云计算中的数据安全挑战 1.1 数据泄露和数据风险 1.2 多租户环境下的隔离问题 2. 隐私保护策略 2.1 数据加密 2.2 访问控制和身份验证 3....❤️ 随着云计算技术的迅速发展和广泛应用，越来越多的组织和个人将其数据存储和处理转移到了云平台上。然而，与此同时，数据安全和隐私保护也成为了云计算领域中不可忽视的重要问题。...本文将深入探讨云计算中的数据安全挑战，介绍隐私保护策略，并探讨一些应对方法和技术。 1. 云计算中的数据安全挑战 在云计算环境中，用户的数据存储和处理不再在本地进行，而是由云服务提供商负责。...这意味着云服务提供商可以在加密的数据上进行计算，然后将结果返回给用户，从而保护数据隐私。 4. 总结 云计算的快速发展为数据存储和处理带来了极大的便利，但同时也带来了数据安全和隐私保护的挑战。...通过数据加密、访问控制、身份验证、零知识证明和同态加密等方法，可以有效地保护云计算中的数据安全与隐私。
所学习的模型参数由每个用户设备发送到云服务器，在云服务器上执行聚合以构建全局模型。这个学到的全局模型被推送到每个用户的移动设备上进行预测。这就是简单的联邦学习架构。...鉴于 FHE 对云计算的潜在好处，完全同态加密技术的标准化正在进行中。...隐私计算 一般地， 对隐私计算有不同的理解。一种是隐私计算是隐私保护的一部分，为了实现隐私保护而采用的技术。另一种是对隐私保护的数据进行计算，侧重在隐私数据应用的层面。...更一般的观点认为隐私计算是以上两种的融合，是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合，在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放。...同时，中国信通院根据数据的生命周期，将隐私计算技术分为数据存储、数据传输、数据计算过程、数据计算结果4个方面，每个方面都涉及不同的技术。
隐私计算分类 从技术角度出发，隐私计算是涵盖众多学科的交叉融合技术，目前主流的隐私计算技术主要分为三大方向：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...不同技术往往组合使用，在保证原始数据安全和隐私性的同时，完成对数据的计算和分析任务。...技术特点 多方安全计算能够在不泄漏任何隐私数据的情况下让多方数据共同参与计算，然后获得准确的结果，可以使多个非互信主体在数据相互保密的前提下进行高效数据融合计算，达到“数据可用不可见”。...技术特点 联邦学习针对传统的由建模方（计算方）收集明文数据并进行人工智能模型训练存在的泄露训练数据隐私的问题而提出，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...本问资料部分参考自：隐私计算联盟、中国信通院云大所 本文为从大数据到人工智能博主「xiaozhch5」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
根据 Gartner《2022 隐私技术成熟度曲线》报告，预计未来 5-10 年隐私计算技术会被大规模商业化应用，到 2025 年 60% 以上的大型组织将在数据分析、商业智能或云计算中使用一种或多种隐私计算技术...随着技术增益与商业落地场景逐步丰满，大数据、人工智能、区块链、云服务等类型的企业纷纷入局隐私计算，各类玩家在积极推高技术渗透率与拓展应用边界的过程中，一同构成中国隐私计算产业图景。...目前，腾讯隐私计算汇聚了来自腾讯大数据、腾讯安全、腾讯计费、腾讯云、腾讯广告 AI，华中科技大学的密码学、隐私计算、大数据和机器学习领域的技术专家。...百度智能云还与区块链平台融合，通过将区块链技术纳入云计算与隐私计算的过程，推动隐私计算在各种场景中落地。...例如，电力公司通过隐私计算，可实现对电网数据的全生命周期进行保护，使得数据能够安全上云，或外包给计算服务方进行计算，实现电力企业的降本增效。
