本文分享自天翼云开发者社区《隐私计算之浅谈联邦学习》 作者:l****n一、背景“数据孤岛”简单的讲，各组织都持有各自的数据，这些数据之间互有关系但又独立存储于各组织。出于安全性、合规性等方面考虑，各组织只能查询、使用己方数据，无法交换其它组织的数据。在联邦学习出现前，针对数据隐私保护的密码学已应用于本地数据机器学习，随着“数据孤岛”问题的浮现，联邦学习的概念出现并发展的日益成熟。二、联邦学习的概念联邦学习的术语最早是McMahan等提出的，即“我们把我们的方法称为联邦学习，因为学习任务是由一个松散的联邦参与设备（我们称之为客户端）来解决的，而这个联邦设备是由一个中央服务器来协调的”。在比较权
第11章大数据隐私保护习题11.1选择题1、以下（ D ）通常不是导致数据隐私泄露问题的来源。A. 数据被肆意收集 B.数据集成融合 C.大数据分析 D.DDOS攻击2、以下（ C ）不是数据隐私保护的主要目标。A. 机密性 B.完整性 C.合理性 D.可用性3、发布数据时将隐私数据中的显式标识符删除的隐私保护技术是（ D ）。A. 加密技术 B.失真技术 C.数据销毁技术 D.匿名技术4、难以恢复原始数据的隐私保护技术（ B ）。A. 加密技术 B.失真技术 C.数据销毁技术 D.匿名技术5、原始数据表中能唯一标识个体身份的属性的数据属性（ B ）。A. 准标识符 B.显式标识符
最近各大平台开放IP属地，争议还是蛮大的，大部分人都觉得侵犯了自己的隐私。网友开玩笑说道：“开放IP地址算啥呀，你应该直接报我身份证得了”。我笑完之后，开始脊背发凉。互联网之下我们不仅没有隐私，甚至可以说是公开透明的存在。我们的国民聊天软件微信，聊天记录不仅被保存在服务器上，群聊天甚至长期处于被监控的状态。我们的隐私无处遁形。长期处于没有隐私的状况下，以至于我们都快忘记了，有隐私才是正常的状态。今天给大家介绍十款去中心化的隐私社交平台，它们都用了端到端或区块链技术来实现去中心化，不再去侵犯大家的隐私和言论自由。1、Minds在Minds上，可以发消息、图片、视频、博客，并设置当前状态。可以进行
1.引言本文主要参考：2023年6月drCathieSo.eth与EthereumMalaysia视频ZKML:Verifiable&Privacy-PreservingComputeinBlockchain2023年6月drCathieSo.eth与PSE视频FoldingCircomcircuits:aZKMLcasestudy-Dr.CathieSoZKML（Zero-KnowledgeMachineLearning），本文内容主要分为三大块：1）背景知识：ZKP介绍为何需要ZKML？什么是ZKML？2）当前现状：ZKML现状ZKML挑战现有ZKML库3）未来展望：ZKML方向PSE未来
一、多方安全计算简介多方安全计算（MPC：SecureMuti-PartyComputation）理论是姚期智先生为解决一组互不信任的参与方之间在保护隐私信息以及没有可信第三方的前提下协同计算问题而提出的理论框架。多方计算的目标就是对一组计算的参与者，每个参与者拥有自己的数据，并且不信任其它参与者和任何第三方，在这种前提下，如何对各自私密的数据计算出一个目标结果的过程。MPC是一种计算协议，数据持有方可以各自使用自己的数据进行训练，最终通过协议汇总结果。MPC比较常见的落地场景就是姚期智提出的百万富翁问题。两个人各自都不希望告诉对方自己的资产，但是希望不通过第三方实现资产比较。二、多方安全计算
如果我将来自googleCDN的jQuery链接到客户网站html页面中的脚本标记，这对隐私有(private)何影响？使用这些CDN服务的隐性成本是多少？如果脚本没有被浏览器缓存并且它从谷歌加载脚本，谷歌可能会用这些信息做什么？它能否与搜索、分析或Adsense等其他服务一起有效地进行推断？没有什么是免费的，有什么收获？和奖金问题....如果脚本已经被浏览器缓存(304)，浏览器是否还会发出远程请求？ 最佳答案 304是响应，是请求的结果。这是一个请求，其中包括有关它发出的最后一个请求的信息并获得200，服务器从中回复，200OK
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背景现代浏览器中的HTML5网络存储功能是通过Javascript命令访问的，例如:sessionStorage.setItem("username","John");localStorage.setItem("username","John")本站CanIuse表示浏览器支持率接近90%。但是，在“已知问题”选项卡中，CanIuse说:Inprivatebrowsingmode,Safari,iOSSafariandtheAndroidbrowsersdonotsupportsettinglocalStorage.我的问题在隐私浏览模式下，Safari、iOSSafari和Andro
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作者：禅与计算机程序设计艺术在传统信息安全的基础上，近年来人工智能领域也越来越重视隐私保护。但是由于当前人工智能模型普遍存在缺陷，在实际应用中也会产生隐私泄露等严重问题。所以，对于人工智能系统、服务的安全性和隐私保护要求更高。随着人工智能技术的不断发展，如何保障人工智能系统的安全性和隐私保护一直成为一个重要的问题。目前主流的人工智能隐私保护相关研究主要集中于以下三个方面：数据安全性保护。保护训练数据、开发数据和模型的真实和合法的拥有者。防止数据被盗用或篡改，确保数据安全、保密、隐私。模型的安全性保护。基于可信计算和模型安全运行等理论，提出了基于安全边界、模型攻击检测等方面的技术手段，对模型进行
