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摩斯隐私计算社区
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个人介绍

隐私计算最新资讯、专家观点、产品实践、技术创新等行业动态，社区分享、大咖面对面、产品互动等行业活动。关注我，及时获取最新信息～

擅长的技术

  • 隐私计算
  • 多方安全
  • 联邦学习
  • 金融
  • 零售
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通用技术能力：

暂时未有相关通用技术能力~

云产品技术能力：

暂时未有相关云产品技术能力~

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2024年05月

  • 01.17 15:59:52
    发表了文章 2024-01-17 15:59:52

    摩斯产品顺利通过BCTC联邦学习测评！

    近日，摩斯通过国家金融科技测评中心（BCTC）联邦学习金融应用测评，成为行业内为数不多通过该项测评的厂商之一。摩斯也因此成为“BCTC多方安全计算+联邦学习”双重认证的厂商。
  • 01.03 17:34:24
    发表了文章 2024-01-03 17:34:24

    【活动回顾】摩斯OPENMIC开放麦沙龙&12月上海站

    12月27日下午，一场由摩斯联合艾瑞、雷锋网等单位举办的社区开放麦OPEN MIC活动在火热的气氛中圆满落幕。这场主题为“2024隐私计算产业趋势沙龙”的活动，不仅汇聚了来自蚂蚁的一线专家，还吸引了各行业的社区成员踊跃参与，共同探讨隐私计算行业的现状与未来。
  • 12.20 17:22:47
    发表了文章 2023-12-20 17:22:47

    新增“蚂蚁游学参观”议程，2024隐私计算产业趋势沙龙报名倒计时！12.27相约上海

    新增“蚂蚁集团游学参观”行程，12月27日相约上海蚂蚁S空间会议室，同时可在b站、视频号预约线上直播，关注“摩斯隐私计算论坛”。
  • 12.14 10:56:09
    发表了文章 2023-12-14 10:56:09

    【邀请函】摩斯社区开放麦OPEN MIC——2024隐私计算产业趋势分享沙龙

    免费社区活动，现场茶歇，和众多一线专家面对面畅谈隐私计算最新趋势，直面行业应用问题和痛点，共商新场景新案例新思路新方法。
  • 12.13 11:51:07
    发表了文章 2023-12-13 11:51:07

    摩斯和华瑞银行反赌诈合作案例，荣获“上海金融科技优秀解决方案”奖

    蚂蚁链摩斯凭借与华瑞银行合作的“基于摩斯隐私计算平台的反赌诈项目”，成功入选“2023年度上海金融科技优秀解决方案”。蚂蚁自2015年开始探索反赌反诈的智能风控技术，并于2016 年起布局隐私计算，探索行业数据协作的创新方案。摩斯作为蚂蚁集团的商用隐私计算平台，在联合风控方向上已服务80余家金融机构。
  • 12.06 17:24:38
    发表了文章 2023-12-06 17:24:38

    多方协同计算：2B技术新方向

    随着2B应用的深入发展，出现了新型的分布式商业的业务形态，传统的中心化的CS技术已经不能满足需要。

2023年12月

2023年11月

  • 发表了文章 2024-05-15

    【活动回顾】摩斯OPENMIC开放麦沙龙&12月上海站

  • 发表了文章 2024-05-15

    摩斯产品顺利通过BCTC联邦学习测评！

  • 发表了文章 2024-05-15

    新增“蚂蚁游学参观”议程，2024隐私计算产业趋势沙龙报名倒计时！12.27相约上海

  • 发表了文章 2024-05-15

    【邀请函】摩斯社区开放麦OPEN MIC——2024隐私计算产业趋势分享沙龙

  • 发表了文章 2024-05-15

    摩斯和华瑞银行反赌诈合作案例，荣获“上海金融科技优秀解决方案”奖

  • 发表了文章 2024-05-15

    多方协同计算：2B技术新方向

  • 发表了文章 2023-12-01

    【回顾】蚂蚁链自研TEE技术全项通过国家金融科技认证中心认证

  • 发表了文章 2023-12-01

    第二届数字贸易博览会看点集锦

  • 发表了文章 2023-12-01

    【回顾】蚂蚁链摩斯首批通过「多方安全计算金融应用」国家级认证

  • 发表了文章 2023-12-01

    【赛事揭秘】国际顶级大赛iDASH“常驻玩家”，摩斯“五连冠”

  • 发表了文章 2023-12-01

    蚂蚁链摩斯在“金融科技标准认证生态大会”获奖

  • 发表了文章 2023-12-01

    【喜报】蚂蚁科技成功获聘隐私计算联盟副理事长单位！

  • 发表了文章 2023-12-01

    【重磅】中国隐私计算平台市场，摩斯第一

  • 发表了文章 2023-11-21

    中国专家主导的ISO隐私计算国际标准立项，蚂蚁链摩斯参与编写

  • 发表了文章 2023-11-21

    WAIC大会摩斯发布MORSE OPEN，做「轻」隐私计算

  • 发表了文章 2023-11-21

    一文详解隐私计算「四大技术路线」

  • 发表了文章 2023-11-16

    一文详解「隐私计算系统的安全攻防和实践」

  • 发表了文章 2023-11-14

    欢迎申报“2023年度CCF-蚂蚁绿色计算&隐私计算专项科研基金”，产学研融合聚焦技术难点

  • 发表了文章 2023-11-13

    【外滩大会】摩斯发布MORSE DaaS 助力行业数智化发展

  • 发表了文章 2023-06-21

    【邀请函】金融行业隐私计算应用闭门研讨会

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  • 回答了问题 2023-11-15

    分布式计算是什么？

    分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理分布式计算路线：其代表是联邦学习（Federated Learning，以下简称为“FL”）和拆分学习（Split Learning，以下简称为“SL”）。大多分布式计算任务原始数据不需要对外输出，只需输出本地基于原始数据计算的中间结果。相较于把各方数据Hi聚在一起再计算的集中式计算方法，分布式计算大大减少了原始信息的泄露。
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  • 回答了问题 2023-11-15

