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隐私计算——推进数据”可用不可见”的关键技术

隐私计算——推进数据”可用不可见”的关键技术

作者: 闫树等 著

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已完结现代当代当代文学
作品简介

《隐私计算——推进数据”可用不可见”的关键技术》针对我国数据要素市场建设过程中数据流通难的问题,详细阐述了隐私计算这一系列数据流通技术的发展情况。隐私计算是指在保证原始数据安全隐私性的同时,实现对数据的计算和分析的一类技术。本书内容源自中国信通院云计算与大数据研究所相关产业实践经验,介绍了隐私计算的概念、发展历程、技术原理、主要算法、应用场景、产业发展情况、法律合规情况等,并分析了相关问题和趋势。 《隐私计算——推进数据”可用不可见”的关键技术》适合数据流通、数据安全相关从业者阅读,也适合对隐私计算感兴趣的学术、产业各界人士阅读。

目录 (117章)
倒序
正文
第1章隐私计算概述1.1背景:数据流通的困境-数据流通是发展数字经济的关键1.1背景:数据流通的困境-数据流通需求强烈但也困境重重1.1背景:数据流通的困境-技术手段为数据流通提供新方案1.2隐私计算的兴起1.2隐私计算的兴起-什么是隐私计算1.2隐私计算的兴起-隐私计算的体系视图1.3隐私计算的发展历程1.3隐私计算的发展历程-密码学理论的研究阶段1.3隐私计算的发展历程-可信硬件的出现与应用1.3隐私计算的发展历程-联邦学习被正式提出第2章隐私计算的技术原理2.1以多方安全计算为代表的密码学技术-多方安全计算的概念2.1以多方安全计算为代表的密码学技术-多方安全计算的起源2.1以多方安全计算为代表的密码学技术-多方安全计算的底层技术2.1以多方安全计算为代表的密码学技术-多方安全计算的特点2.1以多方安全计算为代表的密码学技术-基于多方安全计算的隐私计算平台2.1以多方安全计算为代表的密码学技术-其他基于密码学的隐私计算技术2.2以联邦学习为代表的融合衍生技术-联邦学习的概念2.2以联邦学习为代表的融合衍生技术-联邦学习的起源2.2以联邦学习为代表的融合衍生技术-联邦学习的分类2.2以联邦学习为代表的融合衍生技术-联邦学习的实现流程2.2以联邦学习为代表的融合衍生技术-联邦学习的特点2.2以联邦学习为代表的融合衍生技术-基于联邦学习的隐私计算平台2.3以可信执行环境为代表的可信硬件技术-可信执行环境的概念2.3以可信执行环境为代表的可信硬件技术-可信执行环境的起源2.3以可信执行环境为代表的可信硬件技术-可信执行环境的实现方案2.3以可信执行环境为代表的可信硬件技术-可信执行环境的特点2.3以可信执行环境为代表的可信硬件技术-基于可信执行环境的隐私计算平台2.4各类隐私计算技术的对比2.5隐私计算相关的其他技术2.5隐私计算相关的其他技术-隐私计算vs数据脱敏2.5隐私计算相关的其他技术-隐私计算vs区块链第3章隐私计算的算法应用3.1联合查询3.1联合查询-算法协议实现联合查询3.1联合查询-可信硬件实现联合查询3.2联合统计-联合统计概念3.2联合统计-安全联合统计3.3联合建模3.3联合建模-传统逻辑回归算法3.3联合建模-横向逻辑回归算法3.3联合建模-纵向逻辑回归算法3.4联合预测第4章隐私计算的应用场景4.1联合风控4.1联合风控-案例一针对小微企业的信贷风控4.1联合风控-案例二身份信息核验与保护4.1联合风控-案例三共建金融信贷准入评分模型4.1联合风控-案例四隐私计算助力金融机构提升联合风控效率4.1联合风控-联合风控场景应用的难点与挑战4.2联合营销4.2联合营销-案例一汽车客户群联合建模分析4.2联合营销-案例二车险风险评估多方安全计算4.2联合营销-案例三国产化的金融数据建模应用4.2联合营销-联合营销场景应用的难点4.3智慧医疗4.3智慧医疗-案例一新冠病毒基因组演化分析检测疫情发展4.3智慧医疗-案例二厦门