數(shù)據安全共享和價值轉化既是政策導向，也是大數(shù)據和數(shù)字經濟發(fā)展的關鍵。隱私計算技術，已成為數(shù)據流通安全的“最優(yōu)技術解”。
政策法規(guī)加速落地，市場關注度快速提升。我國多部與數(shù)據安全相關的法律法規(guī)落地實施，形成了較為完備的安全法律體系，多部法規(guī)與政策明確鼓勵運用隱私計算技術破局數(shù)據流通中的安全問題，使得隱私計算成為當下火熱的新興技術。
本文以隱私計算多種技術與未來發(fā)展為核心，帶你一文快速讀懂隱私計算多種技術路線，并對技術流變發(fā)展趨勢做出預測。
崛起70年：主流技術路線速覽
隱私計算是在保護數(shù)據本身不對外泄露的前提下，實現(xiàn)數(shù)據分析計算的一系列技術路線的統(tǒng)稱，可達到“數(shù)據可用不可見”的目的，在充分保護數(shù)據和隱私安全的前提下，實現(xiàn)數(shù)據價值的轉化和釋放。
隱私計算并非單一的技術，而是包含多種隱私保護技術、隱私增強技術，是一系列技術的統(tǒng)稱，涉及密碼學、安全硬件、信息論、分布式計算等多個學科。“隱私計算”這個概念雖然誕生時間不長，但從其現(xiàn)代密碼學的本質來看，其相關技術理論的研究有著相當?shù)囊欢螝v史。
從1949年香農開創(chuàng)現(xiàn)代密碼學時代起，安全多方計算、零知識證明被陸續(xù)提出，多種新的技術路線和隱私計算方案(例如混淆電路、基于秘密分享的MPC、半同態(tài)加密等協(xié)議和算法等)也陸續(xù)出現(xiàn)。七十余年間，隱私計算經歷多個里程碑，技術體系逐步發(fā)展和壯大，并開始有大規(guī)模的項目落地。
2019年后，隱私計算進入應用期，走出學院派與實驗室，廣泛與行業(yè)應用場景相結合。各類隱私計算廠商也如雨后春筍一般涌現(xiàn)出來，激發(fā)了隱私計算技術可用性的快速提升。
當前，隱私計算在應用中快速發(fā)展，領域內仍在持續(xù)涌現(xiàn)出更多新的技術特點和解決方案。
從技術層面來說，隱私計算主要有三類主流技術路線：一類是采用密碼學和分布式系統(tǒng)，以多方安全計算(Secure Multiparty Compute，MPC)為代表;另一類是采用基于硬件的可信執(zhí)行環(huán)境(Trusted Execution Environment，TEE);最后一類是近年來發(fā)展相當火熱的聯(lián)邦學習(Federated Learning，F(xiàn)L)。此外，還有零知識證明、同態(tài)加密、差分隱私等技術。各類技術路線融合應用趨勢凸顯。
多方安全計算
多方安全計算(Secure Multiparty Compute，MPC)是一種將計算分布在多個參與方之間的密碼學分支，參與者在不泄露各自隱私數(shù)據情況下，利用隱私數(shù)據參與保密計算，共同完成某項計算任務。
這項技術最早可追溯至1981年，Rabin首次提出通過Oblivious Transfer(OT) 協(xié)議實現(xiàn)機密信息交互。1982年，姚期智教授在論文《Protocols for Secure Computations》中提出“百萬富翁問題“，即兩個百萬富翁在沒有可信第三方、不透露自己財產狀況的情況下，如何比較誰更富有，這標志著多方安全計算技術的產生。1986年，姚期智教授提出混淆電路技術，實現(xiàn)了第一個多方(兩方)安全計算方案。1987年，Goldreich等人提出了基于電路的秘密共享方案GMW，并將其應用于多方安全計算。
同態(tài)加密
同態(tài)加密(Homomorphic Encryption，HE)是一種通過對相關密文進行有效操作(不需獲知解密秘鑰)，從而允許在加密內容上進行特定代數(shù)運算的加密方法。其特點是允許在加密之后的密文上直接進行計算，且計算結果解密后和明文的計算結果一致。
1978年，Ron Rivest、Leonard Adleman和Michael L. Dertouzos提出同態(tài)加密問題，并在同年提出滿足乘法同態(tài)的RSA算法。同態(tài)加密問題的提出將加密技術的研究從靜態(tài)引向動態(tài)，是理論上的巨大革新，也開創(chuàng)了隱私計算的先河。2009年，Gentry提出了首個實用的全同態(tài)加密算法，標志著全同態(tài)計算時代的開始。2017年，國際同態(tài)加密標準委員會成立，標志著同態(tài)加密在全球進入高速發(fā)展階段。
