联邦学习与多方安全计算

联邦学习与多方安全计算
共25节 414人在学 课程详情
  • 概论

    • 联邦学习与多方安全计算的引入
    • 隐私计算方法的主要特征总结
    • 数据要素流通介绍
    • 隐私计算与区块链
  • 联邦学习

    • 横向、纵向和迁移联邦学习
    • 安全用户对齐
    • 同态加密
    • 联邦学习的梯度联邦原理
    • 三方同构联邦学习的建模过程
    • 三方异构联邦学习
    • 两方联邦学习过程-1
    • 两方联邦学习过程二
    • 联邦学习框架介绍
    • FATE单机部署与同构学习测试
    • KubeFate及双机部署实验-1
    • KubeFate及双机部署实验-2
  • 多方安全计算

    • 不经意传输Oblivious Transfer
    • 零知识证明ZKP
    • 秘密分享1---基本思想与加法秘密分享
    • 秘密分享2---乘法运算的分享
    • 典型的开源多方安全计算平台-1:安装部署
    • 典型的开源多方安全计算平台-2:矩阵相乘示例
    • 典型的开源多方安全计算平台-3:ZKP、百万富翁与线性回归示例
  • 隐私计算的典型业务场景

    • 业务场景一:匿踪查询
    • 业务场景二:隐匿集合求交PSI

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    课时介绍

    本课时介绍两方联邦学习过程的第二部分,即如果得到A方的梯度,这需要采用双重加密计算的方法才能达到目标

    课程介绍

    数据要素流通是国家与各行业目前重点发展的应用与技术新方向,也是数字经济的新型基础设施以及下一代云中心化互联互通网络的核心内容。本课程系统介绍数据要素流通的核心技术:隐私计算的技术、架构与应用,内容包括:隐私计算的主体多方安全计算与联邦学习方法的原理,主要组件的技术实现或者编程方法,基于隐私计算的数据要素流通系统架构、组成与流程,面向各行业的具体应用场景等。通过本课程的学习,可以使学员深入浅出地、全面地掌握隐私计算技术与数据要素流通的概念、架构、使用以及在各自实践中定位。

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