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来源:证券日报



5月28日,360数科隐私保护与安全计算研究院院长沈赟在“科技赋能隐私合规”研讨会上表示,当前隐私计算主要的技术分类有可信执行环境TEE、安全多方计算、同态加密以及差分隐私四类。根据应用场景不同,将四种技术与场景有机结合,就能更灵活地保护信息安全。

但主流的传统联邦学习训练模型对服务器与传输量有着不低的要求。为了解决这一问题,360数科自主研发分割式神经网络,这一技术框架输出层数据的维度远小于原始输入层的维度,即使输出层的数据没有加密也无法反推原始输入层的数据,从而在框架设计上杜绝了数据泄露的问题。由于输出层数据的维度较小,也可以大幅降低服务器端的计算量与内存使用量,减少网络传输量,降低对带宽的要求。

“我们一直以来都在做一些技术上的创新。在隐私数据保护领域,使用神经网络算法更加灵活,可以把不同类型数据提取出来,在统一架构下去学习,效率上能够大幅提升。”沈赟表示。

共 2 个关于360数科沈赟:保护信息安全需技术与场景有机结合的回复 最后回复于 2021-6-2 19:13

评论

直达楼层

沙发
包智安 VIP认证 LV15.大将 发表于 2021-5-29 07:45 | 只看该作者 | 私信
5月29日星期六农历四月初十八,结合就是好。
来自360手机N6(360社区3.5.5版)
板凳
卫士之圣 VIP认证 LV13.中将 发表于 2021-6-2 19:13 | 只看该作者 | 私信
看看了吧
来自360手机N6 Lite(360社区3.5.5版)
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