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数字货币交易所2020-11-17

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大数据时代,由于对数据安全和隐私的考虑,比如政府、运营商、互联网公司收集的数据无法向第三方披露,于是形成了数据孤岛,数据之间无法沟通,数据的价值无法体现。如何应用海量数据,实现数据流,保护数据隐私,防止敏感信息泄露,是当前大数据应用面临的主要挑战。隐私计算就是为了解决这些问题而产生的。

今天,普拉东创新研究所的夏博士为我们分析了隐私计算技术。

现在业界已经很久没有提出隐私计算了。学术界对隐私计算的明确定义实际上来自李凤华博士等人2016年的一篇文章。但当时的定义过于形式化,实践中难以实现。目前,隐私计算仍然由以数据为核心的大数据行业(包括金融、医疗、政务、物流、互联网等对该数据隐私保护需求强烈的行业)驱动。

其次,隐私计算也需要合规:目前欧盟的GDPR和美国的医疗法规比较完备。国内大数据行业不能像以前一样直接销售数据。比如两个企业需要数据共享,不能像以前那样以简单粗暴的交易形式来完成。会造成个人数据隐私泄露,导致企业面临被处罚的风险。例如,这种数据共享是在企业甲和企业乙之间完成的,企业甲直接将数据明文丢给企业乙;如果B拿到了A的数据然后卖掉,A的数据价值真的就没了,有隐私泄露的风险。因此,从这个角度来看,未来明文数据共享或明文数据交易会越来越少。

如何用隐私计算技术解决现有数据共享或数据协作的痛点?业内有句话叫“数据可用,数据不可见”。比如A和B要做一个联合模型训练,B有自己的模型,然后需要A的一些数据来更准确的建立这个模型。数据曾经在明文州直接流动,现在我们需要把它处理成密集的数据,也就是加密的,这样在整个建模过程中各方都受到隐私保护。B无法推回A的任何原始数据片段,A也无法得到B的模型信息,“可用”是指B最终使用了A提供的这个数据的值;“看不见”是指明文在其整个生命周期内,除了在a的局部区域外,都无法解析地得到

从技术分类来看,隐私计算主要有以下几个方向:首先是基于密码学的隐私计算技术栈,包括安全多方计算、零知识证明和同态加密,其次是联邦学习、可信执行环境和差分隐私

差分隐私

差分隐私是一个部分统计的概念,最早出现在医疗行业。意思是我给一个数据库加了一些噪音干扰它。与原数据库相比,添加噪声后的数据库查询准确率仍然很高,新数据库隐私被识别的概率最小。

该技术在差分隐私的应用场景相对有限。例如,当医院获得一些患者的基因数据时,它不希望任何人将这些患者的基因数据与一些外部数据库(如医院中患者的医疗信息)相关联,以识别患者的身份。当数据库之间需要这样的联合攻击时,可以使用差分隐私进行保护。但是这种技术不属于主流隐私计算,因为它不能做一些常见的任务,比如联合建模或者数据交集计算。

TEE

一般来说,TEE就是把所有的任务都扔进一个黑箱里计算。通常我们把计算中用到的代码和数据放在操作系统层面。黑盒是操作系统中一种特殊的可信执行环境。然后,这个可信的执行环境允许您将所有涉及敏感数据的计算任务都放入这个盒子中。运行在可信执行环境中的可信应用无法与普通应用进行数据交互。在与外部数据交互时,需要一些特殊的安全接口,运行时安全性更好。

目前该技术的大问题是其安全性完全基于对TEE产品的信任。在国际上,全球平台国际标准化组织率先制定了这一标准。目前实现技术主要有AMD的英特尔, SGX  SEV和ARM的信任区。

TEE几乎可以运行隐私计算所需的所有任务,但它也有一定的局限性。因为是硬件部署,升级硬件通常没有软件那么轻巧方便。如果硬件有漏洞,问题会更大;而且TEE有时候无法处理一些网络带宽和计算资源高的任务。TEE的优点是设计和架构部署相对简单。

联邦研究

联邦学习(Federated  Learning,FL)最早是由谷歌,提出的,当时他们必须解决的一个问题是,谷歌想从每个人的分布式手机中收集数据,然后进行模型培训。因此,谷歌提出的联邦学习开源框架是基于移动环境的。到目前为止,包括谷歌,在内的微众, 百度,银行已经提出了自己的联邦学习技术框架。联合学习实际上主要解决的是分布式环境下每个参与者如何拥有自己的数据,如何充分利用这些数据进行模型训练,如何满足每个参与者的隐私需求(参与者不想把自己的数据告诉其他人,即使是可信平台)。

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