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188金宝搏网页:iDASH 2020可信计算赛果发布 腾讯云夺冠

发布时间:2021-09-30人气:
本文摘要:12月9日,今日获悉,2020年iDASH国际安全计算大赛iDASH2020成绩正式发布,腾讯云团队获得冠军奖杯。

12月9日,今日获悉,2020年iDASH国际安全计算大赛iDASH2020成绩正式发布,腾讯云团队获得冠军奖杯。这也是自2014年iDASH成立以来,中国企业技术团队首次在可信计算新交所的角逐之路上夺冠。

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iDASH 由美国国立卫生研究院 (NIH) 赞助。它始于 2014 年,专注于云环境中的隐私计算。它已成为全球基因组数据隐私保护和安全共享领域的最高级别国际赛事。多年来,iDASH吸引了来自学术界和工业界的顶尖团队,包括麻省理工学院、耶鲁大学、谷歌、IBM等,今年还有清华大学、浙江大学、普渡大学、新加坡A*STAR、瑞士 Inpher。

124支队伍,包括阿里巴巴、百度、蚂蚁金服等。参加比赛,在同态加密、可信计算和联邦学习三个赛道上展开角逐。

比赛的激烈程度再创新高。这一次,腾讯云技术团队在可信计算领域的高难度竞争中获得了第一名。

同时,在差分隐私联邦学习赛道上也取得了不错的成绩,展示了其在隐私计算方面的全球顶级综合技术实力。隐私计算是在保证数据不被泄露的前提下进行数据安全分析计算的新技术。它强调数据在流通过程中的“可用和不可见”。这也是目前与用户和用户的跨机构数据合作的解决方案。

商业隐私保护矛盾的有效解决方案在金融、医疗、政务等领域得到推广应用。目前。

隐私计算发展了联邦学习、可信计算、差分隐私、安全多方计算、同态加密等多种技术分支。其中,可信计算是借助底层硬件实现的关键应用安全和敏感数据保护技术。也是在计算场景不断创新的背景下,从根本上提升计算安全性的技术手段之一。

今年 Trusted Computing Track 的竞赛题目是“基于 SGX 的具有隐私保护特征的单细胞聚类算法”。腾讯云技术团队从20余支参赛队伍中脱颖而出。

取得成绩的队伍也以较大的领先优势获得了冠军。借助SGX下的远程认证、可信通道、数据密封等多重安全机制,腾讯云团队实现了分布式CIDR cl的保密执行。可信执行环境TEE中的tering算法,并借鉴了腾讯自研的大数据联盟平台AngelPowerFL进行软硬件功能协调。

在保证数据隐私和聚类算法高精度的同时,腾讯云技术团队以更快的计算速度实现了海量细胞遗传数据的分类,仅使用了4个。最大样本测试集的聚类算法在数小时内完成。与第二名相比,时间缩短了13个小时之多。腾讯云也进一步优化了整体方案,目前大样本的实测速度提升到了分钟级。

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如此精准高效的计算性能,主要得益于腾讯云技术团队设计的灵活的联邦计算解决方案。其中,SGX提供硬件计算加速,AngelPowerFL联邦学习。latform 为分布式和海量数据场景执行联邦学习。

当硬件资源充足时,可以在SGXEnclave中完成计算;当资源有限时,可以在AngelPowerFL的软件层完成计算。计算在两种计算资源之间移动和平衡,以实现更高的可信计算效率。在差分隐私联邦学习赛道上,腾讯云技术团队提出的联邦集成学习方案以36秒的优异成绩和100%的准确率完成了《差分隐私联邦学习训练癌症预测模型》。

问题。腾讯AngelPowerFL平台源自大数据生态,支持超大规模数据。大量多方联合建模,具有高容错性,不依赖可信第三方,已在腾讯及合作伙伴内部的多个业务场景中得到应用。

T。cent Cloud参赛团队由腾讯刀片团队和腾讯云大数据AngelPowerFL团队组成。

腾讯刀片团队是腾讯旗下具有前瞻性的安全技术研究团队。腾讯刀片团队在可信计算、人工智能、物联网、移动互联网、云虚拟化技术、区块链等前沿技术领域积累了丰富的安全研究成果。上报苹果、亚马逊、谷歌、微软、Adobe等多家国际知名公司,协助修复200多个安全漏洞。

腾讯云大数据AngelPowerFL团队是国内最早开展联邦学习研究与应用的团队之一。在大数据、分布式计算、分布式机器学习、分布式消息中间件、隐私计算、密码学等领域拥有丰富的专业知识。研发及应用经验,曾在国际顶级公司发表联邦学习学术论文。

erences,提交了近20项联邦学习技术专利,并参与了。��隐私计算标准的制定完成了多项商用隐私计算和联邦学习产品的落地。

编辑:黄雨涵。


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