星際大陸:不可忽略的的爆發(fā)點(diǎn):“區(qū)塊鏈+隱私計(jì)算”

區(qū)塊鏈為互聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建了信任機(jī)制,隱私計(jì)算為流轉(zhuǎn)在區(qū)塊鏈中的信息提供了隱私保護(hù),讓鏈上數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)“可用不可見(jiàn)”的特點(diǎn)。

美國(guó)斯坦福大學(xué)的數(shù)學(xué)博士莫曉康認(rèn)為,在21世紀(jì)科技創(chuàng)新的洪流當(dāng)中,區(qū)塊鏈與隱私計(jì)算技術(shù)具有最大的革命性與顛覆性,它正在引發(fā)第二次互聯(lián)網(wǎng)革命,其沖擊力可能超過(guò)1994年開(kāi)始的第一次互聯(lián)網(wǎng)革命。

本篇文章就帶大家一起來(lái)認(rèn)識(shí)一下何為隱私計(jì)算,它與區(qū)塊鏈的結(jié)合為何如此重要。

隱私計(jì)算的概念

星際大陸:不可忽略的的爆發(fā)點(diǎn):“區(qū)塊鏈+隱私計(jì)算”

圖片來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)

隱私計(jì)算最早出現(xiàn)在2016 年發(fā)布的《隱私計(jì)算研究范疇及發(fā)展趨勢(shì)》中,其定義為:“面向隱私信息全生命周期保護(hù)的計(jì)算理論和方法,是隱私信息的所有權(quán)、管理權(quán)和使用權(quán)分離時(shí)隱私度量、隱私泄漏代價(jià)、隱私保護(hù)與隱私分析復(fù)雜性的可計(jì)算模型與公理化系統(tǒng)。”

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是從數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、收集、保存、分析、利用、銷毀等環(huán)節(jié)中對(duì)隱私進(jìn)行保護(hù)的方法。

隱私計(jì)算的技術(shù)介紹

目前市場(chǎng)上主要的隱私計(jì)算技術(shù)有零知識(shí)證明、基于協(xié)議的安全多方計(jì)算、基于現(xiàn)代密碼的聯(lián)邦學(xué)習(xí)、基于硬件的可信執(zhí)行環(huán)境。

零知識(shí)證明,指的是證明者能夠在不向驗(yàn)證者提供任何有用信息的情況下,使驗(yàn)證者相信某個(gè)論斷是正確的。在公有鏈中,不泄露的消息通常指的就是交易信息數(shù)據(jù),它可以讓交易數(shù)據(jù)更隱私,除了交易者之外,其他人無(wú)法知道實(shí)際交易的信息。

舉例:A擁有B的公鑰,A沒(méi)有見(jiàn)過(guò)B,而B(niǎo)見(jiàn)過(guò)A的照片,偶然一天兩個(gè)人見(jiàn)面了,B認(rèn)出了A,但A不能確定面前的人是否是B,這時(shí)B要向A證明自己是B,有2個(gè)方法。

① B把自己的私鑰給A,A用公鑰對(duì)某個(gè)數(shù)據(jù)加密,然后用B的私鑰解密,如果正確,則證明對(duì)方確實(shí)是B。

② A給出一個(gè)隨機(jī)值,并使用B的公鑰對(duì)其加密,然后將加密后的數(shù)據(jù)交給B,B用自己的私鑰解密并展示給A,如果與A給出的隨機(jī)值相同,則證明對(duì)方是B。

安全多方計(jì)算是一種在參與方不共享各自數(shù)據(jù)且沒(méi)有可信第三方的情況下安全地計(jì)算約定函數(shù)的技術(shù)和系統(tǒng)。通過(guò)安全的算法和協(xié)議,參與方將明文形式的數(shù)據(jù)加密后或轉(zhuǎn)化后再提供給其他方,任一參與方都無(wú)法接觸到其他方的明文形式的數(shù)據(jù),從而保證各方數(shù)據(jù)的安全。

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圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)

可信計(jì)算是在計(jì)算和通信系統(tǒng)中廣泛使用基于硬件安全模塊支持下的可信計(jì)算平臺(tái),以提高整體的安全性。其目的是通過(guò)增強(qiáng)現(xiàn)有的PC終端體系結(jié)構(gòu)的安全性來(lái)保證整個(gè)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的安全。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)是使得多方在不共享本地?cái)?shù)據(jù)的前提下,進(jìn)行多方協(xié)同訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)方式。按照訓(xùn)練樣本,按照樣本和特征的分布情況,可以將聯(lián)邦學(xué)習(xí)分為:

