官方表态隐私保护 在中国发展论坛上，央行数字货币研究所所长穆长春谈到了数字人民币隐私保护，他明确表示，中国方面愿意为数字人民币保障最大程度的用户隐私，然而完全匿名是行不通的，要满足反洗钱、反恐融资以及反逃税的要求，同时他还着重指出，这并不意味着对用户隐私的漠视。 这一表态展现出，中国在发展数字货币时，兼顾了合规要求。这一表态展现出，中国重视用户权益。这一表态引发了各方的关注。这一表态显示出，中国对
在数字时代，数据隐私与共享的冲突日益加剧，联邦学习应运而生，成为破解这一难题的关键。它既保障了隐私安全，又实现了数据的协同利用。 联邦学习的诞生背景 在当前隐私保护意识增强的时代，传统机器学习数据处理方法遭遇了严重挑战。以欧盟2018年实施的《通用数据保护条例》为例，该条例对数据隐私保护设定了严格的标准，一旦数据集中处理出现失误，就可能触犯规定。在此背景下，联邦学习作为一种新方法应运而生，它不
在如今的数字时代，对于区块链数字通证交易的匿名性，存在着看似有实则充满争议的情况。一方面人们推崇其具有匿名性，然而实际上它只是具有化名性，隐私难以得到有效保障。这种情况引发了人们的关注与担忧，同时也促使人们去探究真正能够实现匿名保护的手段。 区块链交易中的化名性 如今在数字通证交易里，使用者会将公钥哈希值当作交易标识。但这并非真正的匿名，因为若重复使用公钥哈希值，便可建立关联。比如在诸多交易场景中
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