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隐私计算

蚂蚁数科提出隐私保护AI新算法，可将推理效率提升超过100倍

蚂蚁数科提出隐私保护AI新算法，可将推理效率提升超过100倍
近日，全球安全顶级会议ACM CCS以及顶刊IEEE TDSC发布获选论文名单，蚂蚁数科的两项隐私计算创新技术成果入选，标志着蚂蚁数科在隐私保护人工智能（Privacy-Preserving AI）技术领域的持续领先。 这两项研究聚焦当前跨机构联合建模中应用最广泛的梯度提升决策树(GBDT)模型，通过创新的隐私保护算法，解决了联合建模和联合推理中如何在保障数据隐私前提下实现高性能计算的技术难题。 这两研究成果分别是被ACM CCS2025收录的《Gibbon: Faster Secure Two-party Training of Gradient Boosting Decision Tree》（长臂猿:更快的2方安全GBDT训练框架）与被IEEE TDSC录用的《Privacy-preserving Decision Graph Inference from Homomorphic Lookup Table》(基于同态查找表的隐私保护决策图推理)GBDT类模型（包括XGBoost、LightGBM等）是一种基于梯度提升的决策树算法，可解释性强，预测速度快，广泛应用于营销、风控等场景，是跨机构联合建模中最流行最常用的算法。
9/24/2025 2:31:19 PM
AI在线
从隐私计算迈向六大数据流通全栈技术，“隐语”开源社区升级

从隐私计算迈向六大数据流通全栈技术，“隐语”开源社区升级
8月14日，隐语“可信隐私计算开源社区”在三周年之际宣布升级：由“可信隐私计算开源社区”扩容为“隐语·数据可信流通技术社区”，将逐步覆盖隐私保护计算、可信数据空间、数据元件、数联网、区块链、数场等六大技术路线并形成多技术路线的融合，未来通过开源代码、共建标准和共创场景，为医疗、金融、城市治理、制造等多个领域提供一站式、可验证、可互联的数据流通技术底座。 在国家“数据要素×”行动全面提速的背景下，数据可信流通已从顶层设计走向标杆落地，但在产业应用上仍陷“三重门”困境：共识难，有不少成功案例落地，但技术实现不统一、不透明，规模化流通落地卡在“最后一公里”；标准难，相关文件和标准修订周期长、颗粒度粗，难以直接映射到技术的实现场景上；应用门槛高，技术难以转化为易用、易复制的生产工具，产业应用还需要一定的周期。 对此，蚂蚁集团旗下蚂蚁密算、中电数据产业集团有限公司、国家工业信息安全发展研究中心、浙江大学区块链与数据安全全国重点实验室、华为技术公司以及北京交通大学等产学研机构，共同发起本次升级，构建覆盖可信数据空间、数据元件、数联网、区块链、隐私保护计算和数场的融合技术生态，逐步对外开放代码，促进跨领域技术协同与标准共建。
8/14/2025 7:52:00 PM
机器之心
隐私智能体通付盾“快乐猪”：多智能体协同，隐私保护不再难！

隐私智能体通付盾“快乐猪”：多智能体协同，隐私保护不再难！
2025年3月，美国白宫因一场“史诗级乌龙”陷入舆论漩涡:国家安全事务助理迈克尔·华尔兹误将《大西洋月刊》总编辑杰弗里·戈德堡拉入Signal加密群聊，导致美军对也门胡塞武装的作战计划被全程曝光。 这场泄密风暴不仅重创美国国家安全，更揭示了传统隐私保护体系的脆弱性——当技术便利性与管理疏忽叠加，再严密的系统也可能因一次误触而崩塌。 通付盾隐私智能体“快乐猪（PIG）”:AI Agent协同破解隐私困局通付盾推出隐私智能体（PrivacyAgent），代号“快乐猪(PIG)”，让用户享受隐私无忧的安全体验。
4/14/2025 6:01:07 PM
AI在线
WAIC观察：隐私计算加速落地产业，全新的技术标准体系呼之欲出

WAIC观察：隐私计算加速落地产业，全新的技术标准体系呼之欲出
这几年，人们都在谈论大模型。特别是在 Scaling Law 的指导下，人们寄希望于将更大规模的数据用于训练，以无限提升模型的智能水平。在中国，「数据」作为一种与土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素，价值越来越被重视。近年来，中国数据要素市场化建设的步伐明显提速。让「数据」发挥价值的关键在于不同主体、不同场景下的数据流通复用。数据要素跟传统的生产要素有本质差别，数据的价值具有双面性，业务价值越大，风险成本越高。营造数据可信流通可信环境，则是让数据要素价值充分释放的底层支撑。在这样的背景下，隐私计算技术的价值逐渐凸
7/10/2024 2:47:00 PM
机器之心
FATE 2.0版本重磅发布：实现异构联邦学习系统互联互通

FATE 2.0版本重磅发布：实现异构联邦学习系统互联互通
打破“计算孤岛”、联通“技术孤岛”，推动异构平台之间的互联互通，是隐私计算技术下一阶段的重要发展方向。国家数据局印发的《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》提出：“打造安全可信流通环境，深化隐私计算、联邦学习等技术应用，增强数据利用可信、可控、可计量能力，促进数据合规高效流通使用。”[1]中国信通院评论文章曾指出：“隐私计算有望成为支撑数据流通产业的基础设施，解决不同产品之间的技术壁垒，实现隐私计算跨平台间的互联互通已成为产业内的迫切需求。” [2]
1/9/2024 3:43:00 PM
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