安全多方计算MPC视频课程

初阶

安全多方计算(MPC)是数据隐私又能解决数据孤岛实现数据流动起来最大化其价值的解决方案

5分 更新: 2018/06/27

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1518 学习人数 18分钟 2课时
  • 课程介绍
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适合人群:

算法工程师、大数据工程师、密码学爱好者、BI工程师(商业智能)

课程目标:

安全多方计算(MPC)是数据隐私又能解决数据孤岛实现数据流动起来最大化其价值的解决方案

课程简介:

从安全性角度来看,数据泄露——隐私安全问题严重;facebook的数据泄露事件闹得很大,原因就是facebook单方面将用户的个人数据提供给了第三方机构,这为个人数据的拥有权敲响了警钟。

从数据价值角度来看,数据孤岛——数据之间由于各种原因造成了壁垒,(政府数据由于政策保密性完全不能对外公布,运营商、互联网每家都在收集客户的数据信息,但他们不会将这些数据透露给第三者),所有这些,使得这些数据都无法互通,那么就不能够为数据使用者提供利用价值,达不到1+1>2的效果。

因此目前急需一个既能保护数据隐私又能实现数据流动起来最大化其价值的解决方案。


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课程大纲-安全多方计算MPC视频课程

  • 第1章 安全多方计算介绍

    18分钟2节

  • 1-1

    安全多方计算MPC简介 在海量的数据里,市场存在大量的数据合作需求,但是很多问题或者说痛点使得合作存在各种风险。 运营方数据泄露:经常收到垃圾短信、骚扰电话,这些都是由于我们对自己的数据(手机号)没有完全自主权,造成第三方会滥用我们的数据。 合作伙伴数据泄露风险:大家知道基因数据是非常隐私的数据,因为根据基因数据基本上就可以解读出一个个体。研究机构通常会对客户的个体基因数据持保密原则。如果由于要对某种遗传病进行研究需要综合两家研究机构的基因数据,但又不能直接将各自的数据给对方。那么这个研究就无法进行。 安全多方计算正是一个既能保护数据隐私又能实现数据流动起来最大化其价值的解决方案。

    [09:55] 开始学习
  • 1-2

    JUGO开放服务平台 基于MPC,我们构建了一个用于数据协同计算的平台。 针对企业级用户,打造基于MPC的安全数据交易平台。通过在本地部署MPC节点,完成数据协同计算。 保证数据所有者,即拥有方的数据隐私。因为数据仅需存储在其本地; 对数据需求方来说,保证能够使用此数据,让数据使用方需要的数据可用; 为数据提供一个可信任的执行环境,数据与算法均在我们的平台上得到利用与执行。实现既让数据得以流动又能保证数据隐私的目的。

    [08:39] 开始学习

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