数字经济的安全基石

业内首个落地的自主安全智能体(AI Agent),预置数百个原子级安全智能体,革命性采用任务驱动多智能体协同模式。
恒脑安全智能体以硬核实力为网络安全、数据安全保驾护航。让工具更睿智,让知识更智慧,让安全更智能!

融合人工智能与网络安全的专业服务体系,为企业提供全方位的Al安全咨询、威胁检测、安全运营等一站式解决方案,让安全防护更智能、更高效、更可靠。





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安全意识教育解决方案
一站式意识教育解决方案

论文成果
近日,由“浙江大学-安恒信息前沿技术联合研究中心”完成的题为“Securely Sampling Discrete Gaussian Noise for Multi-Party Differential Privacy ”的论文被国际顶级学术会议ACM CCS’23(ACM Conference on Computer and Communications Security)录用。该论文研究了差分隐私在隐私计算技术——安全多方计算中的应用。
ACM Conference on Computer and Communications Security(ACM CCS)在计算机安全领域有着广泛的影响力,与IEEE S&P、Usenix Security和NDSS并称安全领域国际四大顶级会议,同时也是CCF推荐A类会议,论文录取率终年在20%以下。CCS也是业界顶尖公司与技术专家展示技术成果和交流的重要平台。2023年CCS将于11月26-30日期间在丹麦的哥本哈根举办。

随着数字经济的发展,数据流通使用过程中数据的安全保障变得及其重要。差分隐私(DP)是一种通过在计算之前向数据添加经过精确校准的噪声,实现保护数据集中个体数据的隐私保护技术。
“Securely Sampling Discrete Gaussian Noise
for Multi-Party Differential Privacy”
噪声的安全采样是实现安全差分隐私的重要部分,目前差分隐私中的一种重要噪声——离散高斯噪声仅有半诚实安全的采样方案,无法对抗恶意攻击者。为了提供更强的安全性保证,本文提出了首个抗恶意模型的离散高斯噪声的安全采样方案,并将其应用于安全多方计算场景中:通过结合安全多方计算技术可以在无需可信第三方的情况下实现安全差分隐私,提升了安全多方计算技术的安全性,同时保证结果的高可用性。

离散高斯噪声的安全采样方法

本论文的整体采样方案基于安全拒绝采样,所选取的辅助噪声为离散拉普拉斯噪声。团队首先通过异或技术得到安全均匀比特,在此基础之上采样后续噪声。对于离散拉普拉斯噪声,团队通过逐比特安全采样方法得到几何噪声,并转换得到离散拉普拉斯噪声。对于接受比特,团队利用伯努利噪声结合的特性将接受比特采样转换为多个伯努利噪声的结合。团队提出的安全噪声生成方案具有(1)通用性:支持不同噪声参数,参与方数量,底层安全多方计算协议和(2)高效性:整体采样方案主要包含高效的位运算操作。
安恒信息致力于研究前沿技术,并将其无缝融入产品,推动创新与实用的完美结合。安恒信息隐私计算产品通过融入此技术,提升了隐私计算产品的安全性、通用性和可用性!
安恒信息拥有业内少有的完备的数据安全产品体系,涵盖咨询规划服务、数据中心的数据安全管控、办公网数据安全、隐私计算、零信任等。安恒信息将由差分隐私技术保护的机器学习能力应用于数据安全产品中取得多项突破性进展,在保证数据安全的前提下,提升了产品效率、准确度、自动化程度等指标,得到多国内外咨询机构的认可。
凭借全生命周期、全链路数据安全的覆盖能力,公司形成了较强的核心竞争力,打造了“安恒数盾”品牌。安恒数盾数据安全解决方案以CAPE能力模型为核心思想,围绕让数据自由、安全流通为目标,整体协同各项数据安全能力,对数据资源合理使用提供全场景、全链路、全生命周期的感知保护,最终建立“数据安全运营”的全过程自适应安全支撑能力,直至达到整体智治的安全目标。激活数据潜能,释放数据价值!
安恒信息隐私计算平台,作为一个专注于保障数据安全流通,致力于解决多源多方数据联合建模分析时的安全、信任和隐私保护问题的隐私计算平台,综合应用可信执行环境(TEE)、多方安全计(MPC)、联邦学习(FL)等多种前沿隐私计算技术,在保障提供方数据安全、防止数据价值稀释的前提下,打通数据壁垒、优化数据配置,为需求方安全地获取和分析外部数据,促进数据自主有序流动、提高配置效率、发挥数据价值,建设好数据要素市场。我们坚信,借助这项技术,我们的产品将更加领先,为客户带来前所未有的体验。欢迎广大用户亲身体验,与我们共同见证技术的力量!


2021年8月,浙江大学-安恒信息前言技术联合研究中心在浙江大学正式成立。中心依托浙江大学雄厚的科研实力和安恒信息丰富的行业实践,聚焦于大数据安全、云安全、物联网安全、AI安全等前沿技术,在机器学习与差分隐私、安全多方隐私计算、可信执行环境等多个方向实现技术突破,多篇隐私计算相关论文被安全四大顶级会议CCS、NDSS等接收,形成对学术界与财产界的引领性影响力,并将科研成果转化为国家安全力量,共筑网络安全防线,助力安全中国。
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随着互联网技术的快速发展,数据在我们日常生活中扮演着越来越重要的角色。与数据相关的数据安全、数据资产化、数据交易等问题也愈发受到国家和社会的关注。3月7日,国务院提出组建国家数据局,进一步推动数字中国、数字经济建设。
在此背景下,由安恒信息董事长范渊和安恒信息高级副总裁、首席科学家刘博主编,多位领域权威专家合作编写的《数据安全与隐私计算》应运而生。书中,作者们结合多年在数据安全领域实践积累的经验,对数据安全和隐私计算进行了深入探讨,并介绍了数据安全和隐私保护的最新动态和实用技巧。

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《数据安全与隐私计算》的出版,为人们的数字生活构筑坚实的安全屏障。无论您是从事企业数据安全管理还是研究数据隐私保护,该书都将为您提供有价值的参考和指导。
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