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　　近日，深圳前海新心数字科技有限公司（以下简称“前海新心”）宣布取得一项名为“一种联邦学习中基于哈希领域的技术积累迈出了重要一步，有望推动相关技术在金融、医疗等领域的应用，实现数据安全与价值挖掘的平衡。

　　隐私集合求交（PSI）是实现隐私计算的关键技术之一，尤其在纵向联邦学习中扮演着重要角色。传统的PSI算法，如基于椭圆曲线的ECDH、结合Cuckoo hash和OPRF的KKRT，以及基于混淆电路的PSTY等，虽然在一定程度上解决了数据隐私问题，但仍存在计算效率、通信开销等方面的挑战。前海新心此次获得的专利，基于哈希PSI，有望在效率和安全性上取得新的突破。根据公开信息，该技术的核心在于利用哈希函数的特性，在不泄露原始数据的前提下，实现数据交集的计算。这种方法可以有效降低计算复杂度，提高PSI的效率，同时增强数据隐私保护能力。

　　天眼查数据显示，前海新心成立于2015年，注册资本为864.0526万元人民币，是一家以从事其他金融业为主的企业。该公司在大数据分析、人工智能等领域有所布局。此次获得哈希PSI专利，体现了其在隐私计算领域的战略投入。结合此前业内对于“全匿踪联邦学习”的探索，前海新心的技术有望应用于构建更加安全、合规的数据共享和协作计算平台。例如，在金融风控领域，多家机构可以利用联邦学习技术，在不共享原始数据的情况下，共同训练模型，提升风险识别能力。在医疗领域，不同医疗机构可以共享患者数据，用于疾病诊断和药物研发，同时保护患者隐私。

　　虽然目前关于该专利的具体技术细节尚未完全公开，但可以预见，哈希PSI技术将在联邦学习的效率和安全性方面带来积极影响。未来，随着隐私计算技术的不断发展，如何平衡数据价值挖掘与隐私保护，将成为行业关注的焦点。前海新心的这项专利，无疑为这一领域的发展提供了新的思路。同时，我们也期待更多关于该技术的详细信息，以及它在实际应用中的表现。随着人工智能和大数据技术的快速发展，对于隐私保护的需求也日益增长。联邦学习作为一种新兴的机器学习范式，有望在保障数据安全的前提下，实现数据价值的最大化。前海新心的技术布局，无疑顺应了这一趋势。未来，我们有理由相信，隐私计算将在更多领域得到应用，为社会带来更多价值。

　　那么，这项基于哈希PSI的高效匿踪查询方法，会对未来的隐私计算带来哪些变革？欢迎在评论区分享您的看法！