隐私计算技术的金融应用思考

在国家数据要素化战略和数据隐私保护要求并行的时代背景下,隐私计算技术作为实现数据安全融合的工具受到金融行业广泛关注,并已出现较多探索应用。然而,目前相关理论研究较少,同时行业对隐私计算技术缺乏系统性的梳理。本文先根据技术原理,对隐私计算技术进行了系统梳理,并从数据流通安全的角度对典型产品技术架构进行剖析。在此基础上,总结了金融行业的隐私计算技术应用现状,提出下阶段该技术大规模商业化应用的建议,为金融业更好发挥数据要素作用提供参考。

高中体育教学中的常见问题及对策分析

本文以高中体育教学为例,对高中体育教学中所遇问题进行分析,并提出了几条应对措施及建议。1高中体育教学中的常见问题1.1体育教学理念缺乏发展性、全局性由于长期受传统教育教学观念的影响,很多体育教师在体育教师在体育教学中一般只满足于传统、单一的教学方式,却忽略了学生良好的体育习惯和体育意识的培养,只把目光放在学生在日常学习中对体育课程的需要上,而是否可以学有所用，是否可以适应社会的需求则一概不去过问。

预制装配式建筑施工要点探析

本研究通过分析装配式建筑的含义,探究了装配式建筑的功能和特点,了解在施工过程需要注意的要点,并对我国的预制装配式建筑面临的挑战进行分析。

联邦学习在金融行业的应用分析

近年来,明文数据流通引起的数据泄露及滥用问题日益突出,需要跨域数据融合的机器学习面临新挑战。联邦学习因能在数据本地化的情况下实现联合建模,成为实现数据安全融合的潜在方案。在概述联邦学习理论,分析其金融应用现状的基础上,指出现有联邦学习平台存在安全性不明晰、通用性不足、异构性突出等问题。最后提出健全监管体系、建立通用型技术架构、出台联邦学习行业标准等建议,为推动联邦学习实现金融业数据安全融合提供参考。

多方计算在个人征信领域中的应用

利用替代数据刻画企业或个人信用状况,是近年来世界范围内兴起的新趋势。但传统的大数据征信基于明文数据计算,容易产生数据泄露和滥用的问题。多方计算技术能够实现数据"可用不可见、可控可计量",为大数据征信的数据安全利用提供了技术保障,对于征信业的市场化发展意义重大。针对我国个人征信领域存在的痛点问题,提出应用多方计算技术破解我国个人征信数据融合难题的方法,并据此设计个人征信数据融合平台,探索多种业务场景。多方计算技术对于数据的安全融合、大数据征信的健康发展提供了新的思路,为推进我国个人征信产品供给侧结构性改革提供了技术支撑。