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隐私计算与数据隐私保护 矩阵元×蜂巢学院分享活动成功举行!

来源:矩阵元

作者:矩阵元

发布时间:2018-10-31

矩阵元高级副总裁谢红军、上海交通大学副教授何建平作为主讲嘉宾出席活动,分别从技术和商业角度对数据隐私保护现状、解决方案、商业机会进行了知识分享。

10月31日,由矩阵元联合万向区块链蜂巢学院主办的隐私计算与数据隐私保护”分享活动,在上海虹口科技金融大厦举行。


矩阵元高级副总裁谢红军、上海交通大学副教授何建平作为主讲嘉宾出席活动,分别从技术和商业角度对数据隐私保护现状、解决方案、商业机会进行了知识分享,吸引了来自各行业的企业负责人、技术精英、个人爱好者等80余人参加。


随着互联网的发展和各类智能终端的普及,真正的大数据时代已经到来。金融、商业、医疗、农业、工业等各行业数据的迅速积累和挖掘利用,为生产生活带来极大的效率与水平提升。


同时,大数据时代也面临一个重要问题:数据的隐私和安全。如何在充分发挥数据价值情况下,通过技术手段保护数据隐私,是应该被高度关注和极具意义的事。


“当前保护数据隐私的手段主要有两种:加密算法和添加噪声。”上海交通大学副教授何建平对差分隐私概念进行了细致讲解,并分享了用添加噪声方式保护数据隐私的框架设计和研究成果。


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上海交通大学副教授何建平演讲

 

关于区块链中的隐私保护问题,何建平教授表示,原生区块链在数据隐私保护方面存在不少欠缺,结合零知识证明、同态加密、安全多方计算等密码学技术来解决数据隐私保护问题值得期待。


“矩阵元已经在区块链和密码学方向持续研发投入了两年多时间,也一直在探索通过以密码学技术为根基的隐私计算,来实现在保护数据隐私的前提下,进行数据的协同计算与共享利用。矩阵元高级副总裁谢红军如是说。


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矩阵元高级副总裁谢红军演讲


隐私计算上,矩阵元主要研究的是安全多方计算(MPC)。MPC的价值在于:通过部署MPC节点,各参与方可以在本地数据不被归集、隐私数据不被泄露的前提下,共同执行既定逻辑的运算,获取共同想要的数据分析结果。

 

在矩阵元研发的MPC架构中,数据明文无需离开本地,使用方之间只交互加密信息,密文信息具有不可逆属性,并且支持对各类加密信息进行计算,计算逻辑不受限制。以此兼顾数据的隐私性与可用性。


MPC落地应用方面,矩阵元已为广告、医疗、征信、机器学习等行业客户,提供了基于数据隐私保护的跨机构数据分析、多源数据模型训练、图像身份认证等多种服务。同时,谢红军也表示,十分看好MPC未来在商业航天领域的应用前景。


问答互动环节,何建平教授和谢红军先生分别就添加噪声和MPC在数据隐私保护方面的优势、未来数据隐私保护的趋势等与现场观众进行了深入交流。


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活动现场


此次和万向区块链蜂巢学院共同举办的分享活动,是矩阵元数据隐私保护系列活动的第二场,后续矩阵元将继续联合学术专家、法律界人士、行业意见领袖开展相关活动,欢迎大家持续关注!

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