PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。 在数字时代，隐私保护已成为全球关注的焦点。隐私计算作为解决数据隐私问题的关键技术，其核心目标是在不泄露个人或敏感信息的前提下，实现数据的计算和分析。在这一领域，零知识证明（Zero-KnowledgeProof,ZKP）和同态加密（HomomorphicEncryption,HE）扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨这两种技术如何在隐私计算中发挥作用，以及它们之间的异同。 零知识证明：隐私与验证的平衡艺术 零知识证明是一种精妙的密码学构造，它允许一方向另一...

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。 随着信息技术的飞速发展，数据已成为现代社会最宝贵的资产之一。然而，数据的快速增长也带来了安全风险，包括数据泄露、篡改和滥用等。数据加密技术作为保护数据安全的重要手段，其重要性日益凸显。 数据加密技术概述 数据加密是一种将原始数据（明文）通过算法转换成只有授权用户才能解读的格式（密文）的过程。这一过程的关键在于密钥，它是加密和解密过程中不可或缺的元素。 对称加密与非对称加密 数据加密技术主要分为两大类：对称加密和非对称加密。 对称加密 对称加密使用相同的密钥...

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。 在数字安全领域，加密算法扮演着至关重要的角色。它们确保了信息的机密性、完整性和不可否认性。RSA算法和椭圆曲线算法（ECC）是当前最广泛使用的两种非对称加密技术。本文将深入探讨这两种算法的加密过程。 RSA算法 算法概述 RSA算法是一种基于大整数因数分解难题的非对称加密算法。由RonRivest、AdiShamir和LeonardAdleman在1977年提出。RSA算法的安全性依赖于分解一个大整数的难度，该整数是两个大质数的乘积。 加密过程 密钥生成...

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。 联邦学习中的差分隐私与同态加密 随着数据的爆炸式增长和对个人隐私保护意识的提高，隐私保护在机器学习领域中变得愈发重要。联邦学习作为一种分散式机器学习框架，允许多个参与方在不共享原始数据的情况下进行模型训练，因此成为保护隐私的一种重要方法。近年来，差分隐私和同态加密这两种隐私保护技术逐渐被引入到联邦学习中，并被认为是提高模型训练过程中隐私保护水平的有效手段。 差分隐私与同态加密的简介 差分隐私 差分隐私（DifferentialPrivacy）是一种在保护个...

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。 随着信息时代的发展，个人数据的收集和处理已经成为了许多行业和领域的核心活动之一。然而，随之而来的数据隐私和安全问题也日益突出。个人的敏感信息可能被滥用或泄露，这给个人隐私带来了严重的威胁。在这样的背景下，隐私计算作为一种新兴的技术手段，正在成为解决这一问题的关键利器。 什么是隐私计算？ 隐私计算是一种能够在不暴露个体私密数据的情况下进行数据处理和分析的计算模式。其核心目标是在保护数据隐私的前提下，实现有效的数据共享、处理和分析。简言之，隐私计算通过加密、...

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。 每一次点击、每一次搜索和每一次点赞——我们的数字互动都在广阔的在线领域留下了痕迹。但是，当我们留下的足迹成为广告商的商品时会发生什么呢？ 在过去的20年里，我们见证了数字世界成为我们日常生活中不可或缺的一部分。它影响了从全球经济到我们日常习惯的方方面面。但这种整合有一个副作用：我们在互联网上留下了数字足迹。虽然这些足迹本身似乎无害，但它们已成为数字广告行业的支柱。品牌和机构依靠这些数据以前所未有的规模跟踪、监控客户并与其互动。 然而，当我们忙于拥抱数字时...

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。 近几年，越来越多的隐私计算技术被用于解决临床和研究数据共享中的隐私和安全问题。 当然，对这些技术的法律评估主要集中在合规性方面，尤其是在欧盟，《通用数据保护条例》（GDPR）限制了敏感个人数据（包括遗传、医疗和健康相关数据）的使用和转移。这让政府和企业对隐私计算越来越重视。 GDPR下的隐私安全挑战 在GDPR下，数据的管理人、控制人面临着诸多挑战： GDPR规定数据管理人和控制人必须采取措施确保个人数据（包括患者数据）的可审计性。而且，GDPR还...

