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Google发布基于TEE的可验证隐私联邦学习新系统
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AI 综述
2026年10月2日，Google Research 发布基于 TEE（可信执行环境）的下一代可验证隐私联邦学习系统。该系统从三个层面实现端到端可验证性：一是使用 KMS 策略对数据访问进行校验；二是将访问策略写入 Rekor 公开透明度日志，确保策略变更可追溯、不可篡改；三是 Python 训练程序直接在 TEE 内执行，保证计算过程的可验证性。综合上述机制，系统同时提供数据匿名化与差分隐私保证，面向联邦学习场景构建可审计的端到端隐私保护链路。
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最新进展10月2日 22:57
Google推出基于TEE的联邦学习系统，通过KMS校验、Rekor日志与TEE内训练实现端到端可验证隐私。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- Google ResearchGoogle 发布基于 TEE 的下一代可验证隐私联邦学习系统
Google Research 发布基于 TEE 的下一代联邦学习系统，通过 KMS 策略校验、访问策略写入 Rekor 公开透明度日志和 Python 训练程序在 TEE 内执行，实现端到端可验证的数据匿名化与差分隐私保证。