隐私计算-专注隐私保护,助力数据流通

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当代是数据化时代,我们每个人的数据信息都能在互联网内查到,那我们该如何要保护好自己的隐私问题呢?大家可以看一下这篇文章里边的相关内容,了解更多知识经验。

多方安全计算(Secure Multi-party Computation, SMPC)是一种隐私计算技术,可以在多个参与方之间保护数据隐私的同时,进行高效的计算和分析。该技术采用了密码学的方法,将参与方的数据加密后进行计算,从而保护了数据的隐私性和安全性。

一、隐私计算解决什么问题?

隐私计算解决的问题主要是数据安全和隐私保护。在当前的数字化时代,数据已经成为一种重要的资产和资源,但同时也面临着安全和隐私的挑战。隐私计算通过一系列的技术手段,使得数据在不被泄露的情况下能够进行计算和分析,从而保护了数据的安全和隐私。具体来说,隐私计算解决的问题包括:

  1. 数据泄露风险:传统的数据处理方式往往存在数据泄露的风险,隐私计算通过加密和安全协议等手段,保护了数据的机密性和完整性,避免了数据泄露的风险。
  2. 隐私保护:隐私计算可以实现数据所有者对数据的完全控制,使得数据在使用过程中不会被恶意攻击或泄露,从而保护了个人隐私和企业商业秘密。
  3. 数据共享和流通:在数据驱动的数字化时代,数据共享和流通是不可避免的,但传统的数据共享方式存在数据泄露和滥用的风险。隐私计算可以实现数据的“可用不可见”,使得数据可以在不泄露的前提下进行共享和流通,从而促进了数据的价值最大化。
  4. 提升数据价值:传统的数据处理方式往往会对数据进行破坏或丢弃,导致数据的价值无法得到充分利用。隐私计算可以在保护数据的同时,对数据进行深度分析和挖掘,从而提升数据的价值。

二、全流程隐私保护

隐私计算的流程包括数据收集、数据预处理、模型训练、模型部署和使用、模型评估等环节,每个环节都需要进行全流程隐私保护。

1. 原始数据不出域

原始数据不需要离开原始数据所有者,而是在原始数据所有者控制的计算环境中进行计算。

这样可以保护原始数据的隐私和安全,同时实现数据的计算和分析。
“原始数据不出域”的实现方式有多种,其中一种常用的技术是同态加密。同态加密是一种加密算法,它可以将原始数据加密成密文,同时也可以对密文进行计算,并将计算结果解密成明文。

通过同态加密,原始数据所有者可以将数据加密后传递给其他参与方进行计算,而其他参与方无法获取原始数据的明文信息。
除了同态加密,隐私计算还可以使用安全多方计算、联邦学习等技术手段实现“原始数据不出域”。这些技术手段可以在不共享原始数据的情况下,实现数据的分析和计算,从而保护了数据的隐私和安全。

2. 密态数据可用不可见

指的是在数据以密文形式存储或传输时,虽然数据对于用户来说是不可见的,但仍然可以保证数据的可用性。
这种技术的主要应用场景是在云计算、大数据等领域中,用户需要将数据存储到云端或进行大数据分析时,但又希望保护数据的隐私。通过使用“密态数据可用不可见”技术,用户可以加密数据并将其上传到云端或发送给大数据分析系统,同时保证数据的可用性。

三、降低数据合规风险

  1. 遵守数据使用最小必要原则:首先,在数据收集环节,应仅收集实现处理目的所需的最少个人信息,避免过度收集个人信息。其次,在数据处理环节,应仅处理实现处理目的所需的最少个人信息,避免对个人信息的过度处理。同时,在数据处理过程中,应采用对个人权益影响最小的方式进行处理,如采用同态加密、安全多方计算等技术手段,避免对个人隐私的泄露和滥用。
  2. 限制数据应用目的:通过数据脱敏、匿名化、加密、访问控制和审计等技术手段,可以更好地保护个人隐私和企业商业秘密,同时限制数据的使用目的,从而促进数据的共享和流通。
  3. 减少数据滥用风险:隐私计算可以通过多种方式来减少数据滥用风险。通过数据加密、去标识化、安全计算、数据分割、访问控制和审计等技术手段,可以更好地保护个人隐私和企业商业秘密,同时减少数据滥用风险,从而促进数据的共享和流通。

