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目前，以5G系統為代表的電信網絡已經實現“萬物互聯”，并將朝著“萬物智聯”的目標發展。電信網絡利用先進的人工智能技術通過及時有效地收集、傳輸、并隨時隨地學習數據，用于大量創新應用和智能服務。然而，基于中央服務器與數據中心的機器學習框架正遭受越來越多的數據隱私和安全挑戰，面臨巨大的通信開銷與算力浪費。

聯邦學習作為新興的分布式機器學習框架，能夠在保護數據隱私、滿足合法合規的前提下，可使多個數據擁有方協同建立共享模型，達到模型訓練與隱私保護雙贏的目的，有望在電信領域中發揮巨大潛能。

在此背景下，該白皮書對聯邦學習應用于電信行業的技術潛力與應用前景進行了分析，并介紹了電信聯邦學習技術架構、技術分類、部署框架與關鍵優化技術等內容。此外，白皮書涵蓋了中國移動通信有限公司研究院、聯通數字科技有限公司與華為有限公司目前在電信領域應用聯邦學習技術的多個典型use case，包括基于橫向聯邦學習的ONT精準識別應用、基于橫向聯邦學習的防未知網站注入攻擊檢測、基于縱向聯邦學習的消費金融應用、基于縱向聯邦學習的5G網絡QoE評估和預測、基于聯邦遷移學習的數據中心PUE控制等。

電信領域聯邦學習的發展與落地應用尚處于發展初期，白皮書針對性提出，通過需求牽引提升關鍵技術，強化電信聯邦學習標準與測評工作，加快電信聯邦學習落地應用與產業發展，實現電信領域聯邦學習關鍵技術突破，推動電信網絡內在智能發展。

聯邦學習在電信領域的應用將會加速人工智能技術的創新發展，催生以運營商為中心的跨領域生態合作。可以預見，聯邦學習在未來的自動駕駛網絡、邊緣計算、物聯網、車聯網、用戶體驗提升以及垂直行業等領域具備廣闊的應用前景。

//aiiaorg.cn/uploadfile/2021/0930/202641.pdf

摘要： 區塊鏈作為一種分布式賬本，集成了分布式共識、對等(peer to peer, P2P)網絡、智能合約及密碼學等技術，解決了“去中心化”的信任問題.區塊鏈憑借其不可篡改、去中心化等特性，對社會各個領域產生了深遠影響，掀起了區塊鏈技術的研究與應用熱潮.區塊鏈技術應用場景十分廣泛，其獨特優勢能夠解決許多行業中的痛點.但是，區塊鏈技術在應用過程中面臨著數據隱私泄露的問題，極大地限制了區塊鏈的應用范圍和領域，區塊鏈數據隱私保護方案已成為研究者關注的重點問題之一.基于數據隱私保護的基本概念，詳細分析了區塊鏈各技術要點面臨的隱私泄露問題，探索并總結了當前區塊鏈數據隱私保護的解決方案.最后，結合目前區塊鏈數據隱私保護研究的最新進展，對未來區塊鏈數據隱私保護的研究方向進行了展望.

隨著智能移動設備普及化、醫療設備數字化及電子病歷結構化的推進，醫療數據呈現爆發增長的特點。在深入研究探討醫療大數據發展規律，提高對醫療大數據真實價值的認識的同時，如何有效保護數據的隱私安全現已成為廣受關注的重要議題。醫療大數據自身特點以及存儲環境等都為隱私保護帶來了不小的挑戰。首先，介紹了醫療大數據的相關概念以及特點。然后，圍繞醫療大數據生命周期的四個階段數據的采集、存儲、共享以及分析，分別介紹面臨的風險挑戰以及相應的隱私保護技術，并對不同技術的優缺點、適用范圍等進行分析。在數據采集時，匿名技術、差分隱私可以抵御數據集成融合帶來的基于背景知識的攻擊。在存儲階段，醫療大數據多存儲于云平臺，為了數據的機密性和完整性，常使用加密、審計的方法。在數據共享階段，主要使用訪問控制方法來控制獲取數據的對象。在數據分析階段，在機器學習框架下對醫療健康大數據進行隱私保護。最后，針對貫穿醫療大數據生命周期的普遍隱私保護挑戰，從管理的層面提出合理的建議。

//fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2589.shtml

據國家互聯網辦公室印發的《數字中國建設發展進程報告（2019年）》，2019年我國大數據產業規模超過8100億元，同比增長32%，依托大數據，人工智能、區塊鏈、工業互聯網等數字經濟產業得到快速發展。

