全匿踪隐私保护数据要素安全流通技术探寻

信息安全研究 ›› 2023, Vol. 9 ›› Issue (E1): 206-.

全匿踪隐私保护数据要素安全流通技术探寻

李月1张君1姜玮2方竞3谭培强4

1(中国电子口岸数据中心上海分中心上海200120)
2(上海海关上海200135)
3(上海富数科技有限公司上海200124)
4(交通银行上海200080)

出版日期:2023-10-17 发布日期:2023-11-07
通讯作者: 李月硕士，高级工程师.主要研究方向为网络安全及数字政府. liyue@customs.gov.cn
作者简介:李月硕士，高级工程师.主要研究方向为网络安全及数字政府. liyue@customs.gov.cn 张君工程师.主要研究方向为信息技术应用及数字政府. zj20032801@163.com 方竞博士.主要研究方向为隐私计算技术应用及管理. linyuan@fudata.cn 姜玮高级工程师.主要研究方向为数据安全及数字政府. Kathy22106@qq.com 谭培强硕士，高级工程师.主要研究方向为隐私计算、人工智能. tpq99@qq.com

Online:2023-10-17 Published:2023-11-07

摘要/Abstract

摘要： 全匿踪联邦学习是一种新型隐私计算技术，该技术可以在无交集泄露的匿名化的多方数据集上进行联邦学习，保护所有敏感信息，可以更好的满足数据流通中数据安全性和合规性的要求.该技术通过匿名化算法处理匿踪对齐的样本集，实现保护个人信息的安全合规的数据处理方法.适用于数据要素安全流通中的联邦建模，能够在保护个人隐私的前提下实现联合建模，赋能政务部门和社会企业数字化转型，并能助推万亿规模的数据生产要素产业化应用.

关键词: 联邦学习, 全匿踪联邦学习, 安全求交, 匿踪对齐, 数据要素流通

中图分类号:

TP309

李月, 张君, 姜玮, 方竞, 谭培强, . 全匿踪隐私保护数据要素安全流通技术探寻[J]. 信息安全研究, 2023, 9(E1): 206-.

[1]	沈传年, 徐彦婷, 陈滢霞. 隐私计算关键技术及研究展望[J]. 信息安全研究, 2023, 9(8): 714-.
[2]	江荣旺, 魏爽, 龙草芳, 杨明, . 基于联邦学习的车联网虚假位置攻击检测研究[J]. 信息安全研究, 2023, 9(8): 754-.
[3]	陈嘉翊, 孙晨雨, 周欣桐, 胡志广, . 基于联邦学习和同态加密的电力数据预测模型本地保护[J]. 信息安全研究, 2023, 9(3): 228-.
[4]	朱悦, 庄媛媛, . 联邦学习的个人信息保护合规分析框架[J]. 信息安全研究, 2023, 9(2): 162-.
[5]	李闯, 陈欣, 金凡, . 公正第三方在典型隐私计算场景中的作用研究[J]. 信息安全研究, 2023, 9(11): 1086-.
[6]	韩蒙, 杨波, 邱晓慧, 林昶廷, . 面向金融行业的可信隐私计算评测解决方案[J]. 信息安全研究, 2022, 8(E2): 120-.
[7]	张海涛, 包森成, 何志坚. 隐私计算在算力网络中的实践应用[J]. 信息安全研究, 2022, 8(E2): 130-.
[8]	黄湘洲, 彭长根, 谭伟杰, 李震, . 面向数据安全治理的联邦学习模型投毒DCR防御机制[J]. 信息安全研究, 2022, 8(4): 357-.
[9]	王坤庆, 刘婧, 赵语杭, 吕浩然, 李鹏, 刘炳莹, . 联邦学习安全威胁综述[J]. 信息安全研究, 2022, 8(3): 223-.
[10]	粟勇, 刘文龙, 刘圣龙, 江伊雯, . 基于安全洗牌和差分隐私的联邦学习模型安全防护方法[J]. 信息安全研究, 2022, 8(3): 270-.
[11]	傅思敏, 王健, 鹿全礼, 赵阳阳, . 面向交通流量预测隐私保护的联邦学习方法[J]. 信息安全研究, 2022, 8(10): 1035-.
[12]	杨强. AI与数据隐私保护：联邦学习的破解之道[J]. 信息安全研究, 2019, 5(11): 961-965.

全匿踪隐私保护数据要素安全流通技术探寻

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 12

编辑推荐

Metrics