腾讯云作为主要参编单位之一，在该报告中输入腾讯云数链通平台、腾讯云安全隐私计算平台、腾讯云联邦学习平台、腾讯Angel PowerFL隐私计算框架等多项产品平台和应用案例。...该研究报告在正文案例及附录中对腾讯云等多家厂商的多款隐私计算技术平台产品进行了介绍，其中包括腾讯云数链通平台、腾讯Angel PowerFL隐私计算平台、腾讯云安全隐私计算平台、腾讯云联邦学习平台。...腾讯云数链通平台 腾讯云数链通是实现数据的可信共享、隐私计算以及数据价值流通的专业平台。...腾讯云数链通平台的技术架构，如下图所示： 腾讯Angel PowerFL隐私计算平台 腾讯Angel PowerFL（简称PowerFL）隐私计算框架兼顾了业界的高可用性和学界的创新性，同时支持联邦建模与联合数据分析...腾讯云安全隐私计算平台的技术架构，如下图所示： 腾讯云联邦学习平台 腾讯云联邦学习平台由腾讯安全团队通过密码学和机器学习相结合的算法创新，在数据合规安全应用的前提下推出的打破跨部门、跨领域、跨行业数据壁垒的安全计算平台
随着移动互联网和云计算技术的迅猛发展，越来越多的数据在云环境下进行存储、共享和计算，云环境下的数据安全与隐私保护也逐渐成为学术界以及工业界关注的热点问题。...其基本思想是：在硬件中为敏感数据单独分配一块隔离的内存，所有敏感数据的计算均在这块内存中进行，并且除了经过授权的接口外，硬件中的其他部分不能访问这块隔离的内存中的信息。以此来实现敏感数据的隐私计算。...TEE 与 REE 关系图示 TEE 强大的数据安全和隐私保护能力，使其成为隐私计算主要技术流派之一，比 REE 得到了更广泛的应用。...在该场景下，TEE 能够提供的安全性服务包括：隐私保护的票务服务、在线交易确认、移动支付、媒体内容保护、云存储服务认证等等。...、大规模数据的跨机构联合建模分析、数据资产所有权保护、链上数据机密计算、智能合约的隐私保护等。
根据IDG公司的一项调查，许多迁移到公有云的企业已经通过将一些工作负载遣返回内部部署设施来扭转了局面，部分原因是云管理和数据集成的复杂程度。那么，如何确保良好的云迁移，从而确保数据隐私和平稳过渡呢?...不要忘记云计算数据的隐私 在任何工作负载迁移项目计划中，最容易被忽视的项目通常是跨多个云服务的密钥管理和合规性。增强自带密钥(BYOK)服务使企业可以将数据位置与加密密钥分开。...加密最佳实践有助于提高数据隐私性。 许多数据隐私法规与基础设施无关。这意味着它们需要相同的流程，并控制内部部署或云平台中的数据。...他们通常需要访问控制以及数据和密钥的保管。简单地说，必须知道云密钥在哪里。 良好的云计算数据安全性是什么样的? 但是，如何保护企业在多云过渡中管理的密钥呢?...保护云数据隐私是谁的工作? 回答这个问题的核心概念是分担责任模型。它定义了云计算服务商(CSP)与客户之间的分工界限，以保护云服务。
在大数据时代，数据利用和隐私保护矛盾日益凸显，而隐私计算被认为是平衡两者之间矛盾的关键技术措施，近年来由于技术价值得到了广泛的关注。...二、 从技术方案来看，隐私计算技术与其他技术相互融合成为趋势 隐私计算方案并不能完全解决数据流通共享所有安全与隐私问题，比如隐私计算参与方的数据可信问题，目前结合区块链形成可信存证与安全审计成为趋势；此外...目前隐私计算技术和产品实现百家争鸣，隐私计算初衷是在于促进多方数据共享与流通，隐私计算平台之间互联互通成为广泛需求，制定相应规范迫在眉睫。 据 IDC 预测，2025 年全球数据量或高达175ZB。...隐私计算作为一种“数据可用不可见”解决方案，为数据治理面临的挑战提供技术最优解： 一是，通过隐私计算的 “数据不动，模型和结果移动”促进数据要素的流通与价值的发挥； 二是，通过密码学和隐私保护技术实现了...隐私计算的“数据可用不可见”的技术方案促进针对隐私和敏感数据的数据治理环节中数据要素的流通和价值发挥。
