论文分享丨隐私计算:技术方法和行业应用的综述

开放隐私计算 2023-11-28 21:00 发表于浙江

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开放隐私计算

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隐私计算:技术方法和行业应用的综述********

王伟1, 邵瑜1, 段佳2,, 张泽华2***

所在单位：

北京理工大学医学技术学院, 北京 102676
京东零售平台运营与营销中心, 北京 102676

摘要： 人工智能与大数据的迅猛发展, 使得数据成为了重要的生产资料和流通要素。如何能在安全合规, 确保数据隐私安全的前提下, 充分发挥数据价值, 成为了公众关心的热点问题。隐私计算, 作为新兴的技术体系, 它可以通过密码学、可信硬件、多方安全计算、差分隐私等交叉融合技术, 实现数据的可用不可见, 达到数据安全流通, 发挥数据价值的目的。

随着学术界以及工业领域的日益关注, 隐私计算已成为新的技术热点, 也成为商业和资本竞争的热门赛道。文章综述了隐私计算的技术原理, 对隐私计算中的关键技术进行了分类详述, 包括可信计算、多方安全计算、联邦学习、差分隐私、匿踪查询等。同时, 文章也从安全性, 技术优势, 存在的风险点等多维度, 对隐私计算技术进行了对比分析。

另外, 文章也总结分析了隐私计算在国内各个行业的发展和应用, 侧面验证了隐私计算在数据流通和数据价值实现等方面的显著贡献。最后, 文章对隐私计算的发展现状和面临挑战进行了总结, 并展望了隐私计算未来的发展趋势。

Abstract: This paper presents a comprehensive review of privacy-preserving computation, including its various methods, such as Trusted Environment Execution (TEE) computation, Secure Multi-Party Computation (SMPC) , Federated Learning (FL) , Differential Privacy (DP) , and Private Information Retrieval (PIR) , et. It also analyzes and compares these methods from the aspects of security, advantages/disadvantages, and risks. Additionally, this paper investigates the applications and development of privacy-preserving computation, which finally demonstrates that privacy-preserving computation has a significant contribution on data circulation and data value realization. At last, the paper analyzes the current situation and challenges of privacy- preserving computation, while pointing out the future direction of it.

关键词： 隐私计算, 数据安全, 联邦学习, 差分隐私, 多方安全计算

Keywords: Privacy-preserving computation, data security, federated learning, differential privacy, secure multi-party computation

文章类型： 综述

DOI： 10.48014/ccsr.20230517001

收稿日期： 2023-05-18

接收日期： 2023-08-25

出版日期： 2023-09-28

引用格式： 王伟, 邵瑜, 段佳, 等. 隐私计算: 技术方法和行业应用的综述[J]. 中国计算机科学评论, 2023, 1(1): 1-12.

Citation: WANG Wei, SHAO Yu, DUAN Jia, et al. Privacy-preserving computation: a comprehensive survey of methods and applications[J]. Chinese Computer Sciences Review, 2023, 1(1): 1-12.