دنیایی را تصور کنید که در آن تصمیمات با تجزیه و تحلیل داده ها و همکاری بدون افشای داده های حساس پشتیبانی می شوند. دنیایی که در آن یک مؤسسه مالی قادر است داده های حساس را با مؤسسه مالی دیگر به اشتراک بگذارد، همگی با حفظ حریم خصوصی – و به نوبه خود به آنها کمک می کند تا به مشتریان خود خدمت کنند، خطرات را کاهش دهند، و تقلب و جرایم مالی را پیش بینی کنند. یا دنیایی که در آن سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند ارزش اطلاعات بیمار را که به اشتراک می‌گذارند به حداکثر برسانند – به آنها قدرت می‌دهند تا تصمیمات معنی‌داری بگیرند که می‌تواند مراقبت از بیمار و نتایج سلامتی را بهبود بخشد.
چگونه PET های قابل اعتماد ما بر توانایی ما برای همکاری در داده ها با حفظ حریم خصوصی تأثیر می گذارند؟ برای درک این موضوع، ابتدا باید چشم انداز PET ها را درک کنید.
با رایج ترین حیوانات خانگی آشنا شوید
- رمزگذاری هممورفیک: شناخته شده ترین در جهان PET ها، تجزیه و تحلیل داده ها را در حالی که رمزگذاری شده اند، امکان پذیر می کند
- محاسبات چند جانبه: به چندین طرف اجازه می‌دهد تا محاسبات مشترک را روی ورودی‌های فردی بدون افشای داده‌های اساسی انجام دهند
- حریم خصوصی متفاوت: نویز را به داده ها اضافه می کند تا بتوان آن ها را تجزیه و تحلیل کرد، اما مهندسی معکوس نمی کند
- آموزش فدرال: تجزیه و تحلیل آماری یا آموزش مدل در مجموعه داده های غیرمتمرکز
- محیط امن محصور/محیط اجرای قابل اعتماد: تجزیه و تحلیل داده ها بر روی سخت افزار امن انجام شده است
- مدارک دانش صفر: روش رمزنگاری که با استفاده از آن یک طرف می تواند به طرف دیگر ثابت کند که یک گزاره داده شده درست است بدون اینکه اطلاعات اضافی را به غیر از این واقعیت که آن عبارت واقعاً درست است، منتقل کند.
برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد PET ها، موارد استفاده احتمالی و رفع نیاز به ترکیب آنها، به خواندن اینجا ادامه دهید.