近日，港科大计算机科学与工程系副教授陈凯与杨强联合撰写的新书《隐私计算》已经出版，为读者深入解读保护数据安全的隐私计算技术。 数据要素已成为核心生产要素与推动经济发展的核心力量。...相比于传统数据保密方法，隐私计算最大的亮点是使数据在各个环节中「可用不可见」，通过实现数据的物理分散、逻辑集中，在确保数据安全隐私性的同时，挖掘数据价值、促进价值流通。...这本书是为计算机科学、隐私保护、大数据和人工智能相关专业的学生，以及对隐私计算感兴趣的从业者、从事隐私计算研究的研究人员、法律法规制定者和政府监管者编写的。...此外，《隐私计算》还展望了隐私计算未来的研究和落地方向。在附录中介绍了当前新的中国数据保护法律概况。...他的主要研究方向包括数据中心网络、云计算、大数据与人工智能底层系统和基础架构、联邦学习与隐私计算。
那么，如何才能打破“数据孤岛”，让数据在合规前提下有序流转与治理，在金融、政务、医疗等数据密集型行业发挥它的价值呢？隐私计算技术提供了最好的解法。 隐私计算是什么？...隐私计算首先在金融已经有了大面积的落地与应用，包括银行风控、信贷业务和反欺诈等，同时在医疗的辅助诊断、政务数据开放、智慧城市和物联网等多种场景也已经开始逐渐探索落地。 隐私计算赛道为何火热？...而这些难题都可以通过隐私计算来解决，而隐私计算的核心能力，能让各方在数据离开本地数据库的前提下，完成数据的交互与打通。...比如隐私计算方案并不能完全解决数据流通中所有的安全与隐私问题，特别是隐私计算参与方的数据可信问题，结合区块链形成可信存证与安全审计成为趋势。...区块链可以确保计算过程和数据可信，而隐私计算实现数据可用不可见，两者相辅相成，实现更广泛的数据协同。隐私计算与区块链技术相融合，为实现数据价值共享提供了一套更加完整与严密的解决方案。
数据互联互通是当下数字化时代发展的一个必然趋势，那么如何顺应时代潮流，更好地保障数据安全流通、尽可能减少数据泄露风险呢？在此背景下，隐私计算顺势而生。...隐私计算三大技术路线 隐私计算主要包括三大核心技术，分别是：基于人工智能路线的联邦学习（FL）、基于密码学路线的安全多方计算（MPC）和基于硬件路线的可信执行环境（TEE），三种技术均可以实现数据的“可用不可见...联邦学习多以联合建模场景为主，相较安全多方计算性能更高，得到更多厂商青睐，但其存在通过梯度反推出原始数据等风险，通常需要与隐私保护技术融合使用。...绿盟数据保险箱技术及优势 绿盟数据保险箱使用虚拟机级别TEE技术，具有三大核心优势： 计算效率高 跟联邦学习、安全多方计算等方案相比，绿盟数据保险箱软硬一体架构，性能高、更便捷，适用范围更广泛。...在一些大规模数据安全计算和处理场景，绿盟数据保险箱还支持集群化部署，提供更彪悍、更灵活的性能和容量。
在2015年，这种趋势将会被用来构建更多的数据中心。 隐私保护进展 数据爆炸一个不可避免的后果就是我们每个人的数据都会被收集或被利用。...消费者无论是在网络上浏览内容和还是购买产，他们的数据都被一些机构掌控者，在2014年，欧中已经针对数据隐私方面进行了立法。...而且这种犯罪更有针对性，更容易造成严重后果，在2015年，针对隐私方面的数据保护将会越来越多。...混合云时代来临 云计算可能回事未来的主流，但是目前仍处于初级极端，还没有进入一个完全成熟的商务平台的师弟啊。许多企业发现，他们早期搭建的私有云已经达到了一个能力的极限。...这种混合云的出现将可能是2015年企业采用的主流方式，随着云计算技术和安全的发展，这种混合云的方式将逐渐被企业热衷，不但能够提供安全的存储，同时还提供无线的扩展性，这也将是未来一段时间主流的方式。