聯(lián)邦學習
聯(lián)邦學習(Federated Learning，F(xiàn)L)是一種具有隱私保護屬性的分布式機器學習技術。在機器學習中，通常會從多個數(shù)據源聚合訓練數(shù)據，并將其傳送到中央服務器進行訓練。然而這一過程容易產生數(shù)據泄露風險。在聯(lián)邦學習模型中，運算在本地進行，只在各個參與方之間交換不包含隱私信息的中間運算結果，用于優(yōu)化各個參與方相關的模型參數(shù)，最終產生聯(lián)邦模型，并將應用于推理，從而實現(xiàn)了“原始數(shù)據不出本地”、“數(shù)據可用不可見”的數(shù)據應用模式。按照數(shù)據集合維度相似性構成的特點，業(yè)界普遍將聯(lián)邦學習分為橫向聯(lián)邦學習、縱向聯(lián)邦學習與聯(lián)邦遷移學習。
2012年，王爽等在期刊Journal of Biomedical Informatics發(fā)表論文，首次解決醫(yī)療在線安全聯(lián)邦學習問題，該框架服務于多個國家級醫(yī)療健康網絡，也是聯(lián)邦學習系統(tǒng)構架層面的突破。
零知識證明
零知識證明(Zero-Knowledge Proof，ZKP)，是指證明者能夠在不向監(jiān)控者提供任何有用信息的情況下，使驗證者相信某個論斷是正確的。零知識證明實際上是一種涉及雙方或更多方的協(xié)議，即雙方或更多方完成一項任務需要采取的一系列步驟，證明者需要向驗證者證明并使其相信自己知道或擁有某一消息，但證明過程不向驗證者泄露任何關于被證明消息的信息。
1985年，S. Goldwasser、S. Micali和C. Rackoff首次提出零知識證明(Zero-Knowledge Proof, ZKP)概念。目前在實際應用中，某些加密貨幣就采用了這一技術路線。
可信執(zhí)行環(huán)境
可信執(zhí)行環(huán)境(TEE)是一種基于硬件的隱私保護方法，是指計算平臺上由軟硬件方法構建的一個安全區(qū)域，可保證在安全區(qū)域內部加載的代碼和數(shù)據在機密性和完整性方面得到保護。2009年，OMTP工作組率先提出一種雙系統(tǒng)解決方案：在同一個智能終端下，除多媒體操作系統(tǒng)外再提供一個隔離的安全操作系統(tǒng)，這一運行在隔離硬件之上的隔離安全操作系統(tǒng)用來專門處理敏感信息以保證信息安全，該方案是可信執(zhí)行環(huán)境的前身。
在實踐層面，目前以Intel SGX和ARM TrustZone為基礎的TEE技術起步較早，社區(qū)和生態(tài)已比較成熟。同時，國產化的芯片廠商在TEE方向上已經開始發(fā)力，國內芯片廠商如海光、鯤鵬、飛騰、兆芯等都推出了支持可信執(zhí)行環(huán)境的技術，信創(chuàng)國產化趨勢明顯，相關生態(tài)也正在加速建立、完善。
差分隱私
2006年，C. Dwork提出差分隱私(Differential Privacy, DP)，這一技術路線的主要原理是通過引入噪聲對數(shù)據進行擾動，并要求輸出結果對數(shù)據集中的任意一條記錄的修改不敏感，使攻擊者難以從建模過程中交換的統(tǒng)計信息或者建模的結果反推出敏感的樣本信息。
隱私計算的未來：融合應用
除上述技術之外，還有圖聯(lián)邦、混淆電路、不經意傳輸?shù)榷喾N技術路線被先后提出，并不斷在科研和產業(yè)的推動下得到發(fā)展和應用。
縱觀隱私計算不同技術路線，可以發(fā)現(xiàn)各有其優(yōu)勢與不足，在可支持計算、隱私保護維度、隱私保護強度、安全性、性能等方面有較大差異，分別適合不同的應用和場景;同時，不同的技術路線目前正在持續(xù)融合、取長補短，實現(xiàn)1+1>2的應用效果。例如通過硬件加速的全同態(tài)加密算法構建強隱私、高性能的縱向聯(lián)邦學習系統(tǒng)，就是一個不同技術路線深度融合的典型案例。
相信在未來，不同技術路線的融合以及與人工智能、區(qū)塊鏈等新興技術的結合，能夠推動隱私計算大規(guī)模落地，實現(xiàn)海量數(shù)據要素的價值釋放。
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