筆記內容來自隱語Mooc，歡迎一起來學習。Mooc課程地址：https://www.secretflow.org.cn/community/bootcamp/2narwgw4ub8r... 📘 8.9 多方聯合建模助力普惠信貸 主講人：張鴻 | 螞蟻星河小微金融高級技術專家 一、普惠金融的痛點與挑戰 1. 核心矛盾 風險高 ↔ 融資可得性低 運營成本高 ↔ 普惠性要求 風控要求
筆記內容來自隱語Mooc，歡迎一起來學習。Mooc課程地址：https://www.secretflow.org.cn/community/bootcamp/2narwgw4ub8r... 📘 8.8 密態計算技術在車險行業的應用及前景 主講人：馬美鑫 | 華泰保險經紀有限公司互聯網與創新事業部 總經理 一、法律法規對數據安全的要求 1. 《數據安全法》與《個人信息保護法》 要求
筆記內容來自隱語Mooc，歡迎一起來學習。Mooc課程地址：https://www.secretflow.org.cn/community/bootcamp/2narwgw4ub8r... 📘 8.7 隱語在汽車流通領域的深度賦能 主講人：楊興兵 | 中汽數源信息科技（北京）有限公司 CTO 一、汽車流通行業痛點與機遇 1. 行業市場概況（2024年） 汽車流通行業首次超越房地產，成為
筆記內容來自隱語Mooc，歡迎一起來學習。Mooc課程地址：https://www.secretflow.org.cn/community/bootcamp/2narwgw4ub8r... 📘 8.6 隱語在新能源車險聯合定價中的實踐 主講人：陳超 | 螞蟻保車險聯合定價技術負責人 一、新能源車險的困境 1. 行業背景 新能源車銷量持續增長，滲透率快速上升（2024年預計達50%+）。
筆記內容來自隱語Mooc，歡迎一起來學習。Mooc課程地址：https://www.secretflow.org.cn/community/bootcamp/2narwgw4ub8r... 一、案例全景概覽 案例 行業場景 核心隱私技術 數據協作模式 關鍵目標 新冠重病預測 醫療健康 橫向聯邦學習 樣本跨
筆記內容來自隱語Mooc，歡迎一起來學習。Mooc課程地址：https://www.secretflow.org.cn/community/bootcamp/2narwgw4ub8r... 學習筆記：運營商跨域結算精密對賬隱私計算案例 一、背景與痛點 業務場景：運營商（移動、聯通、電信、廣電）之間的用户通信行為（語音、短信、彩信）產生結算需求，月均數百億條業務量。 傳統對賬流程：
筆記內容來自隱語Mooc，歡迎一起來學習。Mooc課程地址：https://www.secretflow.org.cn/community/bootcamp/2narwgw4ub8r... 詳細案例及代碼，可以查看文末的鏈接。 一、案例背景 場景描述： A公司（高科技企業）正在研發新型生物可降解材料，尚未公開或申請專利。 A希望向B公司查詢該材料是否已存在於B的歷史數據
學習筆記：金融風控聯合建模隱私計算案例 筆記內容來自隱語Mooc，歡迎一起來學習。Mooc課程地址：https://www.secretflow.org.cn/community/bootcamp/2narwgw4ub8r... 詳細案例及代碼，可以查看文末的鏈接。 一、案例背景 場景：農村經濟快速發展，小額信貸成為推動經濟增長的關鍵，但農村用户信用記錄薄弱，傳統風控手段存在明顯短板。 合作
筆記內容來自隱語Mooc，歡迎一起來學習。Mooc課程地址：https://www.secretflow.org.cn/community/bootcamp/2narwgw4ub8r... 詳細案例及代碼，可以查看文末的鏈接。 學習筆記：新冠重病預測隱私計算案例 一、工具介紹：SecretNote 定位：專為隱語學習和隱私計算開發者設計的高級工具套件，以Notebook形式呈現。 功能
🌟 星綻機密計算遠程證明服務 學習筆記 一、背景與需求 1. 國家戰略與產業需求 《數據二十條》：數據要素權屬分離 發改委「數據要素X行動」：2025年數據交易規模突破2000億 高價值數據（醫療/金融/政務）因安全顧慮難以流通 2. 傳統加密的侷限 無法保護“使用中數據” 缺乏可信執行環境（TEE）的驗證機制 3. 機密計算的作用 數據全程密態處理 遠程證明驗證TEE
🔗 可信數據空間-連接器 學習筆記 一、背景介紹 可信數據空間是支持數據要素可信流通的關鍵基礎設施。 連接器是可信數據空間的核心組件，負責實現數據提供方與使用方之間的安全、可信、可控的數據交互。 螞蟻密算連接器遵循《可信數據空間 技術架構 TC609-6-2025-01》標準。 二、連接器核心功能 連接器提供六大核心功能模塊，覆蓋數據流通全生命週期： 1. 身份管理 用户身份管
🔒 多方安全計算(MPC) 學習筆記 一、背景與應用場景 1. 經典問題：百萬富翁問題 目標：兩個富翁比較財富，不泄露具體數值，只得到比較結果 意義：MPC的起源問題 2. 典型應用場景 聯合模型訓練：多方數據聯合訓練高精度機器學習模型 基因診斷(GWAS)：保護隱私的基因數據分析 聯合風控：金融機構間隱私保護的聯合風險分析 二、MPC發展歷程 階段
