聯邦學習

在一個(半)可信第三方的輔助下,多個參與方協同計算。實現“數據不動模型動”,保證在多方數據不出域的前提下,充分挖掘數據價值,解決“數據孤島”問題。

可用不可見 挖掘數據

多方安全計算

在無第三方參與計算的情況下,多個參與方協同計算。保證每一方獲取自己計算結果,無法通過計算過程中的交互數據推測出其他任意一方的輸入和輸出數據。

數據安全 協同計算
統一架構,支持聯邦學習、多方安全計算及其混合計算模式
統一架構,支持聯邦學習、多方安全計算、及其混合計算模式
安全原語

秘密分享

是一種將秘密分割存儲的密碼技術,目的是阻止秘密過于集中,以達到分散風險和容忍入侵的目的。

不經意傳輸

使得接收方能夠不經意地獲得發送方輸入的某些信息,保護發送方和接收方的隱私。

混淆電路

將需要多方安全計算的函數編譯成布爾電路的形式,并將真值表加密打亂,從而實現電路的正常輸出而又不泄露參與計算的雙方私有信息。

同態加密

對經過同態加密的數據進行處理得到一個輸出,將這一輸出進行解密,其結果與用同一方法處理未加密的原始數據得到的輸出結果是一樣的。

零知識證明

是證明者能夠在不向驗證者提供任何有用的信息的情況下,使驗證者相信某個論斷是正確的。

應用算法

隱私求交

多方分別擁有一個集合,想得到多個集合的交集,可以保障各方只能得到交集結果,而不泄露各方非交集結果。

匿蹤查詢

保證查詢方向數據方提交查詢請求,在不泄漏查詢方隱私的條件下完成查詢,即在過程中數據方不知道查詢方具體查詢信息及檢索出的數據項。

安全聚合

在不泄露各個參與方隱私數據的條件下,聚合方收集各個參與方經過安全處理后的數據,最終完成聚合任務。

單節點隱私建模

在保證本地數據安全不出域的條件下,為外部客戶提供數據服務。通過安全存證、權限管理等手段保障數據安全,最大程度的提高數據服務能力。

多節點隱私計算

運用多方安全計算及聯邦學習技術,在保證本地數據不出域的條件下,聯合多方實現安全聯合計算任務,達到安全使用多方數據的目的。

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