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    实践中的联邦学习:落地应用案例讲解

    数据的资产属性赋予了数据巨大的价值,数据的使用有极其广阔的前景;而用户对隐私保护的要求又极大限制了数据的使用。 在这种两难的情景下,基于数据隐私保护技术实现的分布式训练范式——联邦学习——应运而生,受到学术界和工业界的广泛关注。 为了帮助读者们更好地将联邦学习进行落地应用,博文视点特地邀请到微众银行资深人工智能算法专家黄安埠老师为大家直播分享“实践中的联邦学习——落地应用案例讲解”,从实战的角度,讲述联邦学习部分已落地的应用案例,既可为工业实践者提供案例,又可引领初学者入门。 分享主题:实践中的联邦学习—

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    [长文]全球舞台上的欧洲数据隐私规制

    编者按:美国司法部于5月19日起诉5名中国军人,指控他们通过网络窃取美国公司的商业机密,这是美国政府首次公开控告外国政府公务人员针对美国公司实施网络黑客犯罪。同日,中国外交部发言人秦刚就此事发表谈话称:“鉴于美方对通过对话合作解决网络安全问题缺乏诚意,中方决定中止中美网络工作组活动”。这一事件凸显了数据隐私规制的重大意义。本期发表的“全球舞台上的欧洲数据隐私规制:政策出口还是实验主义?”一文,探究了在错综发杂的强权政治背景下推进实验主义合作治理的五个机制,对于中国相关领域的政策治理颇有启发。 导言: 从

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    Hyperledger Fabric区块链数据隐私保护

    区块链账本是由一个个区块构成,后一个区块包含了前一个区块的Hash,多个参与方通过共识保证各个参与方的数据一致。区块之间的链式结构和多份的数据冗余很大程度上保证了数据的透明性和不可篡改性。在联盟链中,结合区块链上数据的透明性和不可篡改性,确保链上数据可信,利用可信数据,减少中间流程,降低风险,从而加速整个业务流程的运转。区块链上数据透明性是一把双刃剑,透明保证可信,但是在很多商业场景中,数据具有隐私的特性。如何在透明性和隐私性之间平衡,是区块链需要解决的一大问题。链上的数据隐私可以从两个层面考虑,一个是账本数据传播范围,一个是业务数据上链方式。

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    SDK安全之道:如何识别第三方SDK留下的“暗门”

    SDK隐私问题往往比较容易被入门开发者忽略,去年因为SDK隐私问题引起整个移动互联网行业关注的事件屈指可数: (有米、百度…) SDK隐私规范有哪些类型?哪些对于开发者来说应当谨慎对待? 1、索引权限 在国内,应用索取权限是个顽固的老问题,稍微有点儿追求的应用都会索要一系列七七八八的权限(应用开发者为了实现更多的功能,采集更多的数据,往往需要做很多权限声明)。有时你会发现一个扫二维码的应用想要“读取通讯录”的权限、一个监测空气质量的软件需要摄像头和麦克风的权限,其实这些莫名的权限需求可能连开发者自己都没想过

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    「图学习隐私与安全」最新2023研究综述

    虽然海量的现实需求为人工智能提供了广阔的应用场景,但要求人工智能系统适应复杂的计算环境.然 而,传统人工智能算法的研究都假设其应用环境是安全可控的.大量研究和实践工作表明当前的人工智能技术普 遍对外在风险考虑不足,相关数据和模型算法存在隐私与安全风险.由于人工智能安全的现实需求以及图学习的 巨大影响,图学习的隐私与安全问题成为当前图学习领域面临的重要挑战.为此,研究人员近年来从图学习系统的 各个环节出发对图学习隐私与安全问题进行了研究,提出了相关的攻击和防御方法.本综述首先阐述研究图学习 隐私与安全的重要意义,然后介绍图学习系统的基本过程、图学习面临的主要隐私与安全威胁以及图学习的隐私 与安全特性;在上述基础上,分别从图数据隐私、图数据安全、图模型隐私和图模型安全四个方面对现有研究工作 进行系统的归纳总结,讨论主要成果和不足;最后,介绍相关的开放资源,并从数据特征、解释性、研究体系和实际 应用等方面探讨面临的挑战和未来的研究方向.

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    ​积淀6年,「蚂蚁终端安全立体防区」三层技术架构首度揭秘

    近几年移动技术的发展出现了新变化。一方面,多设备、全场景下的应用智能互联、大屏流转需求涌现层出不穷;另一方面,隐私合规成为刚需,移动应用需要主动应对合规问题。终端安全始终处于攻防边界的最前沿,这些新变化也给终端安全风险带来了新挑战。 面向新趋势,蚂蚁安全实验室投入研发端边云协同风控技术,将其作为蚂蚁智能风控技术体系 IMAGE 的重要组成部分。近日,蚂蚁终端安全技术负责人万小飞对积淀6年之久的蚂蚁终端安全能力作了全景式介绍,首次揭秘「蚂蚁终端安全立体防区」三层技术架构,并完整分享了基于端边云协同的蚂蚁终端

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