2026 10 4月 大数据 2026/4/10 03:26:21 隐私保护数据挖掘技术概览：在合规前提下实现数据价值提取的方法 2026-04-10 Yang Yu 1,282 次阅读 本文深入浅出地介绍了隐私保护数据挖掘的三大核心技术：差分隐私、联邦学习和同态加密。通过通俗易懂的生活化语言和丰富的Python代码示例，详细阐述了每种技术的原理、实现方式、优缺点及典型应用场景，旨在帮助开发者在遵守日益严格的数据隐私法规前提下，安全有效地实现数据价值提取。文章还提供了技术选型建议和重要注意事项，是入门和实践隐私计算领域的实用指南。 Data Security Differential privacy Homomorphic encryption Federated Learning Privacy-Preserving Data Mining
2026 14 3月 网络安全 2026/3/14 04:50:44 隐私保护数据挖掘技术：安全多方计算的实现 2026-03-14 Wu Bing 1,157 次阅读 本文详细介绍了隐私保护数据挖掘中安全多方计算的相关内容。从其背景和需求出发，阐述了安全多方计算的基本概念，包括秘密分享和同态加密等实现方式，并结合Python示例进行说明。还介绍了医疗、金融、广告等应用场景，分析了技术的优缺点和注意事项，最后进行了总结，为开发者和相关人员提供了全面的参考。 Data Mining Privacy protection Secure multi - party computation Secret sharing Homomorphic encryption