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郑小林-隐私计算赋能数据要素合规流通.pdf

上传人: 2*** 编号:134909 2023-07-08 26页 8.83MB

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本文主要内容是介绍隐私计算在数字经济时代的重要性,以及如何通过隐私计算实现数据要素的合规流通。文章指出,数字经济的发展面临数据隐私、安全、公平性、版权、可解释性等挑战。隐私计算作为一种重要的技术手段,可以在保护个人隐私的同时,实现数据的价值释放。文章详细介绍了隐私计算的技术分类、挑战以及实践案例。其中,技术分类包括安全多方计算、联邦学习和可信执行环境等;挑战包括计算效率、可用性、安全性等问题。实践案例方面,文章提到了隐私计算在统计微观数据共享、公共数据合规流通和金融产品创新等方面的应用。如通过隐私计算技术,实现了对企业用电数据、纳税信息等敏感数据的加密计算和联合建模,支撑了共同富裕群体监测、稳就业和参保扩面等应用场景。此外,隐私计算还被应用于金融领域,如通过隐私计算技术,为科创企业提供授信服务,助力小微企业获得贷款。总之,文章强调了隐私计算在数字经济时代的重要作用,以及通过隐私计算实现数据合规流通对数字经济的赋能意义。
"隐私计算如何保护数据安全与合规流通?" "郑小林教授如何看待数字经济与数据要素的关系?" "隐私计算技术在金融领域有哪些创新应用?"
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