數據共享=隱私泄露?隱私計算說:No

發布:武漢新聞網

原創 騰云

既要讓大數據創造價值,進而為生活創造更多的便利,又要把個人隱私“鎖”得嚴嚴實實。在很多人看來,這可能是天方夜譚。 搜163 http://www.so163.cn

但對于網絡平安從業者來說,這并非無解,而是一道需要數學、密碼學、計算機科學等知識來尋找答案的應用題。 武漢新聞網 http://www.34467004.buzz/

其中的一個答案,便是“隱私計算”。

BBTI論文 http://www.bbti.cc

分享人 | 老鷹 搜163 http://www.so163.cn

互聯網平安專家、IDF實驗室創始人

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文 | 林偕

騰云特約作者

隱私計算在最近幾年越來越受到關注。

在《打破數據孤島:如何實現“可用不可見”的數據融合?》一文中,騰云介紹過的聯邦學習在數據融合領域的應用,就是隱私計算的典型例子。

數據孤島真實存在。一方面,出于商業利益、隱私保護等考量,數據在不同企業間形成了數不清“數據島群”,島嶼間相互割裂,甚至島嶼內部數據也無法高效流通。數據的價值釋放舉步維艱。

但數據本身具有極強的網絡效應,通俗地說,數據融合的“性價比”頗高,是典型的“1+1>2效應”。如果Facebook、Twitter、Google等巨頭愿意共享自身數據,那么每一家在精準營銷、信息推薦等方面的能力都將得到提升。

而除了互聯網行業內的數據融合之外,跨行業、跨場景的合作更有助于彌補彼此的短板。

當下,除了一些大型科技公司之外,大多數公司其實并不具備完整的數據變現能力,短板明顯:數據分析公司有很強的建模能力、分析能力,但缺少數據和算力;傳統公司有自身的業務數據,但在建模、數據處理等能力方面比較落后;各大云廠商有著強大的計算資源,但缺少行業積淀。合作是大勢所趨。

正是在這樣的背景下,隱私計算站在了“風口”上。

隱私計算廣義上是指面向隱私保護的計算系統與技術,涵蓋數據的生產、存儲、計算、應用等信息流程全過程。

它的優點很明顯:不泄露原始數據,可以在保護數據平安的前提下,實現多個維度數據的跨界融合,有助于破解數據保護與利用之間的矛盾。

在Gartner發布的2019年技術炒作周期(hype cycle)曲線報告中,首次將隱私計算列為處于啟動期的關鍵技術。

國外的科技巨頭早已看到隱私計算的巨大市場空間。

2017年初,微軟亞研院就與外部學者聯合,利用差分隱私技術研發的PrivTree,可以通過數學的方式對個人的地理位置信息模糊化處理,同時還能在整體上維持數據集的整體精度。

2019年,谷歌公布了差分隱私庫的開源版本,以使其合作伙伴更好保護用戶和自身的隱私數據。

隱私計算離我們的生活并不遙遠。

2016年,蘋果公司在全球開發者大會上首次提出了差分隱私技術(Differential Privacy),從iOS 10開始,蘋果使用差分隱私技術,在個人使用模式的小樣本中注入數學噪音,在不影響個人隱私的前提下,幫助發現大批量用戶的使用模式,從而增強用戶體驗。

從2018年開始,國內的大型科技公司接連入局,資本市場也保持高度關注。這條賽道常常被認為蘊藏著新的平臺型機會——在滿足數據合規的基礎之上,誰能率先實現數據源的有效融合,幫助需求方高效地提取可用數據,進而釋放數據價值,誰就有成為大平臺的機會。

中國官方早在2016年就將隱私計算技術提上了發展日程。

2016年底,工信部發布的《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》提出,支持企業加強多方平安計算等數據流通關鍵技術的攻關和測試驗證。2019年9月,工信部發布《工業大數據發展指導意見(征求意見稿)》,提出在工業領域積極推廣隱私計算技術以促進工業數據平安流通。

針對隱私計算的一系列問題,騰云獨家采訪了互聯網平安專家、IDF實驗室創始人黑客老鷹。以下為經過編輯的采訪實錄。

騰云:隱私計算涵蓋了非常多的技術,我們可以對它進行哪些分類?

老鷹:從軟硬件上,主要可以分為硬件保護和軟件保護兩個主要方向:可信硬件和平安多方計算。

按照使用場景來劃分,第一類是混淆運算,包括差分隱私、聯邦學習等。它們解決的問題,簡單來說,就是大家想用數據,但又不希望把數據粗暴地暴露出去,即數據的“可用不可見”問題。

比如,當我們按照偏好劃分人群,不需要每個人的原始數據然后打標簽。而只是在結果層面形成標簽,這實際是一種數據脫敏的做法。混淆運算的過程,更多是一種純粹數學意義上的運算。

第二類,如區塊鏈等隱私計算方法,它的特點是,在數據使用過程中,區塊鏈溯源保證數據的真實性,使其不被篡改、加工。解決的是隱私數據使用方式不當的問題。

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