隐私计算：让我们的数据安全流通

文末附免费获取 中国信通院《隐私计算白皮书（2021）》pdf 下载方式

「数据可用不可见」是在我们个人隐私数据得到保护的前提下，实现数据安全流通的一个重要目标。

让我们的数据安全流通有一个好办法，那就是不让别人知道我们个人的数据长什么样！🐶

你拿不走我的数据~ 但是我可以跟你分享我这部分数据的价值，but请你给我打钱！🤣

本文重点分享「隐私计算技术」如何实现“数据可用不可见”这一重要目标。主要从行业背景剖析、关键概念解读、主要技术流派进行分享。

关键词：数据安全，隐私计算技术，隐私数据

01 行业背景

近年来，「数据安全」话题备受关注，个人数据隐私也开始受到用户的重视。这可以认为是人类进入互联网时代以来对数字化基本人权的觉醒，也是消费互联网开始迈入价值互联网的一个重要转折点。

全球各个国家和地区关于隐私保护、数据安全相关法律政策时间线如下：

• 1974年12月，美国通过《隐私权法》（The Privacy Act）
• 此处略去风云变幻的四十年。。。感兴趣的读者自行查阅史料🐱‍🏍️
• 2018年5月，欧洲联盟出台《通用数据保护条例》（简称GDPR）
• 2019年10月，党的十九届四中全会首次提出将数据作为生产要素参与分配，探索建立健全由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。
• 2020年10月，党的十九届五中全会提出“推进土地、劳动力、资本、技术、数据等要素市场化改革”，再次确立了数据要素的市场地位。
• 2021年9月1日《数据安全法》将正式实施，这是我国数据安全领域的第一部专门法律。

全球各个国家和地区对数据安全的关注极大推动了「隐私计算技术」的发展，因为只有发展隐私计算技术，才能确保在合法合规、不泄露个人用户的隐私数据的前提下实现数据的流通与融合。

02 关键概念

所谓「隐私计算」，拆解一下即为“隐私”+“计算”，加个词扩充一下~🤔进一步解读为“隐私数据”+“数据计算”。（我可真是个小机灵鬼~）

什么是“隐私数据”呢？我们个人的敏感信息就是构成隐私数据很重要的一部分，例如你的身份证号、家庭住址、职业、收入、资产信息、消费行为数据等等这样一些信息，都可以认定为隐私数据。

当然，群体或组织的敏感信息也是属于隐私数据的一部分，可以表示为公共敏感信息，例如企业的纳税记录、不动产信息、抵押情况等。🙌

什么是“数据计算”呢？简单来说，就是把能用于计算的数据“放到一起”，充分利用大规模数据样本，挖掘其背后隐藏的信息，即实现数据价值挖掘的一种技术。

举个栗子：X讯 拥有用户A的社交数据，X宝 拥有用户A的消费行为数据，那如果能把这两部分数据“放到一起”计算，则可以描绘出用户A更精准的客户画像，这样就能给他推荐更精准的广告了~ 从而达到让A天天买买买的目的！👍

当然，X讯 和 X宝 两家公司是不会真的把各自拥有的用户A「隐私数据」“放到一起”进行「数据计算」的，这不符合《数据安全法》的要求，极有可能会造成用户隐私数据泄露，是会“吃竹子鱼🐟”的哦！[潮汕方言，意思是挨老爸老妈的训斥和教导（挨揍）hhha]🤣

这时候「隐私计算技术」就可以大显身手了！如果 X讯 和 X宝 要把各自拥有的用户A的 社交数据+消费行为数据 进行融通，则可以巧妙地将数据变形后再拿出来，放到一台计算服务器上进行联合运算，从而达到他们想要实现的效果。

总的来说，隐私计算技术是通过对隐私数据进行保护：采用对数据进行加密、或只交换数据中间计算结果、或通过可信硬件执行环境等技术，有效解决数据流通与隐私保护之间的矛盾，打破数据孤岛，实现无可信第三方场景下的多方数据价值挖掘的技术体系。😉

03 主要技术流派

联邦学习（Federated Learning）

Ø一种安全人工智能技术。解决在分布式场景下，如何联合多方的数据进行联合建模的问题。

Ø优点：支持比较多的 AI 算法；同时仅通过传递梯度来保护数据隐私和完成模型训练，效率比较高。

Ø缺点：一是基于梯度安全性无法保证，容易被攻击；二是存在数据投毒的风险。

可信执行环境（TEE）

Ø一种安全硬件技术。通俗地说， TEE 是将所有的任务都丢到一个黑盒子里面去计算。

Ø优点：通常我们会将计算的时候用到代码和数据放在操作系统层面，可以保证运行时安全。

Ø缺点：属于硬件部署，所以硬件的升级改造通常没有软件那么轻量和方便。

安全多方计算（MPC）

Ø一种密码学技术。最早由图灵奖获得者、中国科学院院士姚期智先生于1982年提出。主要解决在无可信第三方，保证多个参与方不泄露隐私数据的前提下，协作完成对一个问题的求解。

Ø优点：基于密码学的安全性经过理论推导。

Ø缺点：较难实现高并发、海量参与方的联合计算。

中国信通院《隐私计算白皮书（2021）》pdf下载方法：

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未来已来

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