随笔分类 - 网络安全 / 隐私计算
摘要：系列学习&转载-绿盟的天枢实验室-关于MPC的文章 第一篇：“安全多方计算之前世今生” 安全多方计算简介 当前，数据被称为“新时代的石油”，数据只有流动（共享）起来才能产生更大的价值。各个国家已经深刻认识到了数据的重要性，并开始通过立法手段保护数据安全，各大机构/企业再希望像以前一样，粗暴的、毫无底
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摘要：视频：链接 介绍 联邦学习是一种不需要收集各数据拥有方所有的数据，便能协作地训练一个模型的机器学习过程 旨在建立一个基于分散数据集的联邦机器学习模型。在模型训练过程中，隐私数据不离开本地，各方仅交换模型相关的信息或加密的数据，已训练好的联邦学习模型可以置于联邦学习系统的各参与方，也可以在多方之间共享
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摘要：视频：链接 目录 隐匿查询 密文检索 关键词查询：等值查询 PIR 乙需要知道数据在数据库中的位置 只保护乙的隐私 不支持关键词查询 关键字隐私信息检索 乙需要知道数据在数据库中的位置 只保护乙的隐私 支持关键词查询 OT 乙需要知道数据在数据库中的位置 可以保护甲乙的隐私 不支持关键词检索 同态加
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摘要：转载：链接 混淆电路 不是Bob拥有b么，为什么Alice加密b再发给Bob，这是什么意思？ GC是混淆电路，就是函数 S1-i ？ 秘密共享 加减好实现，乘除呢？ 应用 项目地址：链接 联合建模、联合统计、联合计算
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PamShao