那么，隐私计算到底是什么呢？在数据时代，又有哪些效力？ “密码学”揭开隐私计算的隐私 在隐私计算的认知上，从当初“数据安全”，如今我有了更多的认识——数据时代，数据安全成为亟待解决的重大问题。...不可逆的密文交互模型训练与构建，是数字这个基础资料，实现隐私保护和智能化的利器。 依托隐私计算的技术逻辑看市场应用：隐私计算可在数据生产要素市场化匹配的同时，实现数据可信流通。...进而在数字时代发挥自己在金融、政务、医疗等多领域的数据管控作用。 但隐私计算也有内卷。隐私计算在数据真实性、数据来源、数据确权及流转过程是否安全和合规等方面，也会陷入无法计算的困境。...数据安全拓展隐私计算前景 在实现数据安全的通道上，数据脱敏、匿名化、假名化、去标识化，差分隐私和同态加密均可实现某种程度的隐私数据保护。隐私计算可以说是博采众长。...而在市场参与者中，数据使用方、数据提供方和隐私计算服务商构成了隐私计算产业链的三方主体。但进一步分析，隐私计算的相关产业链条除了垂直厂商，还涉及IT、云计算、区块链，AI及大数据，安全科技等公司。
近日，在2022中国产业区块链大会上，腾讯云数链通数据共享隐私计算平台获得“2022产业区块链杰出案例”。...据悉，腾讯云数链通数据共享与隐私计算平台是依托区块链、隐私计算等技术打造的数据安全可信共享的基础设施，助力积极推动数据要素可信共享融合。...在腾讯云数链通数据共享隐私计算平台中，区块链具备分布式协同，可信任，可追溯的特性，隐私计算实现数据处于加密状态状态下的计算，保障数据不出域，可用不可见。...腾讯云区块链资深架构师韩鹏指出，区块链和隐私计算技术是保障数据安全流通的重要技术，腾讯云数链通利用区块链技术构建了连接数据使用方、提供方和监管方的数据协作网络，实现主体身份可信认证、隐私计算过程调度、密文数据交换和共享等链上操作...腾讯云数链通支持多参与方数据可信共享、协同计算，实现数据共享过程全流程可追溯可审计，通过隐私计算实现数据的可用不可见。
数字经济浪潮席卷全球，产业数字化变革进程加速，数据成为新型生产要素，助力产业升级赋能实体经济。 如何让数据安全有序流通，打破数据孤岛发挥协同价值？ 如何让数据可用不可见， 实现安全合规保护用户隐私？...撬动数据动能，隐私计算的发展应该朝着怎样的路径去走？ 数据服务产业，行业需要怎样的生态共建力量来推动向前？ 12月18日（周五） 《区块链与隐私计算赋能数据要素创新论坛》 一起碰撞思想，重塑价值！
数据匿名化是指计算的最终输出不会显示任何个人独有的东西。当用于匿名聚合时，任何个体用户提供给计算的数据对最终聚合输出的影响很小。...例如，密集计算可能只在设备空闲、网络空闲上时执行。 这些工作流程为构建可伸缩的基础设施和 API 是一个重大挑战。 3. 联邦计算中的隐私保护 联邦学习提供了各种开箱即用的隐私优势。...因此，隐私声明必须评估为一个完整的端到端系统。如果没有采取适当的安全措施来保护设备上的原始数据或传输中的中间计算状态，那么最终部署的模型是否存储用户数据的保证可能无关紧要。...在分布式差分隐私下，客户端首先计算特定于应用程序的最小数据，用随机噪声轻微干扰这些数据，并执行隐私聚合协议。然后，服务器只能访问隐私聚合协议的输出。...小结 联邦学习正在应用到更多类型的数据和问题领域，甚至已经被认为是隐私计算的重要方式，即面向AI的隐私保护手段，个人精力所限，本文没有涉及联邦学习中个性化、健壮性、公平性和系统实现的挑战。
