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区块链产业生态发展情况-中国区块链产业生态发展
2019以来中国区块链产业处于蓬勃发展期 从中央到地方有关区块链发展的指导意见和扶持政策不断发布 据不完全统计 今年上半年全国共有超过23个省市发布了112条涉及区块链的政策信息 多省市把区块链纳入发展数字经济的规划中 大力推进区块链应用落
隐私计算
区块链
多方安全计算
城区区块链
多方安全计算-隐私信息检索(PIR)
隐私信息检索 Private Information Retrieval PIR 技术是由Chor B等提出解决保护用户查询隐私的方案 主要目的是 保证查询用户在向服务器上的数据库提交查询请求 在用户查询隐私信息不被泄漏的条件下完成查询 即
多方安全计算
隐私计算
加密算法
数据加密
功能视图的组成
功能视图是构建联邦学习系统所需功能的技术中立的视图 功能视图描述了支持联邦学习活动所必需功能的分布 定义了功能之间的依赖关系 功能视图涵盖的联邦学习内容如图 包括 功能组件 功能层 跨层功能 功能组件是参与某一活动所需的 能实现的功能构件
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联邦学习
多方安全计算
架构层
算法层
疯狂的联邦学习!研究员年薪百万?
码农不容易 我这十几年一直在学习 停都停不下来 因为互联网技术发展真的造化弄人 上学那会儿 老师说C 有前途 因为大多数的企业都用它来写服务器程序 过了两年突然原来这个世界是Java的 遂挑灯恶补Spring 然而 技术永远在诞生新的 概念
多方安全计算
联邦学习
隐私计算
多方安全计算简介
1 多方安全计算背景 多方安全计算的研究主要是针对无可信第三方的情况下 如何安全地计算一个约定函数的问题 多方安全计算是电子选举 门限签名以及电子拍卖等诸多应用得以实施的密码学基础 一个多方安全计算协议 如果对于拥有无限计算能力攻击者而言是
隐私计算
安全
多方安全计算
隐私计算S2赛季-谁是真正的王者
去年至今 隐私计算大约经历了如火如荼的一年 身为局中人 看穿居中事 道尽居中话 为的无非是让更多的来了解这个比较细分的AI领域 秋天本是硕果累累的丰收季 隐私计算这个行业算是金秋吗 一喜一悲 一喜为百花齐放 我所知道在布 挂 局 钩 隐私计
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mysql
talkingdata
隐私计算分类
在大数据时代中 海量的数据的交叉计算和人工智能的发展为各行各业提供了更好的支持 但这些被使用的数据往往包含用户的隐私数据 或企业 机构的内部数据 这些数据由于数据安全和隐私的考虑 往往是不对外开发 例如政府数据由于政策保密性完全不能对外公布
多方安全计算
隐私计算
密码学
加密算法
不经意间传输
隐私信息检索(PIR)
隐私信息检索 Private Information Retrieval PIR 技术是由Chor B等提出解决保护用户查询隐私的方案 主要目的是 保证查询用户在向服务器上的数据库提交查询请求 在用户查询隐私信息不被泄漏的条件下完成查询 即
多方安全计算
联邦学习工程实践中的三大难题
实践是检验真理的唯一标准 联邦学习谈概念的文章已经很多 今天我们来从实践中聊几个实事求是的问题 联邦学习领域已有众多论文支撑 但在实践中 因为涉及到多学科的交叉 真正能落地应用的平台 少之又少 所以你可以看到已经有三四十家做联邦学习的公司
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联邦学习
多方安全计算
云计算
隐私计算项目评估的“偏见”
如何评估一个项目是不是值得投资 这件事情可能VC最有专业性 本文站在一线工作者的角度 阐述目前隐私计算项目的深浅 有些东西 一定是老百姓口中说出来的可能更贴近现实 做硬件的拼技术 荷兰ASML公司是全球最大的光刻机制造商 也是全球唯一可以提
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联邦学习
多方安全计算
大数据
隐私计算和联邦学习发展的举措
建立大数据隐私计算和联邦学习生态联盟 联邦学习的新商业模式需要一个商业联盟 联盟包含有 N 个实体 加入联盟的实体 可以像朋友圈一样能够利用各自的数据联合建立模型 联邦数据联盟鼓励各方参与 联盟成员一方面进行垂直领域的合作 另一方面 联盟有
多方安全计算
隐私计算
联邦学习
数据隐私
联盟生态
2020年 我对数据行业的思考
疫情之下 半年已过 2020年 似乎过的特别快 也特别难 各行各业 今天我想回首这半年下来对数据这个行业的一些观点 我看到了一些趋势的变化 数据行业的重心从 获取存储 迁移到 开放共享 数据应该从 越用越贬值 变成 越用越值钱 数据已经变成
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