我国目前并未出台专门针对网络爬虫技术的法律规范，但在司法实践中，相关判决已屡见不鲜，K哥特设了“K哥爬虫普法”专栏，本栏目通过对真实案例的分析，旨在提高广大爬虫工程师的法律意识，知晓如何合法合规利用爬虫技术，警钟长鸣，做一个守法、护法、有原则的技术人员。案情介绍2018年10月，北京市公安局海淀分局警务支援大队接到辖区某互联网公司报案称，发现有人在互联网上兜售疑似为该公司的用户信息。根据这条线索，警方迅速开展调查，巧达科技（北京）有限公司非法窃取信息的犯罪事实逐渐浮出水面。2019年3月，巧达科技被查封，涉案员工被警方依法刑事拘留。目前还没有从公开数据中查到此案件的判决文书。警方查明，与正规招
隐私计算技术分类隐私计算主要技术体系分三类，第一类是以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术；第二类是以联邦学习为代表的人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术；第三类是以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术。多方安全计算：基于密码学技术，完成多方间的数据融合计算，主要用于联合统计、联合查询、联合建模和联合预测。联邦学习：本质上是一种分布式机器学习的一种，通过对各参与方间的模型信息交换过程增加安全设计，使得构建的全局模型既能确保用户隐私和数据安全，又能充分利用多方数据。主要用于联合建模、联合预测。可信执行环境：通过软硬件方法在中央处理器中构建一个安全的区域，保证其内部加载的程序和数
隐私计算技术分类隐私计算主要技术体系分三类，第一类是以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术；第二类是以联邦学习为代表的人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术；第三类是以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术。多方安全计算：基于密码学技术，完成多方间的数据融合计算，主要用于联合统计、联合查询、联合建模和联合预测。联邦学习：本质上是一种分布式机器学习的一种，通过对各参与方间的模型信息交换过程增加安全设计，使得构建的全局模型既能确保用户隐私和数据安全，又能充分利用多方数据。主要用于联合建模、联合预测。可信执行环境：通过软硬件方法在中央处理器中构建一个安全的区域，保证其内部加载的程序和数
App上架国内市场常会遇到以下原因审核被拒：您的应用审核未通过。在用户同意隐私政策前，您的应用获取了用户的ANDROIDID，不符合应用市场审核标准。修改建议：请在用户同意隐私政策后，再申请获取用户个人信息及权限。 有时候App必须获取用户信息，如AndroidID与账号关联，所以不能完全绕过获取信息，当然，政策是允许获取这些权限，但必须在使用权限前弹出对话框让用户选择是否同意隐私协议。 那么怎么定位获取隐私的地方呢？如果接入了第三方SDK，就很难查出究竟是哪里提前获取了用户隐私，因为有些SDK在调用初始化API时就使用了隐私权限。那就索性写个PrivacyActivity置于UnityPla
App上架国内市场常会遇到以下原因审核被拒：您的应用审核未通过。在用户同意隐私政策前，您的应用获取了用户的ANDROIDID，不符合应用市场审核标准。修改建议：请在用户同意隐私政策后，再申请获取用户个人信息及权限。 有时候App必须获取用户信息，如AndroidID与账号关联，所以不能完全绕过获取信息，当然，政策是允许获取这些权限，但必须在使用权限前弹出对话框让用户选择是否同意隐私协议。 那么怎么定位获取隐私的地方呢？如果接入了第三方SDK，就很难查出究竟是哪里提前获取了用户隐私，因为有些SDK在调用初始化API时就使用了隐私权限。那就索性写个PrivacyActivity置于UnityPla
和大家分享一个好消息，咱们OpenMPC社区终于要开启线下见面会啦～快来“面基”奔现～就在本周六（4月1日），一个不太严肃的日子，一起来做点严肃正经又愉快的事情呀！此次杭州见面会是OpenMPC社区全国行活动的起点，由OpenMPC社区主办，安恒信息联合主办。为了让大家能更加融入隐私计算，社区邀请了多位行业实践嘉宾，从应用、技术、法律合规等不同角度进行分享，干货满满，值得期待。人间最美四月天，在杭州来一场有关隐私计算的美好约会！赶紧上方二维码报名吧！前面社区组织过多场线上分享论坛、公开课、研讨会，反响热烈，唯独缺一丝面对面的真实感，此次开启线下见面会希望大家能从网络上的听见看见到面对面加入，到
和大家分享一个好消息，咱们OpenMPC社区终于要开启线下见面会啦～快来“面基”奔现～就在本周六（4月1日），一个不太严肃的日子，一起来做点严肃正经又愉快的事情呀！此次杭州见面会是OpenMPC社区全国行活动的起点，由OpenMPC社区主办，安恒信息联合主办。为了让大家能更加融入隐私计算，社区邀请了多位行业实践嘉宾，从应用、技术、法律合规等不同角度进行分享，干货满满，值得期待。人间最美四月天，在杭州来一场有关隐私计算的美好约会！赶紧上方二维码报名吧！前面社区组织过多场线上分享论坛、公开课、研讨会，反响热烈，唯独缺一丝面对面的真实感，此次开启线下见面会希望大家能从网络上的听见看见到面对面加入，到
一、浅述隐私赛道的发展格局区块链是构建各类生态的底层，早期在比特币、以太坊公链确定了一个早期轮廓后，而后续的公链系统基本都保留了公开透明的特性，他们主要通过对自身系统架构、机制的改变以获得更好的性能。这意味着，绝大多数构建在其上的应用，都不具备隐私特性，每一笔交易都能够通过区块链浏览器进行链上追踪，所有交易信息一览无余。随着DeFi迎来爆发，并为其他赛道的发展构建了一个基本面后，越来越多的资金、用户涌入其中，而越来越多的用户表示，全盘的公开透明让他们感到不安，他们并不希望自己的每一笔交易，被所有人“监视”。从另一个方面看，加密资产被用作一些商业支付手段时，全盘的公开透明也一定会引发一些问题，比
一、浅述隐私赛道的发展格局区块链是构建各类生态的底层，早期在比特币、以太坊公链确定了一个早期轮廓后，而后续的公链系统基本都保留了公开透明的特性，他们主要通过对自身系统架构、机制的改变以获得更好的性能。这意味着，绝大多数构建在其上的应用，都不具备隐私特性，每一笔交易都能够通过区块链浏览器进行链上追踪，所有交易信息一览无余。随着DeFi迎来爆发，并为其他赛道的发展构建了一个基本面后，越来越多的资金、用户涌入其中，而越来越多的用户表示，全盘的公开透明让他们感到不安，他们并不希望自己的每一笔交易，被所有人“监视”。从另一个方面看，加密资产被用作一些商业支付手段时，全盘的公开透明也一定会引发一些问题，比
此前，我们已经演示了在BSV上运行一个成熟的深度神经网络，其中机器学习(ML)算法的输入和模型都是公开的。在实践中，通常希望将输入或模型保持在链下并因此保持私有，同时仍确保ML算法如实运行。我们通过将零知识证明(ZKP)应用于ML来实现这一点。零知识链上机器学习涉及ML时，有两类隐私信息：隐私输入模型的输入是隐私的，但模型本身是公开的。这对于涉及敏感和隐私数据的应用程序特别有用，例如财务记录、生物识别数据（例如指纹、面部）、医疗记录和位置信息。例如，可以证明他已经超过21岁而无需透露他的年龄。或者保险公司使用信用评分模型进行贷款审批。该模型是为提高透明度而公开的，但申请人的工资和银行对账单等输
