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基于隐私计算技术的数据安全共享交互框架
网络安全与数据治理
张鹏1,李美鹏1,郭兆中2,刘文杰1,孙立群1
1 中国人民解放军96941部队,北京100080;2 湖南天河国云科技有限公司,湖南长沙410000
摘要:隐私计算作为一种数据安全交互解决手段,是由两个或多个参与方联合计算的技术和系统,参与方可以在不泄露各自数据的前提下通过协作对数据进行联合机器学习和分析,隐私计算可实现“数据可用不可见”“数据不动模型动”,具备强化数据安全合规性、确保隐私数据不泄露的能力,可以说是现阶段数据安全交互与敏感信息保护的“最优解”。围绕数据安全共享与协同应用,提出基于隐私计算技术的共享交互框架设计方案,结合业务实际分别给出技术架构和逻辑架构设计,分析关键技术和利弊,为数据的安全交互和开发利用提供解决思路。
中图分类号:TP391 文献标识码:ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2023.12.009
引用格式:张鹏,李美鹏,郭兆中,等.基于隐私计算技术的数据安全共享交互框架[J].网络安全与数据治理,2023,42(12):54-59.
A data security sharing and interaction framework based on privacy computing technology
Zhang Peng1,Li Meipeng1,Guo Zhaozhong2,Liu Wenjie 1,Sun Liqun1
1 Unit 96941 of PLA, Beijing 100080, China; 2 Tianhe Guoyun Technology Co., Ltd., Changsha 410000, China
Abstract:Privacy computing, as a solution for data security interaction, is a technology and system jointly calculated by two or more participants. Participants can collaborate to perform joint machine learning and analysis on data without disclosing their own data. Privacy computing can achieve "data availability and invisibility" and "data immutability", with the ability to strengthen data security compliance and ensure that private data is not leaked. It can be said that it is the "optimal solution" for current data security interaction and sensitive information protection. This article proposes a design scheme for a shared interaction platform based on privacy computing technology, focusing on data security sharing and collaborative applications. The technical architecture and logical architecture design are provided based on business practice, and key technologies and advantages and disadvantages are analyzed to provide solutions for secure data interaction and development utilization.
Key words :data resources; privacy computing; sharing and interaction

引言

在数字化、信息化的今天,数据已经成为一种重要的资产,对于个人、企业和国家来说都具有不可估量的价值。然而,随着数据的不断生成、收集和处理,数据的隐私和安全问题也日益凸显。如何在利用数据创造价值的同时,保障个人、企业乃至国家的隐私和数据安全,已成为全社会关注的焦点。为此,隐私计算技术应运而生,它提供了一种新的解决方案,以实现数据的高效利用和安全保护。隐私计算技术是一种在保障数据隐私的前提下,实现数据计算和利用的技术。它综合了密码学、统计学、计算机科学等多个学科的知识,旨在解决数据共享、计算和分析过程中的隐私保护问题。隐私计算技术的作用主要体现在以下几个方面:(1)保护数据隐私:隐私计算技术可以对数据进行加密和隐藏,使得数据在传输和存储过程中不会被窃取或篡改。这样可以有效保护个人和企业的隐私信息,防止数据泄露带来的损失。(2)实现数据共享:通过隐私计算技术,可以将数据进行加密和混淆,使得数据在共享过程中不会被恶意攻击者利用。这样可以在保证数据隐私的前提下,实现数据的共享和利用,促进数据经济的发展。(3)提高计算效率:隐私计算技术可以将数据的计算过程分散到多个节点上进行处理,这样可以有效提高计算的效率和准确性。同时,由于数据的分散存储和处理,还可以降低数据集中存储带来的风险。(4)促进跨域合作:通过隐私计算技术,可以实现不同机构、不同领域之间的数据共享和交互。这样可以打破信息孤岛现象,促进跨域合作和信息共享。例如,在医疗领域,通过隐私计算技术可以实现患者信息的共享和交互,提高医疗服务的效率和准确性。


作者信息

张鹏1,李美鹏1,郭兆中2,刘文杰1,孙立群1

(1 中国人民解放军96941部队,北京100080;2 湖南天河国云科技有限公司,湖南长沙410000


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