隐私计算助力数据的安全流通与共享

大数据的收集、使用和共享可以使企业更好地判断用户的需求，为企业和用户提供更好的服务例如推荐系统，用户画像等。

但是想要合规并且最大化利用这些数据需要克服以下两方面的问题：

一：基于对数据和用户隐私的保护，数据通常存放在不同的物理位置，也就产生了数据孤岛问题，这使得数据的交互和利用存在一定的困难。

二：传统的商业协议不能有效地保护数据的安全。一旦原始数据离开数据所有方的数据库，它将面临完全失去控制的风险。典型的负面案例是Facebook上的剑桥门事件。双方遵循协议:Facebook将向剑桥分析公司转移数千万用户的数据用于学术研究。然而，原始数据被公布，Facebook就完全失去了对数据的控制，这些数据被用于了非学术目的导致Facebook面临巨额罚款。数据共享需要从技术层面提供更安全的解决方案，以确保在数据流通和协作的过程中对数据的使用权限进行控制。这时，隐私计算应运而生。

“隐私计算”是保护隐私信息全生命周期的一种新的计算理论和方法。采用隐私泄露、隐私保护和隐私计算模型以及使用权分离体系等方法，保护数据在使用过程中不被泄露。隐私计算本质上是在保护数据隐私的前提下，解决数据流通、数据应用等数据服务问题。隐私计算的概念包括:“数据可用但不可见，数据不移动模型移动”、“数据可用但不可见，数据可控且可测量”、“不共享数据，但共享数据的价值”等。根据目前市场上隐私计算技术的主要相关技术，可分为联邦学习、可信执行环境和安全多方计算三大类。

联邦学习是一种包括两个或多个参与者的分布式机器学习技术和系统。它允许人们对明文数据进行特定的代数运算，以得到加密后的结果，解密后得到的结果与对明文执行相同操作的结果相同。这些参与者通过一种安全的算法协议进行联合机器学习，可以以中间数据交换的形式参加联合建模，然后将模型共享给各个参与方使用。通过这种方法得到的模型效果与传统的中央机器学习模型的效果几乎相同，既保证了数据隐私，也打破了数据孤岛的困境。

安全多方计算是一种技术和系统，它可以安全地计算约定的功能，不需要参与者共享自己的数据，也不需要可信的第三方。通过安全算法和协议，参与者将数据以明文形式加密或转换，然后将数据提供给其他方。任何参与者都不能以明文形式访问其他方的数据，从而保证了各方数据的安全性，如图所示。

可信执行环境包括首先创建信任的安全根，然后建立从硬件平台、操作系统到应用程序系统的信任链。在这个信任链上，第一级认证是从根开始度量的，从一级开始逐级信任。实现了信任的逐步扩展，从而构建了一个安全可信的计算环境。可信计算系统由信任根、可信硬件平台、可信操作系统和可信应用程序组成。它的目标是提高计算平台的安全性。

目前，区块链与趣链技术的隐私计算技术相结合的应用已经在金融领域实现。

在金融风控方面，个人用户的开卡信息和银行黑名单都是敏感数据。如果他们显示明文信息,很容易导致数据泄漏,导致非法交易数据,从而危及企业的利益，侵犯用户隐私。

以数据处理为例，抵押贷款信用评级需要使用来自多家银行和多家公司的各种业务数据。区块链技术可以保证数据的可靠性和审计跟踪数据，但它并不擅长跨部门处理数据和保证数据隐私。趣链科技通过区块链和隐私技术的结合，搭建了数据共享和安全计算平台，不仅可以扩展平台的数据存储和处理能力，还可以保证敏感数据的隐私性和安全性。

随着各领域对隐私计算的日益重视，隐私计算已成为一个热门的新兴技术，成为商业和资本竞争的热点。数据流通是释放数据价值的关键环节，隐私计算技术为数据流通提供了解决方案。隐私计算的发展具有一定的优势和广阔的应用空间。然而，由于技术发展的不完善，它也面临着一些问题。无论是通过工程实现的创新突破，还是软硬件之间的优化适配，隐私计算的商业化应用还需要一些时间才能够大规模实现。尽管仍然存在着许多挑战，但伴随技术的不断成熟和市场认知的持续提高，隐私计算将继续为金融、通信、医疗、政务等场景提供可信数据基础，促进数字经济高质量发展。