每个程序员都应该了解的 10 大隐私计算技术
原文地址:10 Privacy-enhancing Technologies Every Engineer Should Know About 原文作者:Sean Falconer 翻译 & 整理:开放隐私计算 & PrimiHub 作为工程师我们需要保护敏感数据防止其被滥用,并遵守各种数据保护法律,同时这些数据仍要支持机器学习、分析或数据共享等数据驱动的工作流。幸运的是隐私计算领域的最新进展可以帮助我们不仅保护数据隐私,还可以高效利用。 本文将讨论 10 种不同的隐私增强技术(Privacy-enhancing Technologies,PETs),所有工程师都应该了解这些 PETs,他们正在向实用和商业化可用飞速发展。 一、什么是隐私增强技术? 隐私增强技术包括任何增加敏感数据隐私和安全性的技术,这些关键信息包括客户姓名、电话号码、电子邮件地址等。无论是要确保符合数据隐私保护法的相关法律法规,还是要加固系统以防止下一次数据泄漏,这些技术都是全栈开发人员工具包中不可或缺的一部分。 尽管形式各异,隐私增强技术往往强调一些共同的主题: 去标识化 混淆(标记化、加密、伪匿名...




