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基于策略驱动的可插拔隐私计算框架 (PDPPC):数据平面性能优化
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基于策略驱动的可插拔隐私计算框架 (PDPPC):数据平面性能优化
基于策略驱动的可插拔隐私计算框架 (PDPPC):数据平面性能优化
IAN李车
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发布于 2026-01-25 17:45:54
发布于 2026-01-25 17:45:54
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概述
框架采用控制平面与数据平面解耦的创新架构设计:控制平面基于ODRL 2.2标准实现法律法规的语义化表达,通过PEP/PDP执行机制和LLM辅助的策略生成技术,支持GDPR、PIPL等多法域合规要求的动态加载,实现"策略即代码";数据平面则聚焦纵向联邦学习(VFL)的性能优化,集成了非平衡PSI协议、基于误差反馈的梯度压缩算法(EF-VFL)以及鲁棒特征缺失处理机制(LASER-VFL)等技术。
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执行摘要
一、控制平面:实现"法律法规的可插拔"
1.1 语义基础:ODRL 2.2 信息模型与策略表达
1.2 执行架构:PEP与PDP的动态协同
1.3 跨法域合规:GDPR与PIPL的映射引擎
1.4 智能化策略工程:LLM与FATE框架的融合
二、数据平面:实现"计算引擎的可插拔"
2.1 纵向联邦学习(VFL)架构与挑战
2.2 实体对齐:非平衡隐私集合求交(Unbalanced PSI)的极致优化
2.3 通信效率:梯度压缩与对齐协议的深度优化
2.4 鲁棒性增强:应对缺失特征的LASER-VFL
2.5 计算基座的可插拔性:MPC、TEE与HE
三、案例研究:政务与银行数据融合
3.1 场景定义与挑战
3.2 PDPPC工作流详解
四、技术对比与选型指南
4.1 VFL通信压缩技术对比分析
4.2 跨机构场景下的PSI协议选型矩阵
五、标准化支撑与未来展望
5.1 标准化支撑
5.2 未来展望
结论
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