数牍科技深度参编 | 北京金融科技产业联盟发布多方安全计算、联邦学习2份报告白皮书
为进一步推动多方安全计算、联邦学习2项隐私计算技术在金融领域的应用探索,北京金融科技产业联盟(以下简称“联盟”)数据专委会组织包括数牍科技在内的相关成员单位开展研究,编制的《多方安全计算金融应用现状及实施指引》、《联邦学习技术金融应用白皮书》正式发布。此前,数牍科技已深度参编联盟组织发布的《隐私计算技术金融应用研究报告》。
数牍科技作为联盟理事单位,充分发挥公司的隐私工程能力优势、金融行业深耕落地优势,连续深度参与联盟多项重要报告、白皮书等的编写,积极推动联盟工作的开展及影响力的提升。
「以下内容来源于北京金融科技产业联盟👇」
2021年12月,中国人民银行发布《金融科技发展规划(2022—2025年)》,明确提出积极应用多方安全计算、联邦学习、差分隐私、联盟链等技术,探索建立跨主体数据安全共享隐私计算平台,在保障原始数据不出域前提下规范开展数据共享应用,确保数据交互安全、使用合规、范围可控,实现数据可用不可见、数据不动价值动。
前期,北京金融科技产业联盟组织编制并发布了《隐私计算技术金融应用研究报告》,为进一步推动多方安全计算、联邦学习2项隐私计算技术在金融领域的应用探索,联盟数据专委会组织相关成员单位开展研究,编制了《多方安全计算金融应用现状及实施指引》《联邦学习技术金融应用白皮书》,现面向行业发布全文。
两篇报告分别对多方安全计算、联邦学习2项技术做了详细分析,介绍了相关的政策及标准情况,梳理了2项技术在金融业应用情况及案例,并从金融应用的平台间互联互通等方面提出建议。
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