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数据|隐私计算：拿什么保护我们的数据安全？

数据隐私到底有多重要？
以人脸识别为例 ， 在人脸识别技术正在广泛应用在支付转账、解锁解密、交通案件、实名登记、开户销户、门禁考勤等场景 ， 每一项都影响到我们的财产、健康、隐私等安全 。
数据|隐私计算：拿什么保护我们的数据安全？
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就在央视新闻的一则晚间栏目的报道中 ， 采访人员调查发现 ， 在某一网络交易平台 ， 只要花2块钱就可以买到上千张人脸照片 ， 5000多张人脸照片不到10块钱 ， 单张人脸照片不到1分钱 。 而这些照片都来自真人在社交网络所分享的真实生活照和自拍照 。 如果再叠加上用户的身份信息 ， 其很有可能被用到精准诈骗、洗钱、涉黑等违法犯罪中 。
我们到底把多少隐私信息留在了网上 ， 留给了多少平台 ， 恐怕多到连自己都记不清了 。 而我们对于这些数据最终的去向、用途和安全性几乎一无所知 。
近年来 ， 我国在公民的个人数据和隐私保护上已经开始了相关立法 ， 比如《网络安全法》《民法典》 ， 当中都有相关个人信息保护的法律规定 。 而《数据安全法》《个人信息保护法》也处于向全社会公开征求意见的过程中 。
相关法律的出台更多是事后维权的保障 ， 而个人数据和隐私信息的保护仍然要从源头抓起 ， 那就是各个网络平台从技术层面来实现对数据的全面保护和监管 。
与此同时 ， 数据交易和数据流通 ， 又成为制约我国大数据产业发展的一个重要问题 。 如何通过合法、合规又安全高效的手段获得可信、高质量的数据 ， 又成为很多科技企业和平台亟待解决的难题 。
一方面是用户大量数据隐私泄露的泛滥成灾 ， 一方面是相关企业平台难以获得有效合规的数字资源 ， 这一矛盾使得越来越多的企业呼唤一种新的数据治理和应用方案 。
至此 ， 一种用以保护数据不外泄为前提 ， 但又能实现数据分析和计算的隐私计算（Privacy Computing）已经正式提上日程 。
“百万富翁”难题：隐私计算的缘起
“假设有两个百万富翁相遇 ， 他们都想知道谁更富有 ， 但又不愿意让对方知道自己真正拥有多少财富 。 那么如何在没有第三方参与的情况下 ， 让对方知道谁更有钱？”
这是2000年图灵奖得主姚期智院士在1982年提出的“百万富翁”假设 。 这个烧脑的问题涉及这样一个矛盾 ， 如果想比较两人谁更富有 ， 两人就必须公布自己的真实财产数据 ， 但是两个人又不愿让对方知道自己的财富多少 。 那么 ， 在我们看来 ， 这几乎是一个无解的悖论 。
数据|隐私计算：拿什么保护我们的数据安全？
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这一看似难解的问题就涉及到了数据的所有权和使用权问题 。 富翁拥有的财富就是数据的所有权 ， 富翁将财富数据公布就是数据的使用权 。 目前 ， 主要的互联网平台在为你提供服务的时候 ， 基本上是既获得了数据的使用权 ， 也几乎获得了数据的实际所有权 ， 尽管用户保留对数据的名义所有权 ， 但是大多数人都会将数据保留在这些平台上面 ， 同时也很少有人会去主张平台将数据销毁 。
而面对两位“百万富翁”的小心思 ， 是否有一种技术 ， 可以使得数据的所有权和使用权分离 ， 能够让富翁向这个技术平台透露财富数据 ， 但是经过一系列加密数据的计算 ， 最终只给出相应的结果（谁更富有） 。 对于互联网平台或需要用户数据的企业来说 ， 他们获得的不再是原始数据的所有权 ， 而是经过率先加密的一套数据 ， 来为数据需求方提供服务？
理解了这一假设 ， 就可以理解隐私计算的大概思路 。
在隐私计算里 ， 这是一个专业的加密学问题 ， 可以准确表述为“一组互不信任的参与方之间 ， 在保护隐私信息以及没有可信第三方的前提下的协同计算问题”的《安全计算协议》 。 提出设想的同时 ， 姚期智院士当时也提出了自己的解决方案“多方安全计算”（MPC） 。


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