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【隐私计算实训营 第4期】上手实操:基于PSI的场景案例 第5讲 #学习笔记
ovo886
2024-11-30 17:32:39
任务目标:
平台实践:
1.添加参与隐私计算的两个节点
2.创建Notebook
3.给两个节点添加需要求交的csv文件
4.编写脚本,找到当前未被占用的端口,分配给两个节点
5.配置两个节点的集群相关地址信息
5.执行脚本,建立节点
6.映入SPU
7.指定两个节点的文件输入输出路径并进行隐私求交
8.求交结果
alice:
bob:
9.获取求交文件out1、out2
...全文
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【隐私计算实训营 第4期】上手实操:基于PSI的场景案例 第5讲 #学习笔记
任务目标: 平台实践: 1.添加参与隐私计算的两个节点 2.创建Notebook 3.给两个节点添加需要求交的csv文件 4.编写脚本,找到当前未被占用的端口,分配给两个节点 5.配置两个节点的集群相关地址信息 5.执行脚本,建立节点 6.映入S
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隐私计算
实训营
第一
期
第五
讲
-隐语
PSI
介绍及开发实践
学习
笔记
本文详细介绍了SPU支持的
PSI
协议,包括私有集合并集操作,如ECDH、KKRT16和BC22等。文章还展示了如何在Secretflow环境中部署和使用
PSI
,涉及启动Ray集群、初始化Secretflow、SPU设备设置以及实际的
PSI
执行过程,包括docker-compose的配置和常见问题解决。
2025
隐私计算
实训营
|第三课《可信
隐私计算
框架概览》
学习
笔记
本文是《可信
隐私计算
框架概览》
学习
笔记
,介绍隐语框架分层架构设计,包括硬件层、资源层等。阐述核心组件技术要点,如
PSI
/PIR协议模块等。给出医疗基因组联合分析、金融反欺诈等典型应用
场景
代码实践,还提及架构特色与趋势,为多行业提供
隐私计算
方案。
2025
隐私计算
实训营
|第五
讲
学习
笔记
:SecretNote项目
案例
实验与
隐私计算
实践
本文围绕SecretNote项目展开
隐私计算
实践。介绍其核心功能与实验架构,涵盖混合执行引擎等特性。通过医疗联合研究
案例
实验,涉及
场景
设计、代码实现等。还探讨金融风控
场景
扩展及优化策略。最后给出实验总结与最佳实践,助力数据安全流通。
基于隐私保护的机器
学习
算法介绍
本文介绍了基于隐私保护的机器
学习
算法,涵盖预处理、隐私求交(
PSI
)、决策树、线性回归及神经网络模型。重点
讲
解了SecretFlow框架下的联邦数据结构DataFrame/FedNdarray、水平与垂直联邦
学习
范式,以及FLModel和SLModel的使用方法。强调了安全聚合、差分隐私等安全策略的应用。
PIR、
PSI
、OT…傻傻分不清?一文
讲
透
隐私计算
中几个易混淆的“查询”协议
本文深入解析
隐私计算
中三大关键协议:隐私信息检索(PIR)保护查询位置隐私,适用于单边隐私
场景
;隐私集合求交(
PSI
)实现双向集合交集计算,保障双方数据不泄露;不经意传输(OT)提供选择性获取能力,兼具发送方与接收方隐私保护。文章对比三者在技术原理、安全假设、计算开销、通信成本等维度的差异,并结合反欺诈、医疗研究、广告分析等典型
场景
给出协议组合与性能优化实践方案。
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