隐私计算第9讲笔记:隐语多方安全计算在安全核对的行业实践

叶开233 2024-04-03 23:35:45

01 业务背景:安全核对产生的土壤

行业背景:关上一扇门,开了一扇窗

数据差异的来源

 

 

 


02 产品方案:从试点到规模化的路

解决方案:风洞隐私安全核对

产品方案

支持1 to N 的规模化核对

 特色功能

支撑规模化的核对与排查

 

 

 

 

 
03 技术共建:与隐语的共同成长

针对应用场景的差异化产品表达

安全自证

与隐语共建安全自证的相关的能力

解释隐私计算安全的成本比较高,如何解释出产品达到了隐私计算的要求?

 

 体验链接:https://www.secretflow.org.cn/experience-zone-psi/welcome

 

安全自证的三步,隐语目前在1.5步

 

未来挑战 

 需要与隐语共建的核心能力

低门槛

  • 部署介质:from Sever to PC
  • 部署方法:from 黑屏 to 白屏

易用性

  • 规则编写:from 编码 to 可视化组件
  • 异常排查:from 表格 to 图形

高性能

  • 数据连接:from CSV to ODPS
  • 数据计算:from 单机 to 分布式

实时性

  • 数据:from 静态表 to 流式数据
  • 任务:from 日调度 to 分钟级

课程学习到这里算是告一段落了。隐私计算对于数据要素是一个重要的技术,可以看到隐私计算目前也处于高速发展中。能够给用户清晰的演示隐私计算的运行过程,确实是一件非常有必要的事情。经过几天的学习,感觉算是进入了隐私计算的小门,也做了比较有趣的实验,希望后续能够做出一些应用来。当然,如果主办方能够介绍一下应用开发的过程就更好了。

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内容概要:本文介绍了浙江蚂蚁密算科技有限公司及其推出的“隐语标准版”隐私计算产品。文章首先阐述了国家对数据要素和数据安全的重视及政策支持,包括一系列法律法规的出台和完善。接着详细介绍了蚂蚁密算科技在隐私计算领域的探索和成就,强调其技术优势和行业影响力。隐语标准版通过端云协同、轻量化部署等方式,实现了数据的安全流通和高效利用,广泛应用于广告营销、保险定价、金融风控、医保理赔等多个领域。此外,产品获得了多项权威认证,并积极参与国内外标准制定。 适合人群:对数据安全隐私计算感兴趣的从业者、研究者及企业管理者。 使用场景及目标:①广告营销中的精准投放和用户召回;②保险定价中的精算模型构建;③金融风控中的黑名单共享和联合建模;④医保理赔中的智能化审核和DRGs付费体系优化。目标是提升数据流通的安全性和效率,推动各行业的数字化转型。 其他说明:隐语标准版不仅具备高性能和高安全性,还支持多种硬件架构和操作系统,易于部署和使用。蚂蚁密算科技凭借强大的技术研发能力和丰富的实践经验,在隐私计算领域占据领先地位,并致力于构建透明开放的数据流通生态网络。

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