隐语开源社区「11月」精华月报

简介: 隐语开源社区「11月」精华月报



隐语联合20位顶尖高校学者与产业代表,推出隐私计算系列线上慕课。本系列课程划分为7为大模块,融合了基础理论与实践应用,将由浅入深为大家呈现100+专业细分知识点。目前隐语b站已上线18节课程,本周还将更新3节课程,敬请期待!点击查看课程详细介绍



02技术进展


TECHNOLOGY




重点完善了典型金融场景全链路算法,并向开发者发布配套的交互式教程在基础设备层、多方安全计算算法、联邦学习算法等方向,增加了算法或进行了优化。

隐语v0.7.11版本更新


实现了包括数据分析、特征预处理、模型训练、效果评估、模型服务化在内的全链路安全的数据处理能力,为多方数据合作场景提供了金融风控的全链路技术解决方案。

基于mpc的金融全链路技术详解03隐语动态


INFORMATION



隐语上手手册,包含亮点介绍、SecretFlow集群的易用搭建、Benchmark脚本、两方和三方的Benchmark。


隐语 PSI benchmark 白皮书



分析当下隐私计算框架面临的各种问题,介绍隐语整体架构与分层,预告隐语后续的技术升级等工作规划。


隐私计算框架“隐语”介绍及展望


基于“隐语框架”检测索赔申请是否欺诈场景,采用kaggle开源数据集为例,通过数据预处理、数据明文转密文、模型构建、模型训练等步骤,使用隐语进行MPC算法开发。


隐语框架架构设计及MPC算法开发实践


044社区活动


ACTIVITY





「隐语首次meet up 👋北京站 全场内容精华」


05行业干货


KNOWLEDGE














以OT协议、神经网络推理、ECDH PSI作为例子,讲述了恶意安全性的重要性,探讨了学术届与工业界对恶意安全模型隐私性、正确性要求的异同。

安全多方计算中的“半诚实模型”

与“恶意安全模型”



传统的理赔调查周期长成本高。蚂蚁保联合隐语以后,能在线进行保险敏感范围疾病筛查,获得实时反馈。通过隐私计算的方式,让保险查勘做得既合规又更加高效!

私计算在保险理赔查勘中的应用

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