数据不安全？隐私计算使数据可用不可见

发布时间：2022-04-25 14:00 所属栏目：53 来源：互联网

导读：市场经济中，大多新事物之所以得到关注，是因为有了提前舆论造势。舆论热度往往代表了市场热度。市场驱动需求，带来的是创业者和投资者的闻风而至。多数互联网模式的兴起，大抵如此。但也有特殊，所谓兵马未动，粮草先行。在大众未知或未感的情况下，相关技

市场经济中，大多新事物之所以得到关注，是因为有了提前舆论造势。舆论热度往往代表了市场热度。市场驱动需求，带来的是创业者和投资者的闻风而至。多数互联网模式的兴起，大抵如此。

但也有特殊，所谓“兵马未动，粮草先行”。在大众未知或未感的情况下，相关技术及应用，已经悄然蔓延创投圈，并在产业链上，找到了自己的专属位置。隐私计算就是其中典型。

讲个笔者亲历故事：

笔者最早听说“隐私计算”这个词的时候，大约在半年前。与一朋友交谈，由于对方是业内出身，聊天中难免充满了隐私计算的高深技术用词。在对方连续十分钟的有关隐私计算的发言后，我依然很懵懂。

但我还是坚持用外行解读，为他的讲话做了简单总结：“所谓隐私计算，就是数据安全的一种算法吧。现在数据安全确实需要提上日程。”

对方极力否认：“不，不，不只是数据安全……”

于是，我更迷惑了。接着他便开始了下一轮十分钟的隐私计算概念讲述。

中间，我忍不住择机打断他：“嗯，隐私计算，说到底还是数据安全的问题。”我们各自坚持自己对隐私计算的解读方式。

后来我想，当一个人深入一门行业的时候，他的理解一定是深入、细致，且具有发散性的。随着我对隐私计算的更多了解，我越来越后悔当初不该那么简单粗暴地打断他。显得我如此的外行又不近人情。

在隐私计算的关键技术方案中，以下三种技术实现思路是隐私计算的主要技术方案：以密码学为核心的多方安全计算（MPC）、融合隐私保护技术的可信联邦学习（TFL）、依托可信硬件的可信执行环境（TEE）。

隐私计算涉及到的密码学、数学、分布式系统和底层硬件、差分隐私、可信执行环境、算法模型等学科技术中，最核心的当属密码学。尤其是同态加密（Homomorphic Encryption，HE）的应用，作为一项新型加密技术，可实现数据加密后仍然可以被分析处理，如检索、统计、AI任务操作。在学术研究中，同态加密可以分为加密神经网络、加密KNN、加密决策树和加密支持向量机等算法。其所使用的加密函数性质在数学上称为同态性。

（编辑：ASP站长网）

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