面向多方安全的数据联邦系统

大数据时代,数据作为生产要素具有重要价值.因此,通过数据共享实现大规模数据的分析挖掘与利用具有重要意义.然而,近年来日益严格的隐私安全保护要求使得数据分散异质的多方之间不能任意共享数据,加剧了"数据孤岛"问题.数据联邦能让多数据拥有方在保护隐私的前提下完成联合查询.因此,基于"数据不动计算动"的联邦计算思想实现了一种多...     

面向企业数据孤岛的联邦排序学习

排序学习(learning-to-rank,简称LTR)模型在信息检索领域取得了显著成果,而该模型的传统训练方法需要收集大规模文本数据.然而,随着数据隐私保护日渐受到人们重视,从多个数据拥有者(如企业)手中收集数据训练排序学习模型的方式变得不可行.各企业之间数据被迫独立存储,形成了数据孤岛.由于排序模型训练需要使用查询...