日前，中國信息通信研究院正式發布《大數據平臺安全研究報告》。該報告以中國信息通信研究院2020年發起的卓信大數據平臺安全專項行動中積累的安全檢測數據為基礎，從平臺配置安全隱患和安全漏洞的分布規律、產生原因、危害影響、修復難度等維度分析了大數據平臺的安全現狀；同時，詳細分析了形成該安全現狀的問題根源，并給出相應的解決方案建議；最后，從監管、標準、技術研究等方面提出了大數據平臺安全未來的工作方向。

報告指出，大數據平臺為大數據提供了計算和存儲的能力，使得海量的靜態數據“活動”起來，并釋放出自身價值。然而，一旦缺少了平臺安全這個前提，數據價值的釋放將受到阻礙。

基于大數據產業在發展過程中暴露出的安全問題，中國信息通信研究院提出如下幾點建議：

加強企業大數據平臺安全防護工作的監督

強化大數據平臺安全防護技術研究

推動大數據平臺安全產品和服務市場發展

鼓勵并促進大數據平臺安全行業自律工作

大數據時代,數據已成為驅動社會發展的重要的資產.但是數據在其全生命周期均面臨不同種類、不同層次的安全威脅,極大降低了用戶進行數據共享的意愿.區塊鏈具有去中心化、去信任化和防篡改的安全特性,為降低信息系統單點化的風險提供了重要的解決思路,能夠應用于數據安全領域.該文從數據安全的核心特性入手,介紹區塊鏈在增強數據機密性、數據完整性和數據可用性三個方向的最新研究成果,對各研究方向存在的缺陷進行分析,進而對未來發展方向進行了展望.該文認為,區塊鏈技術的合理應用能夠增強分布式環境下的數據安全,有著廣闊的前景.

//www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JSJX202101001.htm

近年來，機器學習迅速地發展，給人們帶來便利的同時，也帶來極大的安全隱患.機器學習的安全與隱私問題已經成為其發展的絆腳石.機器學習模型的訓練和預測均是基于大量的數據，而數據中可能包含敏感或隱私信息，隨著數據安全與隱私泄露事件頻發、泄露規模連年加劇，如何保證數據的安全與隱私引發科學界和工業界的廣泛關注. 首先，介紹了機器學習隱私保護中的敵手模型的概念; 其次總結機器學習在訓練和預測階段常見的安全及隱私威脅，如訓練數據的隱私泄露、投毒攻擊、對抗攻擊、隱私攻擊等.隨后介紹了常見的安全防御方法和隱私保護方法，重點介紹了同態加密技術、安全多方計算技術、差分隱私技術等，并比較了典型的方案及3種技術的適用場景.最后，展望機器學習隱私保護的未來發展趨勢和研究方向.

依托于云計算、物聯網、大數據技術的發展，以數據挖掘和深度學習為代表的人工智能技術正在改變人類社會生活，并成為先進科技應用的代表和社會關注的熱點.作為引領未來的戰略性技術，人工智能技術被世界各國紛紛提升為發展國家競爭力、維護國家安全的重大戰略.

機器學習是一種實現人工智能的方式，是近些年主要研究的領域.目前機器學習方案在很多領域都有著成熟的應用，如天氣預報、能源勘探、環境監測等，通過收集相關數據進行分析學習，可以提高這些工作的準確性；還有如在垃圾郵件檢測、個性化廣告推薦、信用卡欺詐檢測、自動駕駛、人臉識別、自然語言處理、語音識別、搜索引擎的優化等各個領域，機器學習都扮演著重要的角色.然而，蓬勃發展的機器學習技術使數據安全與隱私面臨更加嚴峻的挑戰，因為機器學習的更精準模型需要大量的訓練數據為支撐.

自2013年斯諾登的“棱鏡”事件以來，全球信息泄露規模連年加劇，引起社會的廣泛關注.2016年9月Yahoo被曝出曾被黑客盜取了至少5億個用戶賬號信息；2017年微軟Skype軟件服務遭受DDOS攻擊，導致用戶無法通過平臺進行通信；2018年3月美國《紐約時報》和英國《衛報》均報道：劍橋分析(Cambridge Analytica)數據分析公司在未經用戶許可的情況下，盜用了高達5千萬個Facebook的用戶個人資料[1].2019年美國網絡安全公司UpGuard發現上億條保存在亞馬遜AWS云計算服務器上的Facebook用戶信息記錄，可被任何人輕易地獲取；IBM在未經當事人許可的情況下，從網絡圖庫Flickr上獲得了接近100萬張照片，借此訓練人臉識別程序，并與外部研究人員分享[2].2020年4月《華盛頓郵報》報道視頻會議軟件Zoom存在的重大安全漏洞：數以萬計的私人Zoom視頻被上傳至公開網頁，任何人都可在線圍觀，很多視頻都包含個人可識別信息，甚至是在家里進行的私密談話[3].信息泄露的途徑主要分為內部人員或第三方合作伙伴泄露、信息系統無法杜絕的漏洞、機構本身的防護機制不健全、對數據的重要程度不敏感，以及對安全配置的疏忽大意等.可見，數據隱私的泄露已不單單是滿足某些外部人員好奇心所驅使，而是已成為一種重要的商業獲利而被廣泛關注，其中不乏內外勾結、合謀獲取用戶的隱私等行為.

