从20世纪70年代一直到近年，隐私计算交叉融合了密码学、人工智能、计算机硬件等众多学科，逐渐形成以多方安全计算、联邦学习、可信执行环境为代表，混淆电路、秘密分享、不经意传输等作为底层密码学技术，同态加密、零知识证...

2021年，腾讯安全联合行业伙伴撰写发布共17份网络安全产业相关报告和白皮书，内容涵盖DDoS攻击、勒索病毒、零信任、隐私合规安全、车联网安全、游戏安全等多个备受行业关注的领域，希望基于腾讯安全的数据分析和总结，能为安...

人工智能助力抗疫又添新场景。据报道，英国剑桥爱登布鲁克医院（Addenbrooke’s Hospital）与全球20家医院和医疗科技中心联合医疗科技领军企业英伟达采用人工智能预测新冠肺炎患者从抵院急救起24小时内的氧气需求量。...

《大数据时代》作者维克托·舍恩伯格有一句名言：世界的本质是数据，大数据将开启一次重大的时代转型。深以为然。

在所有数据资产类型中，个人数据的开发利用潜在价值巨大。个人数据在过去几十年里，已经得到前所未有的开发和利用，推动了经济增长和社会发展。但与此同时，也逐渐引发越来越凸出的经济、社会和伦理道德问题。...

例如，交出自己的定位信息和设备信息，获取导航的便利性；交出自己的面部信息和个人信息，获取身份认证的便利性；交出自己的电话信息，获取快递外卖上门的便利性……...

近日，由《陆家嘴》杂志、上海世纪出版集团、零壹财经·零壹智库联合举办的“《陆家嘴》交流会第一期”在上海召开。会上，同盾科技合伙人、人工智能研究院院长李晓林教授以“知识联邦，打造基于隐私计算的共享智能平台”发...

近年来，随着数据安全和隐私保护的要求越来越严格，数据孤岛的问题越来越严重，阻碍了AI模型训练的进一步发展，因此隐私计算相关的研究和实践逐渐成为了一个热门的方向。很多机构和学者投入到了隐私计算赛道中。在众多的隐私...

联邦学习（Federated Learning，FL）又名为联邦机器学习（Federated Machine Learning），是一种具有隐私和敏感数据保护能力的分布式机器学习技术。在联邦学习技术的应用中，有两个及以上的参与方，各个参与方之间不直接共享原始数据...

这样的需求背后，是开发者想把一些数据上链，让智能合约管理和运算，以达成业务上的共识，但又不希望数据公开可见，避免链上其他未授权参与者读取，导致信息泄露。...