隐私计算目前主流的技术路线有三种：多方安全计算、联邦学习和TEE。1.MPC多方安全计算百万富翁问题：两个富翁，分别为张三和李四，他们自己都清楚自己有几千万财产即他们心里清楚1～10中的一个数（代表自己千万级的财富）。他们想知道到底谁的数更大一些。1.1MPC定义多方安全计算（SecureMulti-partyComputation,MPC），是指一组互相不信任的参与者在保护个人隐私的同时，还可以进行协同计算。MPC协议满足的基本性质是：输入隐私性：协议执行过程中的中间数据不会泄露双方原始数据相关信息。健壮性/正确性：协议执行过程中，参与方不会输出不正确的计算结果。安全多方计算技术并不是一个单
隐私计算目前主流的技术路线有三种：多方安全计算、联邦学习和TEE。1.MPC多方安全计算百万富翁问题：两个富翁，分别为张三和李四，他们自己都清楚自己有几千万财产即他们心里清楚1～10中的一个数（代表自己千万级的财富）。他们想知道到底谁的数更大一些。1.1MPC定义多方安全计算（SecureMulti-partyComputation,MPC），是指一组互相不信任的参与者在保护个人隐私的同时，还可以进行协同计算。MPC协议满足的基本性质是：输入隐私性：协议执行过程中的中间数据不会泄露双方原始数据相关信息。健壮性/正确性：协议执行过程中，参与方不会输出不正确的计算结果。安全多方计算技术并不是一个单
大模型的兴起，让数据作为新型生产要素的重要性被再一次深刻认知，而隐私计算作为平衡数据利用和数据安全的重要路径，学术价值和应用价值进一步凸显。近年来，在政策驱动和市场需求的双重作用下，隐私计算技术和产业稳步发展，在金融、通信、互联网、政务、医疗等诸多领域得到应用。但整体看，由于技术门槛和建设成本等问题，真正规模化的生产落地应用有，但数量非常少。3月29日，首届隐语开源社区开放日上，隐语SecretFlow开源框架发布了新版本，推出了一项业界期待的重要功能——多方安全数据分析系统SCQL（SecureCollaborativeQueryLanguage）。这是业内首个把SQL做到多方安全计算（MP
大模型的兴起，让数据作为新型生产要素的重要性被再一次深刻认知，而隐私计算作为平衡数据利用和数据安全的重要路径，学术价值和应用价值进一步凸显。近年来，在政策驱动和市场需求的双重作用下，隐私计算技术和产业稳步发展，在金融、通信、互联网、政务、医疗等诸多领域得到应用。但整体看，由于技术门槛和建设成本等问题，真正规模化的生产落地应用有，但数量非常少。3月29日，首届隐语开源社区开放日上，隐语SecretFlow开源框架发布了新版本，推出了一项业界期待的重要功能——多方安全数据分析系统SCQL（SecureCollaborativeQueryLanguage）。这是业内首个把SQL做到多方安全计算（MP
逻辑导航1.当在前端输入用户名和密码之后，点击登录，后端校验完毕返回前端2.前端拿到需要首先做个判断，判断用户是否输入用户名和密码，未输入则发出提示；输入了则发送post请求给后端，校验用户名和密码3.校验通过，前端拿到后端返回的token和用户名等数据4.登录成功，则关闭登录框，同时，在登录注册那位置显示用户名和注销字样点击登录按钮，触发的操作//点击登录按钮，如果username和password有值，则发送请求login_password(){if(this.username&&this.password){//发送请求this.$axios.post(this.$settings.ba
逻辑导航1.当在前端输入用户名和密码之后，点击登录，后端校验完毕返回前端2.前端拿到需要首先做个判断，判断用户是否输入用户名和密码，未输入则发出提示；输入了则发送post请求给后端，校验用户名和密码3.校验通过，前端拿到后端返回的token和用户名等数据4.登录成功，则关闭登录框，同时，在登录注册那位置显示用户名和注销字样点击登录按钮，触发的操作//点击登录按钮，如果username和password有值，则发送请求login_password(){if(this.username&&this.password){//发送请求this.$axios.post(this.$settings.ba
随着银行业务场景数字化程度的提升，新技术、新产品、新框架被持续引入，IT系统运维场景日益复杂。随着云、容器相关虚拟化技术的蓬勃发展，在提供高可用部署方式同时，信息系统运行的集中性风险随之扩大。随之而来的问题就是，在紧急故障处置、集中投产、系统切换、重要业务保障等场景下，多技术领域、多地点、多团队的相关方进行联动处理，信息的传递转换为网状分布式交互，多环节的信息如何收集、展示，各岗位角色的信息需求如何满足，面对海量数据，保证关键信息迅速、准确交互，成为了银行业IT运维信息协作关注的重点。一、当下运维场景中的痛点1.信息收集和过滤效率低在多方参与的运维场景下，对信息的清洗、解释、分析、汇总会消耗大
随着银行业务场景数字化程度的提升，新技术、新产品、新框架被持续引入，IT系统运维场景日益复杂。随着云、容器相关虚拟化技术的蓬勃发展，在提供高可用部署方式同时，信息系统运行的集中性风险随之扩大。随之而来的问题就是，在紧急故障处置、集中投产、系统切换、重要业务保障等场景下，多技术领域、多地点、多团队的相关方进行联动处理，信息的传递转换为网状分布式交互，多环节的信息如何收集、展示，各岗位角色的信息需求如何满足，面对海量数据，保证关键信息迅速、准确交互，成为了银行业IT运维信息协作关注的重点。一、当下运维场景中的痛点1.信息收集和过滤效率低在多方参与的运维场景下，对信息的清洗、解释、分析、汇总会消耗大
