面对数字化的蓝海市场和政策支持，企业们正在加速布局。在数字化转型背景下，随着《数据安全法》和《个人信息保护法》的相继落地，数据安全、隐私计算成为焦点话题。资本热下，国内隐私计算产业迸发式增长，互联网巨头、数据服务商、初创企业纷纷加入隐私计算赛道，坐落于“北上杭深”上百家隐私计算企业密集成立。据算力智库不完全统计，近两年，我国投入隐私计算领域的企业总量在260家左右。产业的发展，离不开扎根一线的企业家，是他们不辍的攻坚和打磨，推动着行业不断往前。而在这场尚未看到尽头的马拉松长跑中，行至赛道中段，领跑型选手却已初现。在历经同业推荐和算力智库多方验证评估下，“2021年度隐私计算十大人物”重磅出炉。
面对数字化的蓝海市场和政策支持，企业们正在加速布局。在数字化转型背景下，随着《数据安全法》和《个人信息保护法》的相继落地，数据安全、隐私计算成为焦点话题。资本热下，国内隐私计算产业迸发式增长，互联网巨头、数据服务商、初创企业纷纷加入隐私计算赛道，坐落于“北上杭深”上百家隐私计算企业密集成立。据算力智库不完全统计，近两年，我国投入隐私计算领域的企业总量在260家左右。产业的发展，离不开扎根一线的企业家，是他们不辍的攻坚和打磨，推动着行业不断往前。而在这场尚未看到尽头的马拉松长跑中，行至赛道中段，领跑型选手却已初现。在历经同业推荐和算力智库多方验证评估下，“2021年度隐私计算十大人物”重磅出炉。
2022年9月14日20:00，区块链安全攻防专家、零时科技创始人&CEO邓永凯先生受UNIBFFNEWS特邀，与全球首个具有隐私保护功能和可拓展性的去中心化区块链网络OasisNetwork中国区生态产品经理William在火星财经直播间共话《公链隐私保护及生态安全》。 直播回顾链接：https://www.marsbit.co/live/24313573公链作为Web3.0的基础设施，是生态项目发展的保障。近年来，数据和信息的价值一直被社会各界讨论，强调去中心的Web3.0世界真的可以为用户带来数据价值挖掘、隐私保护和安全保障吗？2022年，Web3.0领域公链及跨链桥黑客攻击事件频发，加
2022年9月14日20:00，区块链安全攻防专家、零时科技创始人&CEO邓永凯先生受UNIBFFNEWS特邀，与全球首个具有隐私保护功能和可拓展性的去中心化区块链网络OasisNetwork中国区生态产品经理William在火星财经直播间共话《公链隐私保护及生态安全》。 直播回顾链接：https://www.marsbit.co/live/24313573公链作为Web3.0的基础设施，是生态项目发展的保障。近年来，数据和信息的价值一直被社会各界讨论，强调去中心的Web3.0世界真的可以为用户带来数据价值挖掘、隐私保护和安全保障吗？2022年，Web3.0领域公链及跨链桥黑客攻击事件频发，加
区块链技术从一开始就被设计为默认透明。这种架构与今天的Web2.0形成鲜明对比，Web2.0由从信息不对称中获利的公司拥有的封闭生态系统定义。这种不对称的存在是因为这些公司充当了看门人，从您那里收集的数据比您意识到的要多，并以您为代价将这些数据货币化。 公共区块链为该系统创建了一个开放的替代方案。比特币和以太坊等网络默认是透明的，所有用户都可以平等地访问网络内的数据。公共区块链似乎消除了支持当前Web2.0垄断的独特信息不对称。但事实上，默认情况下建立透明度的网络会造成自己的信息不对称，这会导致网络参与者付出代价，并需要一个可持续的解决方案。公共网络上的不对称公共区块链上的交易对每个人都是可见
区块链技术从一开始就被设计为默认透明。这种架构与今天的Web2.0形成鲜明对比，Web2.0由从信息不对称中获利的公司拥有的封闭生态系统定义。这种不对称的存在是因为这些公司充当了看门人，从您那里收集的数据比您意识到的要多，并以您为代价将这些数据货币化。 公共区块链为该系统创建了一个开放的替代方案。比特币和以太坊等网络默认是透明的，所有用户都可以平等地访问网络内的数据。公共区块链似乎消除了支持当前Web2.0垄断的独特信息不对称。但事实上，默认情况下建立透明度的网络会造成自己的信息不对称，这会导致网络参与者付出代价，并需要一个可持续的解决方案。公共网络上的不对称公共区块链上的交易对每个人都是可见
隐私信息检索(PrivateinformationretrievalPIR)也称为隐匿查询或匿踪查询，在医疗、股票、金融、社交等领域中都有大量应用场景。近年来PIR技术研究逐渐丰富，行业对应用PIR实现隐私保护的呼声也随之高涨。引言[SealPIR][1]是微软开源的PIR实现，实现了2018年发表在IEEES&P的论文[ACLS18][2]中的PIR方案。论文题目《PIRwithCompressedQueriesandAmortizedQueryProcessing》已经包含了两个主要的贡献点：对查询进行了压缩，通信量降低了274倍；通过概率批量编码(probabilisticbatchco
隐私信息检索(PrivateinformationretrievalPIR)也称为隐匿查询或匿踪查询，在医疗、股票、金融、社交等领域中都有大量应用场景。近年来PIR技术研究逐渐丰富，行业对应用PIR实现隐私保护的呼声也随之高涨。引言[SealPIR][1]是微软开源的PIR实现，实现了2018年发表在IEEES&P的论文[ACLS18][2]中的PIR方案。论文题目《PIRwithCompressedQueriesandAmortizedQueryProcessing》已经包含了两个主要的贡献点：对查询进行了压缩，通信量降低了274倍；通过概率批量编码(probabilisticbatchco
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
