当前位置:首页 > 报告详情

7-5 端侧隐私计算的算法与应用探讨.pdf

上传人: 云闲 编号:101944 2021-01-01 30页 1.95MB

word格式文档无特别注明外均可编辑修改,预览文件经过压缩,下载原文更清晰!
三个皮匠报告文库所有资源均是客户上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作商用。
本文主要探讨了端侧隐私计算的需求、关键技术、应用案例以及面临的风险与挑战。 1. 端侧隐私计算需求:随着数字经济的发展,数据成为重要的生产力要素,各国都在致力于建设规范、公平、健康的数字经济体系。同时,国内外法律法规和标准日益完善,对个人隐私保护提出更高要求。 2. 端侧隐私计算关键技术:包括同态加密、安全多方计算、可信执行环境(TEE)、差分隐私和联邦学习等。这些技术能够在保护个人隐私的同时,实现数据的计算和分析。 3. 端侧隐私计算应用案例:如谷歌Gboard的联邦学习词汇推荐、基于TEE的Face ID人脸识别以及谷歌Android隐私沙盒等。这些案例展示了端侧隐私计算在实际应用中的效果。 4. 端侧隐私计算风险与挑战:包括数据风险、网络风险、模型风险和计算风险等。这些风险和挑战需要通过技术创新和政策制定来共同应对。
端侧隐私计算技术如何保护用户数据安全? 联邦学习在实际应用中面临哪些挑战? 差分隐私如何实现数据隐私保护?
客服
商务合作
小程序
服务号
折叠