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隐私计算技术点和术语     所属分类 privacy-compute 浏览量 236

隐私计算技术体系 算法应用 联合统计 联合查询 联合建模 联合预测 基础层 混淆电路 秘密分享 不经意传输 同态加密 差分隐私 其他密码学算法 底层硬件 通用硬件 可信硬件 多方安全计算 联邦学习 可信硬件
FL 联邦学习 FederatedLearning 分布式加密机器学习新范式,在保护数据隐私的前提下实现跨机构AI协作 联邦学习过程中出现的数据和模型的隐私泄露和安全攻击如何防护 如何对非独立同分布、参差不齐的质量的数据建模 如何降低通信复杂度以及计算复杂度 如何评估各参与方的贡献,即联邦奖励机制问题 如何实现不同联邦学习平台间的互联互通以及联邦学习的可解释性等问题
MPC, GC, SS, OT PPC 隐私保护计算 Privacy Preserving Computation MPC 多方安全计算 Secure Multi-party Computation GC 混淆电路 Garbled Circuit OT 不经意传输 Oblivious transfer OT 可以实现 PIS 和 PIR 隐私信息检索 Private Information Retrieval PSI 隐私集合求交 Private Set Intersection SS SecretSharing HE 同态加密 Homomorphic Encryption ZKP 零知识证明 Zero-Knowledge Proof DP 差分隐私 Differential privacy TEE 可信执行环境 Trusted ExecutionEnvironment RichOS 普通操作系统 Rich Operating System SE 安全元件 Secure Element CA 证书授权中心 Certificate Authority
隐私计算相关技术比较 MPC 多方安全计算 通用性高 计算和通信开销大 安全性高 研究时间长 久经考验 性能不断提升 TEE 可信执行环境 通用性高 性能强 开发和部署难度大 需要信任硬件厂商 FL 联邦学习 综合运用 MPC DP HE 方法 主要运用于 AI模型训练和预测 HE 同态加密 计算开销大 通信开销小 安全性高 可用于联邦学习安全聚合 构造MPC协议 ZKP 零知识证明 广泛运用于 各类安全协议设计 是各类认证协议的基础 DP 差分隐私 计算和通信性能与直接明文计算几乎无区别 安全性损失依赖噪声大小 BC 区块链 基于带时间戳的区块链存储技术 智能合约 分布式共识等技术辅助隐私计算 保证原始数据 计算过程及结果可验证
隐私计算简介

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