58.35.png

                
            </div>
目录
相关文章
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
隐私计算训练营第三讲-详解隐私计算的架构和技术要点
SecretFlow 是一个隐私保护的统一框架,用于数据分析和机器学习,支持MPC、HE、TEE等隐私计算技术。它提供设备抽象、计算图表示和基于图的ML/DL能力,适应数据水平、垂直和混合分割场景。产品层包括SecretPad(快速体验核心能力)和SecretNote(开发工具)。算法层涉及PSI、PIR、数据分析和联邦学习(水平、垂直、混合)。此外,SecretFlow还有YACL密码库和Kusica任务调度框架,Kusica提供轻量化部署、跨域通信和统一API接口。
233 0
|
7月前
|
监控 安全 数据可视化
第9讲:隐语多方安全计算在安全核对的行业实践丨隐私计算实训营 第1期
行业法规趋势强调数据安全与隐私保护,如《个人信息安全规范》、《数据安全法》和《个人信息保护法》,倡导最小权限原则和数据的有效利用。产品方案致力于在保障安全和隐私的前提下促进数据共享。技术共建中,与隐语合作构建安全自证能力,包括可审查性、可视化监控和可攻防的验证机制,确保数据操作透明且安全。
77 1
|
7月前
|
安全 区块链 数据安全/隐私保护
隐私计算实训营 第1期-第2讲 隐私计算开源如何助力数据要素流通
本文探讨了数据要素流通中的三个关键主体——数据提供方、数据消费方和数据平台方的忧虑。数据提供方关注商业秘密、个人隐私、数据使用控制及安全合规;数据消费方则担忧数据授权链和合规使用;数据平台方旨在解决双方疑虑,提供主体审核、授权链路审核、合规评审等服务。技术可信是关键,涉及隐私计算(数据可用不可见)、数据空间与区块链技术(数据可控可计量)以及数据匿名化(数据可算不可识)等。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 运维 安全
隐私计算实训营 第1期 【第1讲】
隐私计算实训营 第1期 【第1讲】—— 导论 | 数据可信流通 从运维信任到技术信任
152 3
|
7月前
|
安全 区块链 数据安全/隐私保护
2024.3.19隐语训练营第2讲笔记:隐私计算开源助力数据要素流通
本节课探讨了数据要素的流转和内外循环,在数据外循环中,存在数据权属和信任焦虑问题,为此提出了通过匿名化、隐私计算和区块链等技术建立技术信任体系。隐私计算遵循数据可用不可见、使用可控可计量和计算不可识的三大原则,并有安全分级标准。蚂蚁集团的隐语框架,有助于推动数据要素流通和行业进步,降低学习和应用门槛,同时增强用户对产品安全性的信心。
87 2
|
7月前
|
SQL 算法 安全
隐私计算实训营 第三讲 详解隐私计算框架及技术要点
隐语架构包括产品、算法、计算、资源和硬件层。产品层关注可视化和模块化API,服务于集成商和研究人员。算法层涉及PSI/PIR、安全数据分析及联邦学习。计算层有混合编译调度、SPU、HEU、TEEU和YACL。资源层采用kuscia,基于K8s的隐私计算框架。硬件层未详述。互通互联提供黑盒和白盒模式,跨域管控实施三权分置、秘态存储和全栈审计。该架构设计便于集成和使用。
80 0
隐私计算实训营 第三讲 详解隐私计算框架及技术要点
|
7月前
|
存储 安全 数据安全/隐私保护
隐语实训营-第2讲:隐私计算开源助力数据要素流通
数据要素大潮带来了全新的数据安全外循环技术挑战,即信任焦虑,需要从主体信任逐渐转向技术信任。面对这些挑战,隐私计算需要不断丰富其内涵,不断标准化其产品能力的度量尺度,不断降低接入门槛。而开源隐语具有技术优势和专业的安全验证,获得过多项权威认定和荣誉,极大地推动了行业标准化及生态建设。
111 1
|
7月前
|
SQL 安全 数据挖掘
隐私计算实训营第7讲:隐语SCQL的架构详细拆解丨隐私计算实训营 第1期
SCQL是安全协作查询语言,让不信任的多方能在保护隐私的前提下进行联合数据分析。它假设参与者半诚实,支持多方(N&gt;=2)合作,且具备SQL语法支持和性能优化。SCQL提供类似SQL的用户界面,通过CCL机制允许数据所有者控制数据使用权限。系统基于SPU的MPC框架运行,适用于多个应用场景。
160 0
|
7月前
|
算法
隐私计算实训营 第1期-详解隐私计算框架的架构和技术要点
本文简要介绍了隐语技术架构的五层结构:产品层、算法层、计算层、资源层和硬件层。每层分别涉及模块功能、定位和人群画像,旨在使不同角色的用户能轻松理解和使用,降低隐私计算的入门难度。此外,隐语产品设计具有开放性和前瞻性,易于集成。
|
7月前
|
数据采集 运维 安全
下一篇
DataWorks