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中国信通院:隐私保护计算与合规应用研究报告(2021年)(46页).pdf

上传人: 栗****苦 编号:33223 2021-04-02 43页 1.35MB

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本文主要介绍了隐私保护计算技术及其在个人信息和隐私保护合规应用中的重要性。隐私保护计算技术包括联邦学习、安全多方计算、机密计算、差分隐私和同态加密等,旨在实现数据“可用不可见”,促进数据要素价值释放。文章详细梳理了我国个人信息和隐私保护的法律法规框架,分析了隐私保护计算技术在数据最小化、数据分级分类和数据匿名化等合规要点中的应用,并提出了发展展望,包括完善法律法规体系、加快标准体系建设、强化风险防控、明确安全与发展并举以及人才培养等方面。
隐私保护计算技术如何实现数据最小化? 安全多方计算如何满足数据最小化原则? 联邦学习如何体现数据最小化思想?
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