当前位置:首页 > 报告详情

抖音:2022年隐私计算法律适用规则报告(64页).pdf

上传人: AG 编号:601043 2022-01-01 64页 9.12MB

1、20222022?1?2?3?070909101111131414151717192023242425270107(二)?1.?2.?3.?(三)?1.2.?3.?(四)?1.?2.?2929303133333436383839415541434345454749505052?7?8?9?10?11?12?13?14?15?16?17?18?19?20?21?32?33?23?24?25?26?27?28?29?30?31?32?33?34?35?36?37?38?39?40?41?42?43?44?45?46?47?48?49?50?51?52?53?ID?54?31255?56?57?58

2、?https:/ McMahan&Daniel Ramage,Federated Learning:Collaborative Machine Learning without Centralized Training Data,Google AI Blog,April 6,20172.Chen Zhang,et al.,A Survey on Federated Learning,Knowledge-Based Systems,Volume 216,20213.Chuan Zhao,et al.,Secure Multi-Party Computation:Theory,Practice a

3、nd Applications,Information Sciences,Volume 476,20194.Craig Gentry,Fully Homomorphic Encryption Using Ideal Lattices(PDF),ACM Symposium on Theory of Computing(STOC),May 20095.Damgard I,et al.,Adaptively Secure Multi-Party Computation from LWE(via Equivocal FHE),Public-Key CryptographyPKC 2016,20166.

4、F.Chen,et al.,PRINCESS:Privacy-protecting Rare disease International Network Collaboration via Encryption through Software Guard Extensions,Bioinformatics,Vol.33,Issue 6,March 15,20177.Gerald Spindler,Philipp Schmechel,Personal Data and Encryption in the European General Data Protection Regulation,J

5、IPITEC,20168.Gentry C&Halevi S,Fully Homomorphic Encryption without Squashing Using Depth-3 Arithmetic Circuits,2011 IEEE 52nd Annual Symposium on Foundations of Computer Science,20119.GlobalPlatform,GlobalPlatform Technology-TEE System Architecture-Version 1.2,November 201810.?https:/ico.org.uk/for

6、-organisations/guide-to-data-protection/guide-to-the-general-data-protection-regulation-gdpr/principles/purpose-limitation/?60?11.?https:/ico.org.uk/for-organisations/guide-to-data-protection/guide-to-the-general-data-protection-regulation-gdpr/principles/data

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。
本文主要介绍了联邦学习(Federated Learning)的概念、原理、应用及其在数据隐私保护方面的优势。联邦学习是一种分布式机器学习技术,允许在多个设备上进行训练,而不需要将数据集中到中央服务器。文章引用了多个核心数据,如Google的联邦学习项目已在全球范围内部署,覆盖超过10亿设备;联邦学习在移动设备上训练大型神经网络可以减少90%的通信量。此外,文章还提到了联邦学习在医疗、金融等领域的应用案例,以及其面临的挑战和未来发展方向。
Data> 20222022ៃ䴠䯳ఏ᪝ᢛࣷ䮽⻮partial ᪡ાસારા સ્રાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા સરાસા
客服
商务合作
小程序
服务号
折叠