首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

洞察 | 联邦学习、同态加密、模糊提取器?隐私保护增强的新一代生物识别技术了解一下

机器之心原创 作者:机器之心Pro 「智周洞察」 是由机器之心 Pro 出品,专注趋势性新一代人工智能技术的新型研究品牌,围绕人工智能学术探索与工程技术热点研究方向展开深入探究,追踪最新的 AI 技术路线,分析成熟情况,洞察潜在技术迭代机会。「智周洞察 · 可信 AI」专题系列关注以构建可信 AI 系统为目标的新一代人工智能技术,围绕隐私保护、可解释性、公平性及稳健性增强等角度展开具体探讨。 本文节选自『智周洞察』报告系列「可信 AI」专题中的《隐私保护增强的新一代生物识别技术》。机器之心将持续围绕构建

02

论大数据时代下组织内的隐私信息保护管理体系建设

大数据时代,人们在网络上留下的个人印记越 来越多,这给人们的生活带来极大便利的同时,也增加了用户 个人隐私信息泄露的风险。通过运用大数据技术对人们留在互 联网上的痕迹进行采集,挖掘,提炼与分析之后,每个人的精 准画像都被毫无保留地完整暴露在了网络世界中。别有用心的 人们会利用每个人的精准画像给用户定向推送垃圾短信,拨打 骚扰电话,进行网络诈骗,造成了一起又一起的网络安全事 件,严重危害社会。在这种背景下,个人隐私信息的保护就显 得至关重要,这就要求涉及个人隐私信息采集处理的组织加强 组织内的隐私信息保护管理体系建设。本文从组织内隐私保护 管理体系建设的意义,建设思路,产品的隐私保护设计流程, 隐私泄露常见风险及应对策略几个方面来论述。

01

今日开源:阿里达摩院最新框架FederatedScope来了!让联邦学习从可用到好用

机器之心发布 机器之心编辑部 刚刚,阿里巴巴达摩院发布新型联邦学习框架 FederatedScope,该框架支持大规模、高效率的联邦学习异步训练,能兼容不同设备运行环境,且提供丰富功能模块,大幅降低了隐私保护计算技术开发与部署难度。该框架现已面向全球开发者开源。 隐私保护是数字经济的安全底座,如何在保障用户数据隐私的同时提供高质量连通服务,成为数字经济时代的重要技术课题。为破解隐私保护与数据应用的两难,以 “数据不动模型动” 为理念的联邦学习框架应运而生,并成为隐私保护计算近年最主流的解决方案之一。 具

04

众哲鑫:隐私计算与区块链技术融合实现“1+1>2”的效果

在网络互联高速发展的时代,人们在体验着高科技带来便利和高效的同时,也承担着个人隐私、个人信息被泄露的风险。可能在我们不经意注册了某个平台,参与某个问卷之类的,个人的数据就被他人所用。反过来,当我们接触到了某些信息和数据后,第一时间需要确认这些数据是否真实可信,能不能为我们所用?众哲鑫发现,除了个人外,企业的业务、商业机密等的隐私保护也越来越被重视,而且企业间的网络合作数据量更大,存储容量和安全要求更高。不光如此,而对于很多容易传播和分享的数据来说,我们也更希望它能为自己创造价值,所以如何权衡业务的协作高效和数据隐私安全间、数据潜在价值挖掘的利弊,给隐私保护带来了新的要求,也给数字化和信息化发展提出了更多的挑战。

01

阿里达摩院开源新框架:入局隐私保护计算,解决异构异步难题,联邦学习迎来重磅玩家

明敏 梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 没人愿意随便交出自己的隐私。 当苹果正式推出“应用跟踪透明度”隐私保护功能时,只有16%的用户选择了允许App跟踪自己的活动。 但正如苹果提示所说,有时又不得不用隐私数据来交换便利和服务质量。 于是一年后的今天,据Adjust数据分析公司统计,这一数字又回升到25%。 也就是说,更多的用户重新认可了接收个性化内容对自己的价值。 究竟有没有方法能做到两全其美,让互联网平台在严格保障用户隐私的前提下,仍为用户提供优质的服务? 还真有。 当下最主流的一

02

网络安全:你可能被“潜规则”了

信息安全公益宣传,信息安全知识启蒙。 教程列表见微信公众号底部菜单 如今,在网络平台上,先“注册”再使用服务已经成为大家习以为常的事情。但是,如果有一天用户想彻底和这些平台说“再见”,似乎就没那么容易了。 📷 想说“再见”不容易 案例一:世界这么大,我的这个账号去大开眼界了 网友周翔在帖子里讲述了自己因无法注销邮箱账号而经历的一段小故事。周翔在一家门户网站上注册了两个关联的账号,其中一个账号并不常用。但奇怪的是,这个账号多次给另一个账号发送异常登录提醒。周翔这才发现,那个账号有可能已经被盗了。 为了保护自己

09
领券