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圖片來(lái)源網(wǎng)絡(luò)

橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Horizontal Federated Learning,HFL),適用于特征信息重疊較多的場(chǎng)景,通過(guò)提升樣本數(shù)量達(dá)到訓(xùn)練模型效果的提升。比如兩個(gè)異地的銀行之間就可以構(gòu)建橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型。

縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Vertical Federated Learning,VFL),適用于參與雙方樣本重疊較多時(shí)的場(chǎng)景,通過(guò)豐富樣本特征維度,實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化。比如銀行和商業(yè)公司之間可以構(gòu)建縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型。

聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)(Federated Transfer Learning,FTL),樣本和特征重疊都較少時(shí),需要進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移。

隱私計(jì)算的發(fā)展現(xiàn)狀

在疫情的推動(dòng)下,不可逆轉(zhuǎn)的數(shù)字化發(fā)展趨勢(shì)明顯加快,數(shù)據(jù)成為新的生產(chǎn)要素,大眾對(duì)隱私安全的關(guān)注度也日益提升,隱私計(jì)算在大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用和隱私保護(hù)的雙重需求驅(qū)動(dòng)下,迎來(lái)快速發(fā)展期。

目前,國(guó)內(nèi)隱私計(jì)算領(lǐng)域不僅有包括BAT在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)大廠,也有來(lái)自于垂直行業(yè)的機(jī)構(gòu)以及獨(dú)立創(chuàng)業(yè)公司。各個(gè)玩家的資源生態(tài)、技術(shù)路線和行業(yè)布局均有所不同,也衍生了不同的戰(zhàn)略打法,但起決定性作用的考核標(biāo)準(zhǔn)在于能否為客戶帶來(lái)足夠的、特有的數(shù)據(jù)源以及提供完整解決方案的能力,這也跟各廠商實(shí)現(xiàn)商業(yè)化規(guī)模是息息相關(guān)。

在前進(jìn)過(guò)程中,也仍然存在一些難關(guān),比如:

1、技術(shù)和解決方案還不夠完全成熟,與客戶的需求有一定差距。

2、技術(shù)的安全可靠性有待于提高,導(dǎo)致客戶對(duì)采納技術(shù)有疑慮。

3、市場(chǎng)需求尚未充分展現(xiàn),還缺乏明確的拉動(dòng)型政策和標(biāo)桿性示范項(xiàng)目;一些行業(yè)的數(shù)字化程度低,也制約了數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的需求。

4、產(chǎn)業(yè)推廣需要搭建多方協(xié)同的合作方式,而這種模式的建立并不容易。

其中最主要的問(wèn)題在于技術(shù)的安全可靠、效率、數(shù)據(jù)孤島

。

安全方面,目前的大數(shù)據(jù)主要存儲(chǔ)在阿里巴巴等集中化、規(guī)?;臄?shù)據(jù)中心,數(shù)據(jù)容易出現(xiàn)被盜、泄露等問(wèn)題。

效率方面,大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),讓隱私數(shù)據(jù)的處理成為了一個(gè)難題:大規(guī)模的加密數(shù)據(jù)處理導(dǎo)致計(jì)算性能下降,而非加密數(shù)據(jù)處理又極大概率會(huì)導(dǎo)致隱私信息的泄露。

因?yàn)閿?shù)據(jù)隱私技術(shù)的不成熟,得不到客戶的信任,現(xiàn)在大部分的企業(yè)還是自己保存和維護(hù)自己的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)無(wú)法自由流通和共享,形成數(shù)據(jù)孤島。

針對(duì)這些問(wèn)題,區(qū)塊鏈可能是最佳的解決方案。

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區(qū)塊鏈與隱私計(jì)算相輔相成

信息的共享和透明是區(qū)塊鏈的優(yōu)點(diǎn)也是它在商業(yè)化世界應(yīng)用落地的限制性條件。在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中,沒(méi)有人希望自己的數(shù)據(jù)完全透明化,隱私得不到保護(hù),降低了核心競(jìng)爭(zhēng)力。而“隱私計(jì)算+區(qū)塊鏈”的結(jié)合能夠很好地解決這個(gè)問(wèn)題。

