[开放隐私计算]
开放隐私计算
开放隐私计算OpenMPC是国内第一个且影响力最大的隐私计算开放社区。社区秉承开放共享的精神，专注于隐私计算行业的研究与布道。社区致力于隐私计算技术的传播，愿成为中国 “隐私计算最后一公里的服务区”。
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新冠疫情对全球产生了广泛而深远的影响，在健康、经济、政治、技术方面都带来了挑战和革新。比如数据力量的运用—利用人类接触密切相关的人口流动数据来进行疫情的防控。但是，人口流动数据是非常敏感的个人信息，想要合理安全的使用，就需要隐私计算技术的保驾护航。那隐私计算是如何在疫情防控中发挥作用的呢？
本次浙江大学网络空间安全学院有一场Emory University的Samuel Dobbs Professor，Li Xiong带来的学术报告分享 《Supporting Pandemic Preparedness with PETs》 ，报告将通过以下三方面给大家介绍隐私计算在疫情防控中的应用情况：
1、如何在确保用户隐私的情况下，实现用户的数字定位分析；
2、使用本地差分隐私来收集移动数据，以实现准确的流动模式分析；
3、如何用合成的移动数据给各种流行病进行建模分析。
报告人介绍
报告时间和地点
报告时间：2023年5月22日（周一）10:00****
线下地点：浙江大学玉泉校区科工楼218****
腾讯会议 ：805-973-377
开放隐私计算
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将在05月22日 10:00 直播
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隐私计算在疫情防控中的应用
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