隱私計算:護航數據價值,實現“可用不可見”

        科技日報 2021-09-13 22:45:06

        有人說:“數據是新時代的石油?!笔聦嵣?,隨著全球數字經濟的蓬勃發展,數據的重要性已遠遠超過了石油。但隨之而來的大數據殺熟、濫用人臉識別技術、過度索取權限等亂象,卻讓人苦不堪言,損害了公眾的合法利益。

        9月1日,我國第一部有關數據安全的專門法律——《數據安全法》正式施行,成為數據安全保障和數字經濟發展領域的重要基石。該法明確提出,發展與安全并重,在強調數據安全的基礎上鼓勵數據應用和流通,同時鼓勵相關技術的研究與應用。

        作為能夠兼顧數據應用與安全保護的關鍵技術,隱私計算被業界寄予厚望。隱私計算是什么?如何保護用戶隱私?距離落地應用還有多遠?在日前舉辦的“數據安全與隱私計算”專題研討會上,業內專家就上述問題深入探討,明確表示,隱私計算能夠在充分保護數據和隱私安全的前提下,實現數據價值的轉化和釋放,應用前景和商業價值巨大。

        隱私計算讓數據安全流通

        數據通過流通共享與協同計算,能更好地釋放其價值,大數據的井噴式發展也將帶來前所未有的價值傳遞。但隱私保護、數據合規等監管要求,讓數據擁有方陷入“不愿共享、不敢共享、不能共享”的困境。北京瑞萊智慧科技有限公司CEO田天表示,數據價值和隱私安全時常處于二元對立的狀態,海量數據散落在眾多機構和信息系統中,形成“信息孤島”和“數據煙囪”,無法充分發揮數據要素的經濟、社會價值。

        而隱私計算則有可能成為解決這一數據困境的突破口。什么是隱私計算?中國信通院云計算與大數據研究所大數據部副主任閆樹介紹,隱私計算是在保護數據本身不對外泄露的前提下,實現數據分析計算的一類技術集合。

        “相比之前傳統的數據協作方式,隱私計算技術開辟了一種全新的模式,在保證數據提供方不泄露原始數據的前提下,對數據進行分析計算,實現數據的‘可用不可見’?!碧锾煺f。不過,隱私計算雖然改變了數據交互與融合的模式和形態,有效保護了流通過程中的數據安全,但仍需要配合其他技術來解決數據流通之前和之后,在權屬、應用等方面的問題。

        從技術機制來看,隱私計算主要包含三大技術流派:一是以安全多方計算為代表的(部分)通用多方交互協議;二是以聯邦學習為代表的面向機器學習應用的多方交互協議;三是以可信執行環境為代表的基于可信硬件的中心化執行方案。

        尚處大規模商業化應用前期

        隨著互聯網數據的相關法規不斷完善,各行業對企業合規數據流通的需求日益強烈,隱私計算市場也迎來了一個較大的發展期。各類機構競相進入賽道,除了一批大型互聯網公司和專精型創業團隊,眾多大數據、AI、區塊鏈和傳統數據安全公司也開始紛紛轉型入局。

        在應用側,隱私計算的落地場景也正從強數據需求的金融、互聯網、醫療和政務領域,逐步向智慧能源、智慧終端、智慧城市等更多行業延伸。

        但總體來看,隱私計算市場仍處于大規模商業應用的前期,閆樹也表示,目前隱私計算技術和解決方案還不夠成熟,在安全、性能和數據的互聯互通等方面仍存在挑戰,一定程度上限制了隱私計算的推廣和應用。

        田天強調,在犧牲安全性的前提下進行各類隱私計算的技術沒有任何意義。由于密碼學上的證明安全與實際安全并不相等,尤其是一些多方隱私計算協議被應用在不符合其安全假設的場景中,因此很多假設安全的方法在實際應用中存在嚴重的安全性漏洞。

        同時,在應用開發環境中,隱私計算也會帶來很多新的安全問題,比如算法歧視,又或者被黑客投入“臟數據”“毒數據”,存在“數據投毒”的風險。閆樹表示,隱私計算技術產品的安全分級標準與行業信任共識仍有待建立。

        性能是隱私計算應用落地的保障。閆樹介紹道,隱私計算產品安全、性能、準確性三者之間相互影響、相互抵消。目前,國內隱私計算產品在特定場景下已基本具備可用性,但在未來面臨更多數據方、更大數據量、更復雜場景時,性能等指標仍有待加強。

        要成為核心底座仍任重道遠

        在政策驅動和市場需求的共同作用下,隱私計算成為商業和資本競爭的賽道市場。信息技術研究和分析公司Gartner在其報告中將隱私計算納入2021年最前沿的九大趨勢之一,并指出到2024年,全球隱私驅動的數據保護和合規技術支出將突破150億美元以上。

        雖然隱私計算有望成為數據要素市場建設的關鍵基礎設施,但若要真正成為核心底座,仍然任重道遠。閆樹認為,隱私計算未來發展需對內實現“互聯互通”,實現不同平臺間的互認互用,破除平臺壁壘,打通數據孤島的同時避免催生“數據群島”;要充分釋放數據要素價值僅靠隱私計算還不夠,還需要加強隱私計算與AI、區塊鏈、云計算等技術的“交叉融合”。

        田天同樣表示,隱私計算主要是解決數據“鏈接”問題,打開數據通路,讓更多數據能夠被使用,但實現數據價值之路,需要業務需求牽引,尤其是人工智能需求牽引。同時,面向AI的性能優化可以為隱私計算高效落地帶來重大機遇,在實現跨業、跨域的數據融合基礎上,深度挖掘與釋放數據的最大價值。(付麗麗)

        關鍵詞: 隱私 計算 護航 數據

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