企業(yè)可以將自己的數(shù)據(jù)以加密的形式存在區(qū)塊鏈上,當(dāng)需要與其他人交易數(shù)據(jù)時(shí),可以直接用加密的形式提供數(shù)據(jù)。對(duì)方將得到的加密信息到區(qū)塊鏈中進(jìn)行驗(yàn)證,這樣對(duì)方既能確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性,又不會(huì)讓數(shù)據(jù)在鏈上被公開(kāi)。

舉個(gè)例子,小文身份證的號(hào)碼是360735199813482347,她存在區(qū)塊鏈上后的加密信息為jinghxuw9997bnsbhgjk8892,并轉(zhuǎn)化為二維碼。當(dāng)小文入住酒店時(shí),酒店只需要掃描二維碼得到加密信息,然后在在一個(gè)可信的計(jì)算環(huán)境中和得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,確定小文的身份。在整個(gè)過(guò)程中,酒店方都不會(huì)知道小文的姓名和住址,但是又能夠確認(rèn)是小文本人,沒(méi)用假身份證,可以辦理入住。

“隱私計(jì)算+區(qū)塊鏈”的結(jié)合能夠促進(jìn)商業(yè)模式的重大改變。它意味著在多方合作中,合作各方愿意把那些本來(lái)不愿意上鏈共享的數(shù)據(jù)拿出來(lái)共享,促成合作。

這里所說(shuō)的“共享”并不是要讓指其他人看見(jiàn)你的數(shù)據(jù),而要讓這些數(shù)據(jù)能以某種安全的形式進(jìn)入商業(yè)邏輯的處理中。這樣的創(chuàng)新需要技術(shù)方與應(yīng)用方非常深度的合作才能完成。只有當(dāng)隱私計(jì)算被充分使用時(shí),區(qū)塊鏈才能真正開(kāi)始商業(yè)落地。

區(qū)塊鏈隱私計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景案例

區(qū)塊鏈隱私計(jì)算有非常廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景,比如說(shuō)我們熟悉的醫(yī)療系統(tǒng)。

醫(yī)院的數(shù)據(jù)基本不會(huì)分享給企業(yè),另外,還存在藥品追溯體系不健全;病患醫(yī)療信息在醫(yī)院間不互通,重復(fù)檢查,加重患者負(fù)擔(dān);紙質(zhì)票據(jù)、處方流通不利于保存、有安全風(fēng)險(xiǎn)等問(wèn)題。

假如把所有數(shù)據(jù)用區(qū)塊鏈共享起來(lái),會(huì)發(fā)生什么呢?

1、結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)藥品進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤監(jiān)管,輔助質(zhì)量監(jiān)管,杜絕假藥。

2、在確?;颊唠[私的情況下,實(shí)現(xiàn)患者醫(yī)療信息脫敏及機(jī)構(gòu)間共享,減少重復(fù)檢查,提高診治效率。

3、重要票據(jù)和處方上鏈存證,處方不能被篡改。

4、可信數(shù)據(jù)存證及智能合約使醫(yī)療保險(xiǎn)賠付更準(zhǔn)確便捷。

5、利用區(qū)塊鏈去中心化存儲(chǔ),限制數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限,以保障就醫(yī)者的信息、診斷記錄、基因數(shù)據(jù)等醫(yī)療信息的安全。

醫(yī)院的數(shù)據(jù)和其它機(jī)構(gòu)的結(jié)合起來(lái)是十分有價(jià)值的。舉個(gè)例子,醫(yī)院數(shù)據(jù)通過(guò)明文不流通放在本地,提供給藥廠進(jìn)行新藥開(kāi)發(fā),因?yàn)榭捎玫臄?shù)據(jù)多了,時(shí)效更快了,藥企就可以比較快地把新藥投放市場(chǎng),最終藥價(jià)也會(huì)下降,患者看病的負(fù)擔(dān)也會(huì)下降。

雖然目前區(qū)塊鏈隱私計(jì)算的行業(yè)發(fā)展依然處于探索期,市場(chǎng)格局沒(méi)有定性,戰(zhàn)略打法和技術(shù)路線仍沒(méi)有確定性的終極答案。但隨著市場(chǎng)需求的持續(xù)增長(zhǎng),可以預(yù)測(cè)的是,整個(gè)產(chǎn)業(yè)很快將迎來(lái)全新的發(fā)展局面。

星際大陸也將持續(xù)關(guān)注和探索此領(lǐng)域的發(fā)展。

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