美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)專家團(tuán)隊 | 隱私計算帶動數(shù)據(jù)安全應(yīng)用
2021-08-06 19:04:17
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你有沒有聽到這樣的事情：經(jīng)常上熱搜的“大數(shù)據(jù)殺熟”、手機好像在監(jiān)聽消費者的喜好、外賣小哥被困在算法里停不下來……
仿佛有一雙眼睛在無時無刻的盯著我們的一舉一動，其實這些都是隱私泄露。不管是對個人也好，對企業(yè)也好，泄露隱私都會讓我們感到毛骨悚然。
近年來，數(shù)據(jù)安全事件頻繁發(fā)生，數(shù)據(jù)安全威脅日益嚴(yán)峻。而這一切的根本原因在于，數(shù)據(jù)所帶來的巨大潛在利益,促使不法之徒肆無忌憚的收集和使用我們的隱私數(shù)據(jù)。
2021年9月起，正式施行的《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》就是為了規(guī)范數(shù)據(jù)處理活動，保障數(shù)據(jù)安全，促進(jìn)數(shù)據(jù)開發(fā)利用，保護(hù)個人、組織的合法權(quán)益，維護(hù)國家主權(quán)、安全和發(fā)展利益而制定的專項法律。
數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)下最重要的生產(chǎn)要素，在保證數(shù)據(jù)安全的同時，更要發(fā)展數(shù)據(jù)。該如何兼顧發(fā)展與安全，平衡效益與風(fēng)險，在保障數(shù)據(jù)安全的前提下，挖掘數(shù)據(jù)價值？
數(shù)據(jù)可用不可見
由于競爭及政策等原因，“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象明顯
眾多企業(yè)在開展業(yè)務(wù)的過程中積累了大量的數(shù)據(jù)，但由于物理和邏輯上的孤立性、合規(guī)監(jiān)管以及隱私保護(hù)等方面的原因，海量數(shù)據(jù)被獨立存儲在不同區(qū)域、企業(yè)中，彼此間互不相通，形成數(shù)據(jù)孤島，限制了數(shù)據(jù)價值的釋放。
數(shù)據(jù)隱私問題日益嚴(yán)峻，用戶信任度逐步下降
隨著各類技術(shù)的不斷發(fā)展，基于位置跟蹤、行為偏好記錄、智能推薦的各種定向精準(zhǔn)化服務(wù)在給我們提供諸多便利的同時，也產(chǎn)生了越來越多的數(shù)據(jù)隱私問題。2018年，Google被爆出50萬Google+賬戶資料外泄，先后為此付出總計高達(dá)90億美元的罰款。頻發(fā)的數(shù)據(jù)泄露問題削弱了對科技公司隱私保護(hù)能力的信任。
隨著競爭形勢的日益嚴(yán)峻，為了提高自身競爭力，越來越多的企業(yè)希望能夠與產(chǎn)業(yè)上下游公司、政府等數(shù)據(jù)主體進(jìn)行數(shù)據(jù)共享，實現(xiàn)深入合作。針對“數(shù)據(jù)孤島”問題，一種叫做“數(shù)據(jù)可用不可見“的合作新模式被提了出來。借助以聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計算等為代表的隱私計算技術(shù)，數(shù)據(jù)合作主體可以實現(xiàn)原始數(shù)據(jù)不出庫，僅數(shù)據(jù)“價值”和“知識”出庫，從而完成數(shù)據(jù)融合的目標(biāo)。
例如疫情期間，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺可以進(jìn)行協(xié)作建模，在原始數(shù)據(jù)“足不出庫”的前提下，完成了對小微企業(yè)的精準(zhǔn)畫像，實現(xiàn)了企業(yè)信用評估、銀行授信以及政府貼息全閉環(huán)流程。
隱私計算技術(shù)實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”
在大數(shù)據(jù)、人工智能、“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，“個人信息保護(hù)”重要性進(jìn)一步提升。隱私計算技術(shù)幫助數(shù)據(jù)合作方不需要得到真實的數(shù)據(jù)就可以實現(xiàn)想要的作用，從而實現(xiàn)了不共享數(shù)據(jù)，卻又共享數(shù)據(jù)的目的。
數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代來臨，數(shù)據(jù)要素市場化配置逐漸上升為國家政策。通過政策的支持和技術(shù)的完善，隱私計算最終能夠完美實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“可用不可見”，達(dá)到數(shù)據(jù)安全的保護(hù)目的。
