什么是安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）？
安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）是一种密码学协议，允许多个参与方在不泄露各自私有输入数据的前提下，协作执行计算任务并获得共享结果。在这一机制中，每个参与方仅贡献其输入，计算过程通过加密 […]
标签： 隐私保护
什么是同态加密（Homomorphic Encryption）？
同态加密（Homomorphic Encryption）是一种先进的加密技术，它允许直接在加密数据上执行计算操作（如加法或乘法），而无需解密数据本身。计算结果在解密后与在原始明文数据上执行相同操作的结果完全一致，从而在数据处理过程中有效保护 […]
什么是联邦学习（Federated Learning）？
联邦学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习范式，它允许多个客户端设备（如智能手机或边缘节点）协作训练一个共享模型，而无需将原始数据传输到中央服务器。在联邦学习中，每个设备使用本地数据独立训练模型，只上传模型更新（如 […]
什么是差分隐私（Differential Privacy）？
差分隐私（Differential Privacy）是一种数学框架，旨在通过向数据分析查询结果添加随机噪声来保护个体隐私，确保任何单个个体的信息对整体输出影响有限，从而防止从聚合数据中推断出特定个体的敏感细节。这种机制在隐私泄露风险与数据实 […]
什么是数据隐私？
数据隐私是指个人或组织对其个人信息和敏感数据所享有的控制权与保护机制，旨在确保数据在收集、处理、存储和共享过程中不被未经授权的访问、使用或泄露。这一概念根植于基本人权和伦理原则，涉及法律框架如通用数据保护条例(GDPR)和技术措施，强调在数 […]