【摘 要】
报告详细介绍了隐私保护计算的概念内涵,提出了隐私保护计算的保护目标,深刻探讨了数据流通与协作过程中面临的“数据孤岛”、合规趋严和信任鸿沟等问题,详细分析并对比了联邦学习、安全多方计算、机密计算、差分隐私、同态加密等关键隐私保护计算技术,介绍了隐私保护计算技术在金融、政务、医疗等领域的部署经验,并对隐私保护计算技术未来发展进行了展望,以期为关注隐私保护前提下的数据要素市场培育、国家网络安全实力综合提升的社会各界提供有益借鉴与参考。
报告详细介绍了隐私保护计算的概念内涵,提出了隐私保护计算的保护目标,深刻探讨了数据流通与协作过程中面临的“数据孤岛”、合规趋严和信任鸿沟等问题,详细分析并对比了联邦学习、安全多方计算、机密计算、差分隐私、同态加密等关键隐私保护计算技术,介绍了隐私保护计算技术在金融、政务、医疗等领域的部署经验,并对隐私保护计算技术未来发展进行了展望,以期为关注隐私保护前提下的数据要素市场培育、国家网络安全实力综合提升的社会各界提供有益借鉴与参考。
【目 录】
一、隐私保护计算
(一)隐私保护计算概念
(二)隐私保护计算架构
(三)隐私保护计算目标
(四)隐私保护计算价值
二、隐私保护计算关键技术
(一)联邦学习
(二)安全多方计算
(三)机密计算
(四)差分隐私
(五)同态加密
三、隐私保护计算关键技术综合评价
四、隐私保护计算应用案例
(一)金融领域
(二)政务领域
(三)医疗领域
五、 隐私保护计算发展展望
【全文下载】
隐私保护计算技术研究报告.pdf
本文来自知之小站
PDF全文已分享至知识星球,微信扫码加入下载本站所有报告
(星球内包含更多网站未发布报告)
本文来自知之小站
PDF报告已分享至知识星球,微信扫码加入立享3万+精选资料,年更新1万+精选报告
(星球内含更多专属精选报告.其它事宜可联系zzxz_88@163.com)