📘 學習筆記：深入理解TEE OSes Understanding TEE OSes In Depth 一、TEE OS 概述 📌 定義與作用 OS：軟件與硬件之間的橋樑 TEE OS：TEE軟件與TEE硬件之間的橋樑 TEE OS 分類： Enclave 內的庫操作系統：Haven, SGX-LKL, Gramine, Occlum CVM 內的客户操作系統
2.7 密態大模型 學習筆記 一、概述 目標：實現數據要素在安全可信環境下的流通與應用。 核心：密態大模型，保護數據在使用、傳輸、存儲過程中的安全。 應用背景：大模型在垂直行業深入應用，數據安全與隱私保護成為關鍵挑戰。 二、背景與問題定義 1. 大模型產業應用趨勢 更垂直、更豐富的應用場景 需要更強的領域適應能力與專業知識 2. 面臨的安全挑戰 數據與模型隱私：數據安全、隱
2.8 密態大數據安全方案與實踐 學習筆記 一、技術背景與核心挑戰 1. 背景 政策牽引：《數據二十條》推動數據要素市場化，要求安全可控的數據流通。 規模爆發：政務、金融、醫療等領域需融合PB級數據。 風險暴露：現有大數據技術存在數據泄露、權限控制不足等問題。 2. 核心安全挑戰 明文數據泄露：需在存儲、傳輸、計算過程中保護數據機密性。 跨域信任傳遞：數據離開提供方後仍能有效管控。
2.9 基於通用硬件構建GPU-TEE底座 學習筆記 一、為什麼需要機密計算？ 1. 背景驅動 數據成為生產要素：2025年中國數據要素市場規模預計達1749億元 傳統數據中心安全挑戰： 運維者權限過高，可任意訪問用户數據 CrowdStrike事件（2024.7）：內存越界訪問引發全球宕機 Triton惡意工具攻擊（2017）：從內存提取憑證 2
2.10 機密容器的安全設計及落地實踐 學習筆記 一、機密容器產生的背景 1. 數據要素市場背景 政策推動： 2020.04：加快培育數據要素市場 2022.12：《數據二十條》 2023.03：組建國家數據局 2024.01：《"數據要素×"三年行動計劃》 核心矛盾：數據價值越大，流通風險越高 2. 密態計算與機密計算 密態計算：數據在
📘 一、密態膠囊的定義與組成 1. 定義 密態膠囊是一種數據治理封裝機制，將數據內容與使用控制策略綁定，形成不可分割的治理單元。 支持數據在不同系統或管理域之間安全流轉，確保全生命週期可控訪問與合規使用。 2. 組成要素 組成部分 內容説明 元數據 數據唯一標識、持有者、類型、表結構、數據摘要、數據血緣等 使用控制
📘 一、TrustFlow 概述 1. 定義 TrustFlow 是一套基於可信硬件（TEE）的隱私計算框架，提供受保護、隔離的執行環境，支持數據的安全存儲與計算。 2. 目標 實現 data-at-rest、data-in-transit、data-in-use 的全鏈路安全。 支持遠程認證、安全通信、密態存儲、策略檢查等核心能力。 🛡️ 二、可信執行環境（TEE）基礎 1.
📘 學習筆記：可信數據空間整體能力 一、數據流通面臨的挑戰 安全威脅加劇：從“內循環”到“外循環”，傳統基於主體信任的安全體系被顛覆。 合規風險高企：數據匯聚導致法律責任加大，出現“不敢、不願、不會”供數的現象。 法規約束嚴格： 《刑法》與司法解釋明確非法獲取、出售個人信息的情節嚴重標準。 《網絡數據安全管理條例》對處理千萬級以上個人信息提出更高要求。
📘 學習筆記：密態計算概念介紹 一、數據要素“外循環”的安全挑戰 數據成為新生產要素：從信息化系統轉向以數據價值釋放為導向的生命週期管理。 外循環是主要流通形式：多主體、多輪次複用實現價值倍增。 安全威脅本質變化： 數據脱離持有方管控，進入不可控的信息系統和運維環境。 運維方作惡成為顛覆性威脅，傳統安全措施無法防禦。 二、密態計算的核心理念與定義
🧠 一、公共數據開發利用的政策體系與意義 1. 三種開發利用方式 內部共享：黨政機關內部開發使用 開放利用：面向社會的數據開放 授權運營：社會化開發利用，構建數據應用生態 2. 相關政策文件 《關於加快公共數據資源開發的意見》 《政府數據共享條例》 《公開數據資源管理暫行辦法》 《公共數據資源授權運營實施規範（試行）》 《關於建立公共數據資源授權運營價格形成機制的通知》
1. 第1課：國家數據政策解讀學習筆記 一、核心主線：數據要素的“四步走”戰略 1. 發展歷程與政策節點 時間 政策重點 核心內容 2019年10月 數據要素提出 十九屆四中全會首次將數據列為第五大生產要素（土地、勞動力、資本、技術之後）。 2020年3月 數據要素配置 推進政府數據開放共享，提升社會
一、個人信息匿名化的現實困境 1. 法律定義明確但執行困難 《網絡安全法》《民法典》《個人信息保護法》均規定：“無法識別特定個人且不能復原” 的信息不屬於個人信息。 但現實中存在 “名存實亡”“殭屍條款” 現象，企業難以判斷是否達到匿名化標準。 2. 四大現實困境 匿名化信息邊界模糊：如Cookie、行為數據是否屬於個人信息存在爭議。 法律標準缺乏操作性：無統一判斷標準、主體、方法。
