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隱私計算――推進數據”可用不可見”的關鍵技術 版權信息
- ISBN：9787121429958
- 條形碼：9787121429958 ; 978-7-121-42995-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
隱私計算――推進數據”可用不可見”的關鍵技術 本書特色
這兩年越來越火熱的隱私計算技術是干什么的呢？它如何解決此類數據流通面臨的困境呢？本書從技術角度給出了答案。
隱私計算――推進數據”可用不可見”的關鍵技術 內容簡介
《隱私計算——推進數據”可用不可見”的關鍵技術》針對我國數據要素市場建設過程中數據流通難的問題，詳細闡述了隱私計算這一系列數據流通技術的發展情況。隱私計算是指在保證原始數據安全隱私性的同時，實現對數據的計算和分析的一類技術。本書內容源自中國信通院云計算與大數據研究所相關產業實踐經驗，介紹了隱私計算的概念、發展歷程、技術原理、主要算法、應用場景、產業發展情況、法律合規情況等，并分析了相關問題和趨勢。
隱私計算――推進數據”可用不可見”的關鍵技術 目錄
第1章 隱私計算概述1
1.1 背景：數據流通的困境2
數據流通是發展數字經濟的關鍵2
數據流通需求強烈但也困境重重4
技術手段為數據流通提供新方案6
1.2 隱私計算的興起9
什么是隱私計算10
隱私計算的體系視圖12
1.3 隱私計算的發展歷程15
密碼學理論的研究階段15
可信硬件的出現與應用17
聯邦學習被正式提出18
第2章 隱私計算的技術原理20
2.1 以多方安全計算為代表的密碼學技術21
多方安全計算的概念21
多方安全計算的起源21
多方安全計算的底層技術23
多方安全計算的特點29
基于多方安全計算的隱私計算平臺30
其他基于密碼學的隱私計算技術32
2.2 以聯邦學習為代表的融合衍生技術38
聯邦學習的概念38
聯邦學習的起源39
聯邦學習的分類41
聯邦學習的實現流程44
聯邦學習的特點46
基于聯邦學習的隱私計算平臺48
2.3 以可信執行環境為代表的可信硬件技術50
可信執行環境的概念50
可信執行環境的起源50
可信執行環境的實現方案52
可信執行環境的特點56
基于可信執行環境的隱私計算平臺58
2.4 各類隱私計算技術的對比59
2.5 隱私計算相關的其他技術61
隱私計算vs數據脫敏61
隱私計算vs區塊鏈63
第3章 隱私計算的算法應用65
3.1 聯合查詢66
算法協議實現聯合查詢66
基于公鑰密碼體制的PSI67
可信硬件實現聯合查詢72
3.2 聯合統計73
聯合統計概念73
安全聯合統計74
3.3 聯合建模76
傳統邏輯回歸算法77
橫向邏輯回歸算法77
縱向邏輯回歸算法78
3.4 聯合預測80
第4章 隱私計算的應用場景82
4.1 聯合風控82
案例一 針對小微企業的信貸風控83
案例二 身份信息核驗與保護87
案例三 共建金融信貸準入評分模型91
案例四 隱私計算助力金融機構提升聯合風控效率95
聯合風控場景應用的難點與挑戰99
4.2 聯合營銷99
案例一 汽車客戶群聯合建模分析101
案例二 車險風險評估多方安全計算103
案例三 國產化的金融數據建模應用106
聯合營銷場景應用的難點108
4.3 智慧醫療109
案例一 新冠病毒基因組分析檢測疫情發展110
案例二 廈門健康醫療大數據應用開放實踐114
案例三 全基因組關聯分析引擎120
智慧醫療場景應用的難點與挑戰124
第5章 隱私計算的產業現狀126
5.1 透過外部配套環境看隱私計算127
政策扶持127
學術研究132
專利發明134
開源生態135
聯盟組織138
標準規范139
資本支持144
5.2 透過內部市場競爭看隱私計算149
國外市場149
市場153
第6章 隱私計算的法律合規問題166
6.1 隱私計算有助于提升數據流通和使用的合規性167
隱私計算有助于降低授權的風險和成本167
隱私計算有助于促進數據流通167
隱私計算可增強參與方對數據流通的控制168
隱私計算符合 小必要原則的精神169
隱私計算可成為匿名化技術方案的重要組成部分170
6.2 隱私計算技術合規風險分析172
原始數據的合規瑕疵可為數據處理帶來“原罪”172
數據和模型泄露可能減損技術的安全性173
從梯度或參數信息中可能反推出原始數據174
參與方可能打破技術信任的完整性175
計算過程中可能侵犯商業秘密或知識產權等權利176
輸出計算結果可能仍包含敏感信息177
參與方存在超范圍使用數據的風險177
可能涉及多國法律管轄及承擔境內存儲的義務179
6.3 關于合規路徑的探討180
搭建合規基準框架和內部合規管理制度180
根據輸入模型的數據選擇合規路徑181
控制參與方帶來的風險184
針對跨境隱私計算進行安全評估184
通過技術手段控制隱私計算全流程的風險185
留存證據證明企業的合規實踐185
積極參加行業組織并參與標準建設187
積極關注立法和監管的 動向188
第7章 隱私計算面臨的問題與挑戰190
7.1 隱私計算的技術本身需要持續性突破190
如何平衡性能和安全是持續性議題191
互聯互通壁壘或使數據“孤島”變“群島”193
7.2 隱私計算的市場認知和信任尚未完善196
技術推廣應用仍需全面的市場教育196
技術本身的安全性挑戰市場信任197
7.3 隱私計算的應用合規性缺乏明確界定199
隱私計算合法合規的“紅線”不明199
隱私計算技術濫用缺乏監管201
第8章 隱私計算的發展展望203
8.1 多方協同強化研發，技術可用性將持續提升203
算法優化和硬件加速將成為技術可用性提升的重要方向203
開源協同降低開發門檻，加速隱私計算技術迭代204
8.2 創新突破穩步向前，技術應用將不斷拓展206
應用場景將向傳統場景探索拓展206
多元技術融合有望拓展應用邊界207
8.3 市場競爭仍將持續，產業生態將不斷完善208
市場格局尚未形成，行業初期合作或將多于競爭208
法規體系完善提供技術應用的頂層指導210
標準體系制定有望助力隱私計算應用落地210
展開全部
隱私計算――推進數據”可用不可見”的關鍵技術 作者簡介
閆樹，理學博士，中國信息通信研究院云計算與大數據研究所大數據與區塊鏈部副主任，高級工程師。主要研究方向為數據流通、隱私計算、大數據產業等。牽頭編寫《大數據白皮書》《數據流通關鍵技術白皮書》及數據流通、多方安全計算、聯邦學習等相關行業標準。重點參與工業和信息化部《大數據產業“十三五”發展規劃》和《“十四五”大數據產業發展規劃》的編寫。袁博，中國信息通信研究院云計算與大數據研究所大數據與區塊鏈部工程師，主要研究方向為隱私計算測評。牽頭編寫《隱私計算白皮書》。呂艾臨，中國信息通信研究院云計算與大數據研究所大數據與區塊鏈部工程師，主要研究方向為數據流通。仵姣姣，中國信息通信研究院云計算與大數據研究所大數據與區塊鏈部工程師，主要研究方向為數據流通法律與合規。王思源，中國信息通信研究院云計算與大數據研究所大數據與區塊鏈部工程師，主要研究方向為隱私計算測評。魏凱，中國信息通信研究院云計算與大數據研究所副所長，主要研究方向為大數據、區塊鏈、人工智能。
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