四、构建数据要素流通网络

构建数据要素流通网络需要多方面的支持和合作,包括政府、企业、科研机构等。只有各方共同努力,才能建立起高效、安全、可信的数据流通机制,从而推动数据的共享和流通,促进经济的发展和社会的进步。

  1. 确定数据要素流通网络的目标和原则。例如,要解决数据供给不充足、机构相互不信任、安全流通无范式、数据使用不可控等问题,需要建立互认、互信、互联的数据流通机制,以实现公共数据、企业数据和个人数据的可信流通。
  2. 制定数据要素流通网络的架构和组成。例如,基于分层次的网状结构,可以建立枢纽节点、顶级节点等,以实现数据的流通和共享。
  3. 确定数据要素流通网络的核心技术手段。例如,隐私计算中的多方安全计算、联邦学习、同态加密、不经意传输、混淆电路、秘密共享等技术手段,可以用于实现数据的安全和隐私保护。
  4. 制定数据要素流通网络的实施路径和步骤。例如,建立数据采集、存储、处理、共享等环节的安全机制,以及建立数据流通的标准和规范等。
  5. 开展数据要素流通网络的试点和推广。可以先在一些行业或地区开展试点工作,根据实际情况进行不断优化和完善,然后再逐步推广到更广泛的领域。

五、挖掘数据深层价值:隐私计算与大数据处理结合

隐私计算与大数据分析处理的巧妙结合,可以保护数据隐私的同时,实现大数据的高效分析和处理。这些技术的结合使用,可以满足不同场景下的隐私保护需求,促进大数据的共享和流通。实现大数据的高效分析和处理。探讨一些可行的结合方式:

  1. 分布式隐私计算:该技术结合了分布式计算和隐私保护技术,通过将数据分散到多个计算节点上,并使用加密和安全协议来保护数据隐私,实现大数据的高效分析和处理。同时,通过分布式计算,可以提高数据处理效率和准确性。
  2. 联邦学习:联邦学习是一种机器学习技术,可以在不共享原始数据的情况下,让多个参与方协同训练模型。通过联邦学习,可以保护数据隐私,同时提高模型训练的效率和准确性。
  3. 安全多方计算:该技术可以在多个参与方之间保护数据隐私的同时,进行高效的计算和分析。通过使用加密和安全协议,可以确保参与方之间的数据安全性和隐私保护。
  4. 同态加密:同态加密是一种加密技术,可以在不暴露明文数据的情况下进行计算,并得到与明文数据相关的结果。通过同态加密,可以实现大数据的高效分析和处理,同时保护数据隐私。
  5. 差分隐私:差分隐私是一种隐私保护技术,可以通过添加噪声来保护数据隐私。在大数据分析处理中,可以使用差分隐私来保护数据隐私,同时得到较为准确的分析结果。

六、总结

在实际应用中,多方安全计算可以用于多个领域,例如金融、医疗、政府等。例如,在金融领域中,银行可以借助多方安全计算技术进行风险评估和信贷评估等操作,从而保护客户的隐私和数据安全。在医疗领域中,多方安全计算技术可以用于基因分析和病例共享等操作,从而保护患者的隐私和数据安全。

多方安全计算技术虽然具有很多优点,但也存在一些限制和挑战。例如,该技术的效率相对较低,需要大量的计算资源和网络带宽。此外,该技术需要多个参与方之间的紧密合作和信任,否则容易出现安全漏洞和攻击。因此,在实际应用中,需要综合考虑多方安全计算技术的优缺点和适用场景,并采取有效的安全措施和监管机制,以确保数据隐私和安全性的保护。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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