《蚂蚁隐私计算技术指南》

简介：
《蚂蚁隐私计算技术指南》是一本全面介绍隐私保护技术在数据安全共享中应用的专业书籍。该书深入浅出地讲解了蚂蚁集团在隐私计算领域的前沿技术和实践经验，包括同态加密、安全多方计算等关键技术，并提供了多种行业应用场景案例和解决方案，旨在帮助读者理解和掌握隐私计算的核心理念和技术框架。 《蚂蚁隐私计算技术手册》介绍了如何实现数据“可用不可见”，保障数据安全并释放其潜在价值。在科技不断发展的背景下，随着个人对数据隐私的意识逐渐增强以及法律法规日益严格，链接孤立的数据、促进多方协同工作并在满足安全和监管要求的前提下利用数据成为大数据应用的主要挑战之一。针对这一问题，隐私计算提供了一种有效的技术解决方案。 隐私计算也被称为隐私保护或增强型计算，在业界被广泛认为是一种能够有效保障合作中数据私密性的信息技术手段。它通过密码学、硬件安全性设计以及匿名化处理等方法确保在联合分析和发布过程中保护个人敏感信息的安全性，同时还能控制数据使用的方式与规模，实现最小限度的数据利用。 近年来，欧美及亚洲包括中国在内的多个国家和地区都在加快对隐私计算技术的研发及其商业化应用的步伐。目前该技术已经在金融、科研机构以及医疗等多个行业中得到了广泛应用，并在诸如联合机器学习和统计分析等领域中保护了参与者的个人资料安全，从而推动这些行业的数字化转型并促进了数字经济的发展。