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摘要：区块链是一种分布式的数据库，通过利用加密算法、共识机制等技术构造的信任机制，使其存储的数据安全可靠且防篡改。联邦学习不仅保护了数据隐私的安全，还利用这些数据在可信、安全的环境下构建了机器学习模型。联邦学习和区块链的相同点主要如下。 分布式结构，每个参与方在其中一个节点中进行数据操作，不同节点之间相互 阅读全文

摘要：差分隐私采用了一种随机机制，使得当输入中的单个样本改变之后，输出的分布不会有太大的改变。比如两个数据集中只有1条记录有差别，查询这两个数据集且获得相同输出的概率非常接近。因此，用户即便获取了输出结果，也无法通过结果推测出输入数据来自哪一方。 在现有的隐私保护方法中，差分隐私对隐私损失进行了数学上的定 阅读全文

摘要：在纵向联邦学习联合建模过程中，两家公司用户群体不可能完全重叠，第一步需要找到相同的用户ID集合。在不泄露数据前提下，找到双方公共ID集合的技术称为私有集交集（Private Set Intersection, PSI）。下面介绍一下基于散列和RSA算法的实现方案。 假设： 公司A的集合是UA={u1 阅读全文