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隐私计算
三个皮匠报告为您整理了关于隐私计算的更多内容分享，帮助您更详细的了解隐私计算，内容包括隐私计算方面的资讯，以及隐私计算方面的互联网报告、券商研究报告、国际英文报告、公司年报、招股说明书、行业精选报告、白皮书等。
1、p技术趋势pp平台化和容器化是未来可信计算与云平台融合的关键路径。 可信计算开发和部署成本较高，为了满足多样化业务的需求，向使用者提供简易和低成本的服务，平台化和容器化正成为各大厂商的主流选择。 例如通过将远程本地证明可信信道的建立数据密封在内。
2、隐私计算之外，开源已经成为整个软件开发领域大势所趋。 在整个软件开源行业，据中国最大的开发者社区 CSDN 数据报告显示，2021 年初的 CSDN 去重用户已达 3200 万，并且保持高速增长态。 开源项目文章数量逐年上升，并从 2017 年。
3、3微众银行联邦学习方面，早在2019 年 2 月，微众银行便将自主研发的全球首个工业级联邦学习框架 FATE 予以正式发布，提供基于数据隐私保护的分布式安全计算框架，为机器学习深度学习迁移学习算法提供高性能的安全计算支持。 目前，FATE 已。
4、高效的全同态加密方案一直是隐私计算的重点课题从同态加密Homomorphic Encryption，HE的概念提出开始，经历了早期的半同态方案类同态方案之后，高效的全同态加密方案一直是该领域的重点发展方向。 部分同态算法和类同态加密效率更优，。
5、目前，隐私计算核心技术主要包括联邦学习可信执行环境和多方安全计算。 联邦学习最早在2016年由Google率先提出。 按照腾讯云的解释，联邦学习Federated Learning，FL是一种打破数据孤岛释放 AI 应用潜能的分布式机器学习技术。
6、再比如，2020年5月，矩阵元发布了基于密码学的隐私开源框架Rosetta。 Rosetta设计的初衷是降低密码学在应用中门槛太高的痛点。 在实际当中，如果想要运用密码学解决问题，但是如果没有很高的数学基础或者没有学习过密码学，相关算法使用门槛。
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