    安全多方计算包含哪些密码学技术？

    从多方安全计算提出到现在,学术界和产业界针对各种多方安全计算模型设计了多方安全计算协议,这些协议广泛的使用了秘密分享、不经意传输和混淆电路等基础密码学技术。
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  • 回答了问题 2023-11-15

    应用 TEE 实现隐私增强计算的过程是什么样的？

    可信执行环境TEE的方法是通过可信的抗篡改的软硬件构建一个可信的安全环境，数据在该环境中由可信的程序进行处理。该环境具备一定抵抗外界窃取数据、篡改数据、篡改程序的能力。目前较为成熟的可信执行环境方案有SGX（Software Guard Extensions,软件防护扩展）、TrustZone等。计算链路：1、双方将自持有数据加密之后传输到TEE。2、TEE在抗篡改的条件下由该环境中的可信程序进行数据处理、计算。3、计算完的结果在通过安全的链路传输给结果参与方。
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  • 回答了问题 2023-11-14

    隐私增强计算中所提及的可信执行环境是什么？

    可信执行环境TEE的方法是通过可信的抗篡改的软硬件构建一个可信的安全环境，数据在该环境中由可信的程序进行处理。该环境具备一定抵抗外界窃取数据、篡改数据、篡改程序的能力。目前较为成熟的可信执行环境方案有SGX（Software Guard Extensions,软件防护扩展）、TrustZone等。
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  • 回答了问题 2023-11-14

    隐私计算技术的发展背景是怎样的？

    与科技发展同步，随着个人数据隐私意识逐步觉醒、法律监管日趋严格，用户对数据共享与融合的技术以及系统安全提出了更高要求。基于此，在满足数据安全、隐私保护和监管合规前提下，链接数据孤岛、实现多方协同、释放数据要素价值就成了当前大数据技术发展应用的一大挑战，二隐私技术为解决这一难题提供了有效的技术方案。 隐私计算又称为隐私增强计算、隐私保护计算，是目前业界认可的、能在数据合作中有效保护数据隐私的信息基础。其通过密码学、安全硬件、混淆脱敏、匿名化等技术手段，保护联合计算、数据发布等形式的数据合作中的隐私，实现数据可用不可见、可见不可识，并可管控数据的用法用量，达到数据最小化使用的目的。
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  • 回答了问题 2023-11-14

    应用 TEE 实现隐私计算的过程是怎样的？

    可信执行环境TEE的方法是通过可信的抗篡改的软硬件构建一个可信的安全环境，数据在该环境中由可信的程序进行处理。该环境具备一定抵抗外界窃取数据、篡改数据、篡改程序的能力。目前较为成熟的可信执行环境方案有SGX（Software Guard Extensions,软件防护扩展）、TrustZone等。
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  • 回答了问题 2023-11-13

    应用隐私计算技术有什么效果？

    2023年9月外滩大会上，摩斯正式发布隐私计算数据智能服务MORSE DaaS。Morse DaaS打破隐私计算产品的工具化形态，将隐私计算技术深入到数据生产、加工和应用的各环节，并联合数据生态伙伴，形成以隐私计算技术为基础的数据安全与智能化整体解决方案，帮助金融、零售、互联网等企业提升内部运营效能和全渠道用户经营。详情可以戳这篇文章哦link
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  • 回答了问题 2023-11-13

    隐私计算包含哪些技术？

    首先需要明确的是，隐私计算并非单一的技术，而是包含多种隐私计算保护技术/隐私增强技术，设计密码学、安全硬件、信息论、分布式计算等多个学科。基于实现隐私保护的原理可以将隐私计算分为四类路线： 1、密码学路线：其代表技术是多方安全计算（secureMulti-Party Computation,以下简称“MPC”）。这一路线是在“密态”下进行数据的计算、检索等处理，这一过程中输入数据、中间结果处于密态不暴露，只输出最终结果2、可信执行环境路线：可信执行环境路线（Trusted Execution Environment，一下简称为“TEE”）是通过可信的抗篡改的软硬件构建一个可信的、难以被外界窃听内部数据的安全环境，数据在改环境中由可信的程序进行处理。3、信息混淆脱敏路线：其主要代表技术是匿名化和差分隐私。其典型方法是通过加噪、删除、泛化等信息处理手段对数据进行处理，以减少或去除其中的敏感信息后再输出。4、分布式计算路线：其代表是联邦学习（Federated Learning，以下简称为“FL”）和拆分学习（Split Learning，以下简称为“SL”）。大多分布式计算任务原始数据不需要对外输出，只需输出本地基于原始数据计算的中间结果。
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  • 回答了问题 2023-11-13

    隐私计算是什么意思？

    隐私计算又称为隐私增强计算、隐私保护计算，是目前业界认可的、能在数据合作中有效保护数据隐私的信息技术。其通过密码学、安全硬件、混淆脱敏、匿名化等技术手段、保护联合计算、数据发布等形式的数据合作中的隐私，实现数据可用不可见、可算不可识，并可管控数据的用法用量，达到数据最小化使用的目的。隐私计算在业内已经广泛应用于金融、科研、医疗等十多个行业，在联合机器学习、联合统计、联合科研等应用中保护数据隐私，加快了这些行业的数字化转型，促进了数字经济发展。
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