IJCAI 25 | SAP——基于拆分与私有化框架的语言模型隐私保护微调方案
在当前大模型即服务（Language-Model-as-a-Service, LMaaS）的发展浪潮中，用户对于定制化微调专属大模型的需求日益迫切。然而，个人数据隐私问题依然不容忽...
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美国NIST发布评估差分隐私保证的准则，拟未来推进标准化和认证
在数据驱动成为各行业决策基石的今天，如何在发挥数据分析威力的同时保护个人隐私已成为关键挑战。隐私增强技术（PETs）可以在使数据得到更多使用的同时，帮助减轻隐私风险。差分隐私作为P...
联邦学习：重构数据安全边界的人工智能新范式
点击蓝字 关注我们【联邦学习】重构数据安全边界的人工智能新范式前言在数字经济时代，数据要素的价值释放与隐私保护的矛盾日益凸显。传统集中式机器学习面临的数据孤岛困境与合规风险，正在催...
差分隐私防护技术的介绍与实践（上）
01序 言 这几年人工智能、大数据技术的快速发展创造了很多机会和应用，但也使得人们的隐私数据正在不断的被各种技术平台、厂商收集。这些平台、厂商为了追求商业利益或提升技术水平，总是...
字节安全研究招人啦！欢迎投递！
团队简介安全研究部门以Jeddak可信隐私计算项目为载体，研究方向涵盖联邦计算、多方安全计算、可信计算、差分隐私计算、密文计算、共识计算等。基于这些领域最新前沿理论技术，创新研发、...
浙江大学-安恒信息联合发布隐私计算技术论文，入选世界顶尖计算机安全学术会议
论文成果近日，由“浙江大学-安恒信息前沿技术联合研究中心”完成的题为“Securely Sampling Discrete Gaussian Noise for Multi-Par...
浙江大学-安恒信息联合发布AI数据隐私保护论文，入选世界顶尖计算机安全学术会议
近日，由“浙江大学-安恒信息前沿技术联合研究中心”完成的题为“DPMLBench: Holistic Evaluation of Differentially Private Ma...
数据隐私保护权衡的数量化、服务化、管线化
人尽皆知保护隐私需要权衡，重要的是如何实施权衡。具体到数据处理的实践里，重要的则是如何量化地实施权衡，甚至是将权衡服务化、管线化。2022年以来有关数据隐私的研究在量化权衡方面取得了实质的进展。这些进...
