信息通信技术与政策

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信息通信技术与政策 ›› 2022, Vol. 48 ›› Issue (5): 7-14.doi: 10.12267/j.issn.2096-5931.2022.05.002

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隐私计算产品性能测评标准化研究

Research on the standardization of performance measurement of privacy preserving computing products

杨靖世1, 王思源1, 袁博1, 刘嘉夕2   

  1. 1.中国信息通信研究院云计算与大数据研究所,北京 100191
    2.北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室,北京 100876
  • 收稿日期:2022-03-20 出版日期:2022-05-15 发布日期:2022-05-26
  • 作者简介:
    杨靖世 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所大数据与区块链部工程师,主要从事大数据、数据流通、隐私计算等相关研究工作; 王思源 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所大数据与区块链部工程师,主要从事大数据、数据流通、隐私计算等相关研究工作|王思源 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所大数据与区块链部工程师,主要从事大数据、数据流通、隐私计算等相关研究工作|袁博 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所大数据与区块链部高级业务主管,主要从事数字经济、数据流通、隐私计算等相关研究工作|刘嘉夕 北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室在读博士研究生,主要研究方向为密码算法、区块链数据安全和隐私保护等

YANG Jingshi1, WANG Siyuan1, YUAN Bo1, LIU Jiaxi2   

  1. 1. Cloud Computing & Big Data Research Institute, China Academy of Information and Communications Technology, Beijing 100191, China
    2. Key Laboratory of Universal Wireless Communications, Ministry of Education, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China
  • Received:2022-03-20 Online:2022-05-15 Published:2022-05-26

摘要:

隐私计算产品性能是阻碍隐私计算大规模应用的主要约束之一。介绍了隐私计算产品性能标准化的挑战,包括从性能与安全角度介绍了隐私计算中的主要技术,隐私计算技术安全、性能和准确度三者相互制约的情况,以及缺乏统一的性能测试标准的现状;并对隐私计算产品的评估维度、隐私计算当前的局限与未来展望进行了研究和探讨。

关键词: 隐私计算, 多方安全计算, 联邦学习, 性能评测, 标准化

Abstract:

The performance of privacy preserving computing products is one of the main constraints that hinder the large-scale adoption of privacy preserving computing. This paper first introduces the challenges of standardizing the performance of privacy preserving computing products, including an introduction to the main technologies in privacy preserving computing from the perspective of performance and security, as well as the mutual constraints of security, performance and accuracy of privacy preserving computing technologies and the current situation of the lack of uniform performance testing standards. This is followed by a detailed description of the evaluation dimensions of privacy preserving computing products, and concludes with a discussion of the current limitations and future outlook.

Key words: privacy preserving computing, multi-party secure computing, federated learning, performance evaluation, standardization

中图分类号: