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隐私计算行业报告:联邦学习、安全多方计算、可信计算(17页)

行业报告下载 2021年09月12日 08:23 1 管理员

在政务领域,通过隐私保护计算和其他技术的结合,可以有效保护各政府部门 的数据,在一定程度上解决政务数据孤岛问题,提高政府治理能力。 在医疗领域,医疗机构想要使用人工智能对某一疾病进行早期发现或临床诊断, 一方面需要收集不同维度的数据包括临床数据、基因数据、化验数据等,另一方面也 需要收集来自不同群体、不同地区的样本数据,单个医疗机构无法积累足够的数据 来进行模型训练。通过隐私保护计算,可以对不同的数据源进行横向和纵向的联合 建模,保证各方医疗数据安全。另外,对于 DNA 测试,用户可以通过 PSI 等技术将 某段 DNA 序列和数据库进行匹配,实现遗传疾病诊断。目前,蚂蚁金服、腾讯云、百度、京东等互联网企业推出了各自的产品,同时以 微众银行、安恒信息等行业性公司也开始布局,此外,华控清交、富数科技、矩阵 元、数牍科技、锘崴科技、光之树科技、零知识科技等一批专注于隐私计算产品化 的初创企业也不断涌现。

蚂蚁金服 蚂蚁链摩斯多方安全计算平台:大规模多方安全计算商用平台,基于多方安全 计算、隐私保护、区块链等技术,实现数据可用不可见,解决企业数据协同计算过程 中的数据安全和隐私保护问题,助力机构安全高效地完成联合风控、联合营销、联合 科研等跨机构数据合作任务,驱动业务增长。 蚂蚁链摩斯多方安全计算平台获得 70 多项相关专利(全国第一),性能超业内 算法 3~100 倍,iDASH2019 隐私计算比赛全球冠军,率先在金融、电信、汽车等 10 多个行业中完成商用,支持上百家企业线上系统运行,能够支撑实际生产环境下的 复杂数据安全计算任务。蚂蚁链摩斯多方安全计算平台是全球首个可信联合计算商 业联盟创始成员,致力于技术、产品、生态等资源和能力共享。

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