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什么是隐私计算?如何保护用户隐私?

来源:游侠书生 发布时间:2021-09-13 11:43 标签:隐私计算(1)
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有人说:“数据是新时代的石油。”事实上,随着全球数字经济的蓬勃发展,数据的重要性已经远远超过石油。但随后数据kill熟识、滥用人脸识别技术、过度索取权限等乱象,让人们苦不堪言,损害了公众的合法利益。

9月1日,我国第一部关于数据安全的特别法——“数据安全法”正式实施,成为数据安全和数字经济发展的重要基石。法律明确规定发展与安全并重,在强调数据安全的基础上,鼓励数据的应用和流通,并鼓励相关技术的研究和应用。

作为一项能够兼顾数据应用和安全防护的关键技术,隐私计算被业界寄予厚望。什么是隐私计算?如何保护用户隐私?申请有多远?在日前举行的“数据安全与隐私计算”研讨会上,业内专家对上述问题进行了深入探讨,明确隐私计算在充分保护数据和隐私的前提下可以实现数据. @价值转化与释放,应用前景和商业价值巨大。

隐私计算让数据安全力量

数据可以通过流通共享和协同计算更好地释放其价值,数据的井喷式发展也将带来前所未有的价值传递。但是,隐私保护、数据合规等监管要求,让数据拥有者陷入了“不愿分享、不敢分享、无法分享”的困境。北京睿来智能科技有限公司CEO田田表示,数据value和隐私安全往往处于二元对立状态。海量数据分散在众多机构和信息系统中,形成“信息孤岛”和“数据”“烟囱”,无法充分发挥数据元素的经济社会价值。

和隐私计算可能成为解决数据困境的突破口。什么是隐私计算?中国信息通信研究院云计算与Big数据研究所大数据部副主任严舒介绍,隐私计算是在保护数据的前提下实现数据分析计算的一类技术以免泄漏到外界。聚集。

" 与之前传统的数据协作方式相比,隐私计算技术开辟了一个全新的模式,在保证数据提供方不泄露原有数据、数据的前提下@被分析计算并实现数据的“可用但不可见”。田田说。不过,虽然隐私计算改变了数据交互融合的模式和形式,有效保护了数据流通过程中的安全,但还是需要配合其他技术来解决数据流通前后的问题数据 流通。 、应用等方面。

从技术机制来看,隐私计算主要包括三种技术流派:一是以安全多方计算为代表的(部分)通用多方交互协议;另一种是以联邦学习交互协议为代表的面向多方的机器学习应用;三是以可信执行环境为代表的基于可信硬件的集中执行方案。

尚处于大规模商业应用的初期

随着互联网数据相关法律法规的不断完善,各行业对企业合规数据流通的需求日益旺盛,隐私计算市场也迎来了更大的发展期。发展。各个机构都在竞相进入赛道。除了一些大型互联网公司和专业化创业团队,很多大型数据、AI、区块链和传统的数据安全公司也开始向游戏转型。

在应用端,隐私计算的落地场景也在逐渐从数据需求旺盛的金融、互联网、医疗、政府领域延伸到智慧能源、智慧终端、智慧城市等更多行业。

但总体而言,隐私计算市场还处于大规模商业应用的早期阶段。严舒还表示,目前隐私计算的技术和方案还不够成熟。在安全性、性能以及数据互联互通等方面还存在挑战,一定程度上限制了隐私计算的推广应用。

天天强调,以牺牲安全性为代价来执行各种隐私计算技术是没有意义的。由于密码证明安全不等于实际安全,特别是一些多方隐私计算协议用于不符合其安全假设的场景,因此许多假设的安全方法在实际应用中存在严重的安全漏洞。

同时,在应用开发环境中,隐私计算也会带来很多新的安全问题,比如算法歧视,或者被黑客投资在“脏数据”“毒数据”,存在“数据投毒”。严舒表示,隐私计算技术产品安全分类标准和行业信任共识尚未建立。

性能是隐私计算应用落地的保证。严舒介绍,隐私计算产品的安全性、性能和准确性相互影响,相互抵消。目前国内隐私计算产品在某些场景下基本可以使用,但未来面对更多数据方、更大数据体积、更复杂场景时,性能等指标仍有待加强。

要成为核心底座还有很长的路要走

在政策驱动和市场需求的共同作用下,隐私计算已经成为商业和资本竞争的赛道市场。信息技术研究分析公司Gartner在其报告中将隐私计算列为2021年九大趋势之一,并指出到2024年,全球隐私驱动的数据保护和合规技术支出将超过150亿美元美元。

虽然隐私计算有望成为数据元素市场建设的关键基础设施,但要真正成为核心底座还有很长的路要走。严舒认为隐私计算未来的发展需要在内部实现“互联互通”,实现不同平台之间的互认互通,打破平台壁垒,突破数据孤岛,同时避免“数据孤岛”的诞生";完全释放数据元素的价值是不够的。仅仅依靠隐私计算 是不够的。还要加强隐私计算与人工智能、区块链、云计算等技术的“交叉融合”。

天天也说隐私计算主要是为了解决数据“链接”的问题,开放数据频道,让更多的数据可以使用,但是数据的路@价值是需要的 业务需求牵引,尤其是人工智能需求牵引。同时,面向AI的性能优化可以为隐私计算的高效落地带来重大机遇。在实现跨行业跨域数据融合的基础上,深入挖掘和释放数据的最大价值。

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