本文的内容为基于 《隐私计算FATE-概念与单机部署指南》中部署的环境。...三、上传数据 第一步需要准备好训练要用的数据，我们可以通过 csv文件 把数据上传到 Fate 里面； 自带的测试数据都在容器里的 /data/projects/fate/examples/data...目录中： 可以看到每种算法都分别提供了 guest 和 host 两方的数据。...head：数据文件是否包含表头 partition：用于存储数据的分区数 work_mode：工作模式，0为单机版，1为集群版 namespace：命名空间 table_name：数据表名 3.2....data output：数据输出，每个组件数据处理后的输出，用于下游组件的输入。 log：该组件的运行日志。
这就是隐私计算的雏形，专业表述为“解决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前提下的协同计算问题”。 在数据大爆发的浪潮下，隐私计算的发展一日千里。...4月18日在北京举办的腾讯大数据高峰论坛上，第四代数智融合计算平台“腾讯大数据-天工”横空出世，《腾讯隐私计算白皮书》也新鲜出炉（可以在微信公众号后台输入“隐私计算”下载这份白皮书）。...失控的隐私与沉睡的金矿 在隐私计算大行其道之前，国内大数据领域的局面是：海量数据洪水滔天，应用落地泥沙俱下。 一方面，用户数据隐私泄露问题频繁发生。...作为腾讯云数据安全网络（DSN）底层引擎，Angel PowerFL堪称金融级安全强度的隐私计算平台，在智慧医疗、金融风控、数字政务、推荐广告等领域已赢得众多客户的认可——在腾讯大数据高峰论坛上，来自民生银行...这就要求企业在模型、输入、训练数据、输出等维度建立更全面的隐私计算屏障。 此外，隐私计算参与各方权利义务的边界尚待进一步明确。通常而言，隐私计算涉及的主体包括个人信息主体、数据持有方、计算方和结果方。
(判断题)【判断题】云计算的硬件主要部署于数据中心。 A. 对 B. 错 我的答案: 对 正确答案: 对 1.3分 17. (判断题)【判断题】云计算是可伸缩的,网格计算不是可伸缩的。 A....(多选题)【多选题】关于云计算与大数据技术,下列说法正确的是( ) A. 大数据技术是云计算项目的必要条件。 B. 大数据主要解决分布式存储、分布式计算等问题,是元计算的PaaS层的解决方案之一。...云计算技术不是大数据项目的必要条件,只要建立的数据中心能满足大数据存储与计算要求就可以了。 D. 云计算强调的是资源共享、按需获取资源的业务模式。...我的答案: BCD :大数据主要解决分布式存储、分布式计算等问题,是元计算的PaaS层的解决方案之一。; 云计算技术不是大数据项目的必要条件,只要建立的数据中心能满足大数据存储与计算要求就可以了。...; 云计算技术不是大数据项目的必要条件,只要建立的数据中心能满足大数据存储与计算要求就可以了。; 云计算强调的是资源共享、按需获取资源的业务模式。; 1.3分 77.
【引】走近任何一个领域，都会发现自己的渺小和微不足道，会越发地敬畏技术和未知，隐私计算也不例外。...id=3561800）可以对全同态加密有一个概貌，从而了解其脉络方向，进而对隐私计算增加一点点认知。...隐私计算中的完同态加密为加密数据提供量子安全级的计算，保证明文数据及其衍生计算结果永远不会公开，并且在基础设施受到破坏的情况下保持安全，不会被修改和/或破坏。...全同态加密的典型应用场景 随着全同态加密的硬件加速器出现，一些基于全同态加密的可能应用领域包括: 6.1 在整个生命周期内保护数据不被破坏/修改 加密数据上的隐私保护计算保证了数据及其派生计算结果在基础设施受到破坏的情况下不受修改和...与数据库、云计算、 PKI 和人工智能的影响相似，全同态加密将引发机密/隐私信息保护、处理和共享方式的巨大变化，并将从根本上改变基础计算的进程。
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