突破数据孤岛:隐私计算关键技术与AngelPowerFL平台的应用
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更新于2024-08-29
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隐私计算关键技术与创新是当前数字经济时代的一个重要议题,特别是在数据安全和隐私保护日益受到重视的背景下。数据已成为推动数字经济发展的关键要素,但出于隐私保护和商业竞争等因素,数据往往被分散存储在不同的机构,形成所谓的数据孤岛,限制了大数据和人工智能的融合应用潜力。为打破这一困境,隐私计算应运而生。
隐私计算的核心在于在不暴露原始数据的前提下,实现多方数据的有效协作和分析。它主要依赖于一系列关键技术,包括:
1. **隐私集合求交技术**:这种技术允许数据拥有者合并他们的数据,仅提供共享部分的结果,从而保持个人数据的私密性。
2. **斜向联邦学习(Horizontal Federated Learning)**:在不传输原始数据的情况下,本地设备上的模型参数进行交互更新,降低了隐私泄露的风险。
3. **异步并行计算**:通过分布式处理,允许多个计算节点同时进行任务,加速数据处理速度,同时维护数据的隔离性。
4. **消息压缩机制**:通过优化通信协议,减少在多方计算过程中不必要的数据交换,降低数据泄露风险。
5. **单向通信连接方案**:确保数据传输的方向性,只允许数据从特定源流向接收方,增强了数据流动的安全性。
6. **可信执行环境(Trusted Execution Environment,TEE)**:利用硬件或软件技术创建一个安全区域,保证计算过程在加密环境中进行,防止数据被恶意篡改或窥探。
7. **联合数据分析(Joint Data Analysis)**:在保证数据隐私的前提下,多机构合作进行数据分析,提高模型的准确性。
AngelPowerFL是一个通用的隐私计算平台,它将这些技术整合应用,为实际场景提供解决方案。通过在平台上部署这些创新技术,数据孤岛问题得以缓解,数据协同的价值得以释放,同时满足用户隐私保护的需求。
隐私计算是现代信息技术领域的重要突破,它促进了数据的共享与协作,使得在保护隐私的前提下,大数据和人工智能得以更高效地驱动经济发展和社会智能化。随着技术的不断进步和应用案例的增多,隐私计算将成为未来数字化转型中不可或缺的一环。
2022-05-22 上传
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