利刃出鞘：隱私計算
隱私計算技術(shù)為實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”提供了解決方案。具體什么是隱私計算？隱私計算是在實現(xiàn)保護(hù)數(shù)據(jù)擁有者的權(quán)益安全及個人隱私的前提下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的流通及深度挖掘數(shù)據(jù)價值的一種重要方法。
隱私計算通常一種由兩個或多個參與方聯(lián)合計算的技術(shù)和系統(tǒng)，參與方在不泄露各自數(shù)據(jù)的前提下，通過協(xié)作對他們的數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合機器學(xué)習(xí)和聯(lián)合分析。參與方既可以是同一機構(gòu)的不同部門，也可以是不同的機構(gòu)。
隱私計算技術(shù)主要包括基于密碼學(xué)的多方安全計算、基于可信硬件的可信執(zhí)行環(huán)境以及新興的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)。
√ 多方安全計算主要適用于統(tǒng)計分析、判斷決策、查詢
√ 可信計算需要硬件廠商授權(quán)，適用于數(shù)據(jù)保護(hù)要求較低的應(yīng)用場景
√ 聯(lián)邦學(xué)習(xí)則適用于機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)預(yù)測分析
其中聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為后起之秀，在數(shù)據(jù)安全中得到了廣泛的探索與發(fā)展。聯(lián)邦學(xué)習(xí)的本質(zhì)上是一種分布式的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，各個參與者不需要把數(shù)據(jù)整體移動到一個可信計算環(huán)境中，而是在本地使用本地的數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個本地的模型，并通過場景使用半同態(tài)加密、秘密分享等隱私計算技術(shù)的方式來同步模型參數(shù)，從而進(jìn)行模型的迭代訓(xùn)練。從而做到數(shù)據(jù)可用不可見，數(shù)據(jù)不動模型動，實現(xiàn)極高的安全性，合規(guī)性。
他山之石：應(yīng)用場景
各領(lǐng)域均存在數(shù)據(jù)合規(guī)流通的需求，隱私計算用武之地眾多。盡管隱私計算行業(yè)尚處早期，但已在人工智能、金融、醫(yī)療等許多場景中實現(xiàn)應(yīng)用落地。
金融領(lǐng)域：構(gòu)建反欺詐模型，打通信用信息流通
金融交易線上業(yè)務(wù)占比不斷擴大，金融聯(lián)合反欺詐勢在必行。單一來源數(shù)據(jù)構(gòu)建的反欺詐模型效果較差，因此各金融機構(gòu)具有很強的反欺詐合作意愿。但在具體合作過程中又往往擔(dān)心用戶的隱私數(shù)據(jù)和機構(gòu)的商業(yè)機密遭到泄露，造成重大不利影響。金融數(shù)據(jù)涉及商業(yè)機密，“供應(yīng)鏈金融”信用信息流通受阻，金融反欺詐也難以得到有效解決。
解決思路：各機構(gòu)可基于隱私計算技術(shù)，利用多維度數(shù)據(jù)建立聯(lián)合金融反欺詐模型，共享黑名單。數(shù)據(jù)可以沒有離開各自本地的情況下，融合多方特征使得反欺詐模型達(dá)到最佳效果。“區(qū)塊鏈+隱私計算”的解決方案能夠?qū)⑵髽I(yè)的信息形成不可篡改的數(shù)據(jù)記錄，并實現(xiàn)實時信息共享。其他參與者無法獲知具體經(jīng)營信息，但可以利用其進(jìn)行信用評估計算。
醫(yī)院的醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及患者隱私，數(shù)據(jù)壁壘難以打破。一方面，我國醫(yī)院體系內(nèi)部醫(yī)療數(shù)據(jù)缺乏結(jié)構(gòu)化規(guī)劃；另一方面，醫(yī)院體系外部機構(gòu)從醫(yī)院獲取數(shù)據(jù)的成本越來越高，造成大量醫(yī)療數(shù)據(jù)資源浪費，嚴(yán)重阻礙了科研開展及醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展。如何在防止“信息泄露”的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)多方醫(yī)療數(shù)據(jù)共享，提高醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘效率，是當(dāng)前醫(yī)療領(lǐng)域面臨的巨大挑戰(zhàn)。
