隐私计算测评报告-隐私计算是什么

摘要： 本篇文章给大家谈谈隐私计算测评报告，以及隐私计算是什么对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。本文目录一览：1、隐私计算关键技术:隐私集合求交(PSI)原理介绍...

本篇文章给大家谈谈隐私计算测评报告，以及隐私计算是什么对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、隐私计算关键技术:隐私集合求交(PSI)原理介绍
• 2、隐私计算应用:Aleo全解析
• 3、什么是隐私计算?
• 4、隐私计算技术之安全多方计算(MPC)

隐私计算关键技术:隐私***求交(PSI)原理介绍

1、-2不经意传输扩展至1-n传输，结合公钥加密技术，构造出隐私比较和不经意伪随机函数，实现了一种基础的PSI算法。通过不经意伪随机函数，即使在大规模数据***中，也能限制传输量，提高效率。例如，使用布谷鸟哈希和伪随机函数，可以将数据量从[公式]减小到[公式]，显著降低传输开销。

2、隐私***求交（PSI）是隐私计算中关键的前置步骤，旨在找出多方共有的样本，确保不泄露各方独有的数据。本文介绍了一种多方PSI方法，使用OPPRF协议，实现快速的交集计算。这一方法由来自贝尔实验室、巴伊兰大学与俄勒冈州立大学的作者开发，并已开源。

3、隐私***求交（PSI）是安全多方计算（MPC）领域的一个关键问题，其目标是两个参与者Alice和Bob分别拥有一个***，通过执行PSI协议，他们可以得到两个***的交集，同时确保交集以外的信息不被泄露给任何一方。PSI协议根据底层依赖的密码技术分类，可以分为平衡与非平衡的PSI。

4、本文探讨的是隐私保护***求交（Private Set Intersection， PSI）技术，这是一种数据共享方法，让持有数据的两方能够计算出他们数据集的交集部分，而无需泄露交集以外的任何信息。

5、隐私***求交（PSI）协议是安全多方计算（MPC）中的核心密码学技术，旨在使参与计算的双方能计算数据交集而不泄露额外信息。在数据共享、广告转化率提升和联系人发现等领域具有广泛应用。本文综述了PSI协议的实现技术、原理、挑战与前景。随着大数据、人工智能和云计算的发展，数据保护变得尤为重要。

隐私计算应用:Aleo全解析

经济系统Aleo的代币经济学设计旨在平衡各方利益，***用预先计算的费用，以Aleo积分作为交易费用，反映零知识计算需求。积分分配策略旨在促进网络安全性与稳定性。

Aleo，一个2亿美金融资的模块化Web0隐私公链，成为新龙头。其简介显示，Aleo为一条Layer 1隐私公链，集模块化与零知识隐私应用平台于一身。Aleo使用去中心化系统与零知识密码技术，为用户带来无限计算与绝对隐私。它解决了区块链的缺点，允许用户在不放弃私人数据控制的情况下，访问个性化网络服务。

zkCloud作为链***重隐私的计算环境，旨在解决隐私与可编程性的平衡问题。零知识技术允许验证信息的真实性和完整性，而无需泄露敏感数据。屏蔽身份与屏蔽交易在保护个人信息的同时，允许用户在匿名条件下执行交易与交互。SnarkOS作为Aleo网络的基础，确保系统以可验证的方式存储加密应用程序状态。

什么是隐私计算?

1、隐私计算是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术***，达到对数据“可用、不可见”的目的；在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放。

2、隐私计算的核心概念是，在保持数据提供者的原始数据隐匿的前提下，进行数据分析和计算[1]。其核心特点包括数据的可用性和不可见性，以及数据的可控性和可计量性，强调数据不共享，而是共享数据的价值。

3、隐私计算，如同一个神秘的黑箱，让人们在无需了解内部操作机制的情况下，获取所需的信息处理结果，实现了数据共享的“鱼与熊掌”兼得。它是一种综合运用多种技术，如硬件、密码学和分布式机器学习，以保护数据隐私为核心目的的复杂系统。

4、隐私计算技术包括安全多方计算、联邦学习、可信执行环境、多方中介计算等。

隐私计算技术之安全多方计算(MPC)

1、在信息时代的复杂环境中，隐私计算技术如一颗璀璨的明珠，致力于在保护个人隐私与数据共享之间找到平衡。其中，安全多方计算（S MPC），作为核心技术之一，由1986年姚期智提出的“百万富翁问题”启航，它是一种纯软件解决方案，无需依赖可信第三方，尽管效率上可能略逊一筹。

2、具体操作中，参与者会秘密选取随机多项式，进行输入共享和计算，通过子秘密的加法或多项式插值法来实现多方计算。而重组向量的存在性和计算，确保了即使在有限域上，多个参与者也可以安全地协作计算，而无需暴露主秘密。

3、安全多方计算（MPC）、联邦学习（FL）和可信执行环境（TEE）是数据隐私计算技术的三大代表。安全多方计算（MPC）允许在不泄露各自数据的情况下，参与方共同完成计算任务，确保数据安全。联邦学习（FL）是一种分布式机器学习技术，允许多个参与者共同训练模型，而无需交换数据。

4、MPC是缩写自多方安全计算（Multi-Party Computation），这项技术允许不同个体以安全且隐私的方式共同进行计算和决策。MPC能力指的是在MPC框架下，个体或系统捕获、进行和分享数据的能力。通过MPC技术，个体或组织不仅能得到更好的保护隐私数据，还能以更低的风险和成本开展风险分享、控制、决策等活动。

5、数据隐私计算技术有以下几种：安全多方计算（MPC）、联邦学习（FL）、可信执行环境（TEE）。安全多方计算（MPC）。安全多方计算（Secure Multi-party Computation）即在参与方不共享各自数据且没有可信第三方的情况下，仍可以进行协同计算，最终产生有价值的分析内容。联邦学习（FL）。

6、可以把安全多方计算（MPC）理解为一种加密协议，它将计算分布在多方之间，从而使得任何一方在看不到其他方输入数据的情况下，开展安全且私密的联合计算。但值得注意的是，隐私和安全是有区别的。安全问题就像是***出现安全漏洞被盗了钱，人们可以通过一些措施来阻止它并要求退款。

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