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一种隐私数据聚合方法

发布时间: 2023-11-23
来源: 科技服务团
截止日期:2023-11-23

价格 双方协商

地区： 北京市 市辖区 海淀区

需求方： 原语**

行业领域

电子信息技术

需求背景

随着互联网技术及传感器的发展，大量的数据被传感器收集并用于后续的分析、计算。在这样的场景中，数据聚合也得到了越来越多的关注。数据聚合可以在执行确切的计算之前事先对收集的数据进行处理，提高通信和计算的效率。但是，在数据被收集的过程中，数据提供者的隐私可能会被同时收集，这会给数据提供者带来安全隐患，数据提供者也会因此放弃参与数据聚合过程。

需解决的主要技术难题

现有的隐私数据聚合技术主要包含：秘密分享、安全聚合、多方安全计算、差分隐私等方法，大部分技术方案需要依赖可信第三方，用户数据全部暴露给可信服务器，其隐私泄漏风险较大，且攻击者可以从聚合结果中推断用户信息。本地化差分隐私技术不需要依赖可信第三方，可以保护聚合结果的隐私性，但是每个用户均需要对本地数据进行扰动，会造成数据可用性低。

期望实现的主要技术目标

开源：完全开源、免费安装简单：支持 Docker 一键部署开箱即用：拥有 Web 界面、命令行 和 Python SDK 多种使用方式功能丰富：支持隐匿查询、隐私求交、联合统计、数据资源管理等功能灵活配置：支持自定义扩展语法、语义、安全协议等自主研发：基于安全多方计算、联邦学习、同态加密、可信计算等隐私计算技术。

需求解析

解析单位：“科创中国”创业投资专业科技服务团（北京创业投资协会） 解析时间：2023-11-24

王东翔

华控基石基金

管理合伙人

综合评价

与现有技术相比，该成果的有益效果在于，通过将用户的本地数据通过秘密分享的方式上传至TEE服务器上，因此不需要可信服务器，同时，在所述TEE服务器的飞地上去除所述二级数据的元数据并将所述TEE服务器内的二级数据的顺序打乱，数据打乱之后，无法将数据对齐，即使各服务器合谋也不能推断用户的隐私数据，再经过添加符合满足高斯分布的噪声后聚合输出，因此攻击者无法从聚合后的输出数据推断有用信息，同时保证了数据的可用性。中控模块根据拆分后的单个二级数据的字节数确定针对单个二级数据的判定方式，或，根据求得的数据权重评价值与第二预设数据权重评价值之间的差值确定所述单个用户数据的拆分数量的调节方式，以克服现有技术中依赖可信第三方服务器，从而造成聚合结果存在泄漏风险，且数据可用性低的问题。
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处理进度

  1. 提交需求
    2023-11-23 22:38:59
  2. 确认需求
    2023-11-24 10:26:50
  3. 需求服务
    2023-11-24 10:26:50
  4. 需求签约
  5. 需求完成
服务方

“科创中国”创业投资专业科技服务团