基于中间件与区块链的异构隐私计算平台互通系统解析

在数字经济快速发展的今天,数据安全问题越来越突出,如何在不同领域进行安全、符合要求的数据融合,充分发挥其最大的价值,已经成为当今数字时代的难点。基于联邦学习的多个安全计算技术已经引起了众多技术供应商和数据供应商的极大兴趣。此类技术采用多种密码学运算符,如无意传输技术、共享秘密技术等等,使资料可用不可见,从而解决跨域共享、协同等问题。当前,各大领域已广泛使用隐私技术,涉及的行业众多,如医疗、金融等。本文从隐私计算的基本概念入手,对其核心技术进行了简要的分析:安全的多方计算和联合学习;然后,本文以私有计算平台为基础,采用案例研究法,介绍了有关领域的案例,提出了跨平台解决对策。