解決思路：在利用數(shù)據(jù)脫敏等技術(shù)保證各醫(yī)療機構(gòu)數(shù)據(jù)不被泄露的基礎(chǔ)上，由政府牽頭，構(gòu)建安全數(shù)據(jù)開發(fā)平臺，獲得授權(quán)的使用者可在數(shù)據(jù)平臺上通過第三方應(yīng)用或者自己開發(fā)的程序?qū)υ紨?shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，最后由平臺輸出數(shù)據(jù)的使用價值和結(jié)果，大幅度的提升醫(yī)療數(shù)據(jù)的利用價值，促進(jìn)科研開展和醫(yī)療行業(yè)發(fā)展。
可以攻玉：美林能力
美林?jǐn)?shù)據(jù)多年在能源行業(yè)有著豐富的數(shù)據(jù)治理及挖掘經(jīng)驗，結(jié)合強大的云邊能力，在隱私計算技術(shù)上深耕挖掘，通過云邊協(xié)同等新型技術(shù)賦能，研究隱私計算技術(shù)解決多領(lǐng)域數(shù)據(jù)安全問題。
能源領(lǐng)域：構(gòu)建能源反竊模型，保障數(shù)據(jù)共享安全
能源行業(yè)作為關(guān)乎國計民生的基礎(chǔ)行業(yè)，具有巨大的數(shù)據(jù)挖掘價值，但也由于其具備天然的敏感性，此類數(shù)據(jù)直接匯聚到統(tǒng)一的平臺非常困難。水、電、氣、熱等能源數(shù)據(jù)天然形成了數(shù)據(jù)孤島，數(shù)據(jù)無法貫通嚴(yán)重阻礙了能源AI應(yīng)用落地。如何打破數(shù)據(jù)壁壘，解決“最后一公里”問題？
解決思路：以聯(lián)邦學(xué)習(xí)、安全多方計算等數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)技術(shù)為核心的分布式計算平臺，產(chǎn)品針對機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行定制化的隱私保護(hù)改造，保證數(shù)據(jù)不出本地即可完成模型訓(xùn)練，最大化各個合作企業(yè)在數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)價值，很好地解決了業(yè)界數(shù)據(jù)孤島的難題。
稅收數(shù)據(jù)和電力數(shù)據(jù)在宏觀上能有效反映經(jīng)濟(jì)運行現(xiàn)狀及變動趨勢，在微觀上能夠反映社會主體經(jīng)營狀況，在服務(wù)經(jīng)濟(jì)分析、精準(zhǔn)施政等方面，具備覆蓋面廣、數(shù)據(jù)質(zhì)量好、采集頻率高、顆粒度細(xì)等特點。然而，稅務(wù)與電力數(shù)據(jù)因數(shù)據(jù)隱私泄露的問題，對部分資源在涉電及涉稅數(shù)據(jù)的相關(guān)分析中出現(xiàn)阻礙。
解決思路：借助隱私計算，共享并融合稅務(wù)與電力數(shù)據(jù)，提升稅務(wù)與電力數(shù)據(jù)的含金量，實現(xiàn)隱私保護(hù)下的高質(zhì)量數(shù)據(jù)協(xié)作。同時通過隱私計算平臺，促進(jìn)稅務(wù)和電力的數(shù)據(jù)協(xié)作，實現(xiàn)政企數(shù)據(jù)融合應(yīng)用。
引玉之磚：未來發(fā)展
隱私計算技術(shù)日益完善，未來有望邁入快車道
2020年10月20日，隱私計算入選Gartner2021年九大重要科技趨勢。根據(jù)Gartner預(yù)測，2025年將有一半的大型企業(yè)機構(gòu)在不受信任的環(huán)境和多方數(shù)據(jù)分析用例中使用隱私增強計算處理數(shù)據(jù)，隱私計算技術(shù)將在2-5年內(nèi)走向成熟。
大鵬一日同風(fēng)起，扶搖直上九萬里。美林?jǐn)?shù)據(jù)多年來深耕行業(yè)應(yīng)用，不斷沉淀總結(jié)技術(shù)與業(yè)務(wù)的最佳結(jié)合點，在大數(shù)據(jù)與人工智能時代積累了豐富的行業(yè)級算法庫及強大的算法能力。通過云邊等新型技術(shù)賦能，積極發(fā)展隱私計算能力，美林?jǐn)?shù)據(jù)正昂首挺胸，踐行以客戶為中心，為用戶提供安全可靠的大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)，為傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供美林力量！
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