健康医疗大数据应用开放实践4.3智慧医疗-案例三全基因组关联分析引擎4.3智慧医疗-智慧医疗场景应用的难点与挑战第5章隐私计算的产业现状5.1透过外部配套环境看隐私计算-政策扶持5.1透过外部配套环境看隐私计算-学术研究5.1透过外部配套环境看隐私计算-专利发明5.1透过外部配套环境看隐私计算-开源生态5.1透过外部配套环境看隐私计算-联盟组织5.1透过外部配套环境看隐私计算-标准规范5.1透过外部配套环境看隐私计算-资本支持5.2透过内部市场竞争看隐私计算-国外市场5.2透过内部市场竞争看隐私计算-国内市场(1)5.2透过内部市场竞争看隐私计算-国内市场(2)5.2透过内部市场竞争看隐私计算-国内市场(3)第6章隐私计算的法律合规问题6.1隐私计算有助于提升数据流通和使用的合规性6.1隐私计算有助于提升数据流通和使用的合规性-隐私计算有助于降低参与方授权的风险和成本6.1隐私计算有助于提升数据流通和使用的合规性-隐私计算有助于促进数据流通6.1隐私计算有助于提升数据流通和使用的合规性-隐私计算可增强参与方对数据流通的控制6.1隐私计算有助于提升数据流通和使用的合规性-隐私计算符合最小必要原则的精神6.1隐私计算有助于提升数据流通和使用的合规性-隐私计算可成为匿名化技术方案的重要组成部分6.2隐私计算技术合规风险分析6.2隐私计算技术合规风险分析-原始数据的合规瑕疵可为数据处理带来“原罪”6.2隐私计算技术合规风险分析-数据和模型泄露可能减损技术的安全性6.2隐私计算技术合规风险分析-从梯度或参数信息中可能反推出原始数据6.2隐私计算技术合规风险分析-参与方可能打破技术信任的完整性6.2隐私计算技术合规风险分析-计算过程中可能侵犯商业秘密或知识产权等权利6.2隐私计算技术合规风险分析-输出计算结果可能仍包含敏感信息6.2隐私计算技术合规风险分析-参与方存在超范围使用数据的风险6.2隐私计算技术合规风险分析-可能涉及多国法律管辖及承担境内存储的义务6.3关于合规路径的探讨6.3关于合规路径的探讨-搭建合规基准框架和内部合规管理制度6.3关于合规路径的探讨-根据输入模型的数据选择合规路径6.3关于合规路径的探讨-控制参与方带来的风险6.3关于合规路径的探讨-针对跨境隐私计算进行安全评估6.3关于合规路径的探讨-通过技术手段控制隐私计算全流程的风险6.3关于合规路径的探讨-留存证据证明企业的合规实践6.3关于合规路径的探讨-积极参加行业组织并参与标准建设6.3关于合规路径的探讨-积极关注立法和监管的最新动向第7章隐私计算面临的问题与挑战7.1隐私计算的技术本身需要持续性突破7.1隐私计算的技术本身需要持续性突破-如何平衡性能和安全是持续性议题7.1隐私计算的技术本身需要持续性突破-互联互通壁垒或使数据“孤岛”变“群岛”7.2隐私计算的市场认知和信任尚未完善7.2隐私计算的市场认知和信任尚未完善-技术推广应用仍需全面的市场教育7.2隐私计算的市场认知和信任尚未完善-技术本身的安全性挑战市场信任7.3隐私计算的应用合规性缺乏明确界定7.3隐私计算的应用合规性缺乏明确界定-隐私计算合法合规的“红线”不明7.3隐私计算的应用合规性缺乏明确界定-隐私计算技术滥用缺乏监管第8章隐私计算的发展展望8.1多方协同强化研发,技术可用性将持续提升-算法优化和硬件加速将成为技术可用性提升的重要方向8.1多方协同强化研发,技术可用性将持续提升-开源协同降低开发门槛,加速隐私计算技术迭代8.2创新突破稳步向前,技术应用将不断拓展-应用场景将向传统场景探索拓展8.2创新突破稳步向前,技术应用将不断拓展-多元技术融合有望拓展应用边界8.3市场竞争仍将持续,产业生态将不断完善-市场格局尚未形成,行业初期合作或将多于竞争8.3市场竞争仍将持续,产业生态将不断完善-法规体系完善提供技术应用的顶层指导8.3市场竞争仍将持续,产业生态将不断完善-标准体系制定有望助力隐私计算应用落地反侵权盗版声明
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