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。 过去十年间数字领域经历了一场颠覆性的转变。这一演变的前沿是软件即服务（SaaS），通过提供定制解决方案和无缝连接彻底改变了商业生态系统。但随着我们将这些技术更深地融入业务结构，一个关键问题变得十分突出——“隐私”。 根据麦肯锡2022年的预估，SaaS公司的市值已经达到了惊人的3万亿美元，但大多数跨国企业在采纳SaaS提供的最新技术方面仍犹豫不决。这种犹豫的原因在于当前SaaS平台中存在有缺陷的信任模式。 虽然大多数SaaS公司努力遵守诸如SOC2、ISO...

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。 随着企业不断利用各类结构化和非结构化数据，包括快速流动、核心、边缘、人工生成、机器生成和机器人生成的数据，大多数企业继续构建信息孤岛。除了导致用户体验差和创新壁垒外，这些孤岛引入了技术复杂性，从而导致重大安全漏洞。 提升数据安全的五大原则 企业无法停止收集新类型的数据，也无法淘汰所有的旧系统。以下五个原则不仅可以作为转变信息安全运营指南，还可作为确保实施的技术解决方案能够提供所需结果的指南。 1.首先关注问题，而不是解决方案。 在应对安全挑战时，许多首席...

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。 只有加密有效，企业数据才是安全的，但企业中的加密通常被认为是理所当然的，很少进行评估或检查。 随着数字领域的不断发展和量子计算时代的临近，组织对强化加密解决方案的需求变得比以往任何时候都更加重要。随着数学和计算的不断进步，对公钥加密(PKE)的长期依赖可能已接近尾声，从而在传统加密方法中留下固有的漏洞。 但是，尽管现有密码系统处于支离破碎的状态，但许多决策者在企业密码方面却视而不见。美国证券交易委员会(SEC)最近的规定要求组织披露任何重大网络安全事件，...

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。 随着数字技术进一步融入我们的生活，数据生成和收集的途径不断增加。每一次点击、每一次滚动、每一笔交易，甚至每一个动作都以惊人的速度产生数据。过去两年中，全球90%以上的数据都是在这段时间内生成的。海量用户数据对于企业和社会来说可能是一座宝藏，推动创新解决方案的设计和落地。然而，它也给个人隐私和组织责任带来了重大风险。 隐私计算技术通过保护数据并消除对个人身份信息进行数据分析的需求来克服这些风险，它在不损害个人隐私的情况下，企业和政府利用消费者数据的工具，所...

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。 问题：保护敏感数据 企业机构间合作处理数据越来越频繁，通常使用云服务为数据共享保驾护航。保护数据隐私至关重要，特别是在处理个人可识别信息（PII）、个人健康信息（PHI）、知识产权和情报洞察等敏感数据时。数据有三种基本状态：静态、传输和使用。通常情况下，敏感数据在存储（静态）和共享（传输）时都会进行加密或其他保护。然而，当数据以任何方式进行处理（使用）时，必须首先解密，这使其容易受到网络攻击。 全同态加密 全同态加密（FullyHomomorphicEnc...

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。 多重签名钱包与单一密钥钱包相比，因其提升了资产安全性，如今已成为机构管理加密货币的标准做法。然而，最近在多方计算（MPC）领域的密码学突破正引领私钥安全的新一代发展。 麻省理工学院数字货币倡议部门的区块链研究高级顾问迈克尔·J·卡西（MichaelJ.Casey）将MPC誉为“可用性和私钥安全的圣杯”。但就像大多数技术发展一样，初期常伴有误解和混淆。本文将深入探讨MPC的关键优势，以及为何MPC和阈值签名已超越了多重签名技术，成为私钥安全的下一代解决方案。...