//crad.ict.ac.cn/CN/10.7544/issn1000-1239.2020.20200426

聯邦學習是一種新型的分布式學習框架，它允許在多個參與者之間共享訓練數據而不會泄露其數據隱私。但是這種新穎的學習機制仍然可能受到來自各種攻擊者的前所未有的安全和隱私威脅。本文主要探討聯邦學習在安全和隱私方面面臨的挑戰。首先，本文介紹了聯邦學習的基本概念和威脅模型，有助于理解其面臨的攻擊。其次，本文總結了由內部惡意實體發起的3種攻擊類型，同時分析了聯邦學習體系結構的安全漏洞和隱私漏洞。然后從差分隱私、同態密碼系統和安全多方聚合等方面研究了目前最先進的防御方案。最后通過對這些解決方案的總結和比較，進一步討論了該領域未來的發展方向。

//jnuaa.nuaa.edu.cn/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=202005001&flag=1&journal_id=njhkht&year_id=2020

在大數據時代下，深度學習、強化學習以及分布式學習等理論和技術取得的突破性進展，為機器學習提供了數據和算法層面的強有力支撐，同時促進了機器學習的規模化和產業化發展.然而，盡管機器學習模型在現實應用中有著出色的表現，但其本身仍然面臨著諸多的安全威脅.機器學習在數據層、模型層以及應用層面臨的安全和隱私威脅呈現出多樣性、隱蔽性和動態演化的特點.機器學習的安全和隱私問題吸引了學術界和工業界的廣泛關注，一大批學者分別從攻擊和防御的角度對模型的安全和隱私問題進行了深入的研究，并且提出了一系列的攻防方法. 在本綜述中，我們回顧了機器學習的安全和隱私問題，并對現有的研究工作進行了系統的總結和科學的歸納，同時明確了當前研究的優勢和不足. 最后，我們探討了機器學習模型安全與隱私保護研究當前所面臨的挑戰以及未來潛在的研究方向，旨在為后續學者進一步推動機器學習模型安全與隱私保護研究的發展和應用提供指導.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6131&flag=1

數據孤島以及模型訓練和應用過程中的隱私泄露是當下阻礙人工智能技術發展的主要難題。聯邦學習作為一種高效的隱私保護手段應運而生。聯邦學習是一種分布式的機器學習方法，以在不直接獲取數據源的基礎上，通過參與方的本地訓練與參數傳遞，訓練出一個無損的學習模型。但聯邦學習中也存在較多的安全隱患。本文著重分析了聯邦學習中的投毒攻擊、對抗攻擊以及隱私泄露三種主要的安全威脅，針對性地總結了最新的防御措施，并提出了相應的解決思路。

摘要 大數據是經濟發展的新動能, 社會發展的新引擎, 塑造國家競爭力的戰略制高點, 對人民生活 具有重大影響. 然而隨著社會對數據價值認知的提升和大數據平臺建設的蓬勃發展, 大數據安全問題 日益成為阻礙大數據應用推廣的瓶頸. 同時, 由于大數據技術、框架仍在不斷演變當中, 研究人員對大 數據安全內涵的核心認知和關鍵特征理解還存在差異, 尚未形成相對統一的大數據安全框架. 當前亟 需對大數據安全技術發展現狀進行梳理, 為大數據安全重點問題的研究和突破提供參考. 本文結合典 型大數據系統技術框架, 圍繞大數據安全需求, 構建了大數據安全技術框架. 在此框架下, 從大數據安 全共享與可信服務、大數據平臺安全和大數據安全監管 3 個方面系統梳理了大數據安全關鍵技術的 研究現狀, 囊括了大數據業務流程和大數據系統技術框架所涉及的主要安全機制. 最后總結了大數據 安全技術有待解決的核心問題和發展趨勢.