脉冲网络|满足隐私计算
随着大数据时代的到来，大量数据计算和人工智能的发展为各行各业提供了更好的支持，但这也意味着大万古神帝最新章节量的私有数据或企业内部数据将会留在每个软件中。然而，由于涉及隐私，也是商业壁垒的重要组成部分，私人数据自然不能向第三方披露，从而形成数据孤岛，无法相互沟通，无法体现数据的价值。
隐私计算的出现将解决这个问题。利用隐私计算技术，利用海量数据实现数据流，同时保护数据隐私，防止敏感信息泄露。它将在互联网、人工智能、金融技术、医疗保护和数据共享方面发挥重要作用。
隐私计算泛指面向隐私的计算系统和技术，涵盖了信息流的整个过程，如数据生产、存储、计算和应用。它是对私有信息进行全生命周期保护的一种计算理论和方法。
从研究层面来看，隐私计算是一门跨学科的学科，融合了数据科学与工程、密码学、分布式计算和存储。作为一门综合学科，它不仅包括密码学，还包括安全计算和隐私共享联合学习等技术。如果可信计算技术侧重于创造信任和辐射隐私，那么隐私计算直接从隐私开始，确保数据在协作和交互中处于隐私状态，从而打破数据孤岛。
像可信计算技术一样，虽然这两种技术在狭义上有所不同，但在广义上它们有着相同的目标。私有计算和可信计算都为无法融合的数据提供了机会，使我们可以拼接更多的数据来挖掘更新的信息，从而促进整个社会的智能化发展。因此，私有计算和可信计算将逐渐成为人工智能的基础设施。
多方安全计算
它指的是通过多方参与安全地完成某种协作计算。也就是说，在分布式网络中，每个参与者持有自己的秘密输入，希望一起完成某个函数的计算，但要求每个参与者除了计算结果之外，不能从其他参与实体获得任何输入信息。每个参与者完成部分计算，最终的计算结果由一些参与者掌握或公开分享。
联邦研究
联合学习最早是由谷歌在2016年提出的，但最早并没有专门用于人工智能。它最初是用来解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，这样在数据交换过程中可以保证信息安全和个人隐私。在保证合规性和安全性的情况下，可以将不同的机器和来自多个不同节点的计算能力结合起来，从而积累更多的计算能力，大规模集成计算能力，进行高效的机器学习。可用于联合学习的机器学习算法不限于神经网络，还包括重要的算法，如随机森林。
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除了多方安全计算之外，私有计算也可以通过可信硬件来实现，如sgx，它构建了一个实现其可信功能的环境。一般来说，它会在中央处理器或电子设备上创建一个处理和存储区域。它类似于一个黑色的密封盒子。一般来说，它是基于可信硬件的，即与系统其他部分隔离的硬件一般都有独立的处理器和内存，其运行完全独立于操作系统、虚拟机监视器(vmm)、bios等普通计算机的核心组件。
此外，还有诸如差别隐私、隐私算法和多样性隐私算法等技术，这些技术不是相互替代或包含的，大秦诛神司最新章节而是可以根据情况进行组合。
未来，私有计算将帮助企业实现数据的流通和协作，这将在保证数据的可靠性和安全性的前提下实现。利用安全性、隐私性、公平性、可追溯性、可扩展性、定制性、分散性和信任实现多个参与者的数据协作能力。
就脉冲网络而言，我们将通过将可信计算和隐私计算相结合来实现新经济和新基础设施，将数据返还给用户，合法合规地进行数据计算，同时探索更多维度的数据价值，鼓励人们参与整个数据生态，实现由软件开发、计算能力建设、算法提供、数据提供和数据消费组成的数据生态闭环，构建和拓展基于可信数据协作的可信互联生态。
脉冲网络隶属于上海脉冲网络技术有限公司，致力于构建全球区块链可信计算网络，为业务场景提供可信计算、安全存储、区块链网络解决方案和paas服务。pulse network通过汇集多样化的可信计算资源，构建了全球最大的可信计算能力网络，支持企业和政府大数据中心的数据联合计算、联合建模、区块链以外的可信存储、可信供应链金融、可信跨链服务等场景的分布式计算。同时，脉冲网络为企业提供了一系列基于区块链+x技术的产品和解决方案，构建了下一代分布式可信计算平台，支持区块链边界的无限扩展，是网络3.0时代的重要基础设施。详情见www . pulse . top
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