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。 在医疗保健领域，每当研究人员想要用患者的数据进行大数据分析时，就不得不考虑患者数据的访问与保证数据安全之间的平衡。 以前我们没办法，现在我们有了隐私计算技术。 那么如何利用隐私计算技术呢？如何使用算法、架构和隐私计算技术结合，来确保数据的安全呢？ 以前我们都是泛泛的讨论各类隐私计算技术是使用场景，比如联邦学习、差分隐私、数据清洁室等等，这次我们从算法和架构入手，详细介绍下合成数据、生成对抗网络和数字孪生技术在医疗保健领域的应用。 综合数据的处理 隐私计...

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。 清洁室和隐私增强技术（PETs）提供了在专为保护数据而设计的环境中分享、分析和激活数据的方法。 广告商和媒体所有者正在采用这些解决方案，以共同改进洞察力，并运行更明智和更有效的广告活动。随着行业制定清洁室标准和最佳实践的过程已经开始，广告商、代理商和媒体所有者开始提出更多问题。本文回答了其中六个问题。 1.什么是哈希，它是如何工作的？ 哈希是一组技术，可以以一种保留其唯一性但使其不可能移除伪装（不知道原始标识符的情况下）的方式来伪装标识符。例如，在将受众I...

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。 贫困是全世界都在面对的一个终极问题，每个国家都有自己的政策，也有自己的创新和尝试，本文将通过荷兰的尝试，来看看隐私计算技术在其中如何发挥作用？ 虽然荷兰属于传统北欧发达国家，但是贫富差距依然存在，生活在贫困线以下的公民数量不断增加，根据荷兰计划局（CPB）的计算，到2024年，5.8%的人口将位于贫困线以下。 为了有针对性地解决贫困问题，政府的资助必须要触到真正需要帮助的人群。而这里，技术就可以在其中发挥作用。TNO正在与荷兰政府合作，开发可以在贫困减少方...

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。 当企业收集大量客户数据去审查、改进产品和服务以及将数据资产货币化时，他们容易受到网络攻击威胁，造成数据泄露。数据泄露的损失每年都在上升，每次泄露平均造成损失420万美元，如下图所示，它们严重损害了企业的声誉和可信度。 数据泄露的成本 零知识证明(ZKPs)等隐私增强技术(PETs)为企业提供了保护其敏感数据的方法。我们在本文中描述了ZKP的功能及其应用示例，以帮助大家认识最新的网络安全态势。 什么是零知识证明（ZKP）？ 零知识证明（ZKP），也称为零知...

原文地址：TheBusinessCaseforPrivacyEnhancingTechnologies原文作者：EllisonAnneWilliams翻译&整理：开放隐私计算&PrimiHub 在一个科技热点层出不穷的时代，当一项技术被描述为变革性技术时，其实人们第一时间反而是警惕，然后是质疑。最近几年变革性技术这个标签落在了隐私计算头上，该技术因其能够在使用或处理数据时启用和保护数据的安全性和隐私而闻名。 技术在环境中发生变革，隐私计算技术也一样，是全球数字经济的需求催生了重塑利用数据方式的需要。虽然数据隔离有一定的必要性，但为支持监管、竞争和安全考虑而设置的孤岛和障碍...

简介 上篇文章小白也能看懂的ROC曲线详解介绍了ROC曲线。本文介绍AUC。AUC的全名为AreaUndertheROCCurve，即ROC曲线下的面积，最大为1。 根据ROC和AUC的关系，我们可以得到如下结论 ROC曲线接近左上角--->AUC接近1：模型预测准确率很高 ROC曲线略高于基准线--->AUC略大于0.5：模型预测准确率一般 ROC低于基准线--->AUC小于0.5：模型未达到最低标准，无法使用 二分类AUC 由AUC名称可知，可以先计算ROC曲线，得到TPR和FPR的坐标后再分段计算面积即可得到AUC 下面是对应的Python代码 defauc_f...