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實現隱私計算的相關技術


2021年01月12日

一、隱私計算(Privacy Computing)

隱私計算,廣義上是指面向隱私保護的計算系統與技術,涵蓋數據的產生、存儲、計算、應用、銷毀等信息流程全過程,想要達成的效果是使數據在各個環節中 “可用不可見”。目前最先落地于金融、醫療等行業。


二、實現隱私計算的相關技術

從技術角度出發,和隱私計算相關聯的概念很多——多方安全計算(MPC)、可信硬件(TEE)、聯邦學習、差分隱私、區塊鏈等。目前業內采用的主流技術包括三類:多方安全計算(MPC)、聯邦學習和可信執行環境(TEE)。

當前實現隱私計算的技術主要可分為可信計算和密碼學兩大方向。

  • 可信硬件
    • 可信硬件指可信執行環境,核心思想是構建一個安全的硬件區域,各方數據統一匯聚到該區域內進行計算。
  • 密碼學
    密碼學指用算法實現對計算過程中的數據保護,以多方安全計算聯邦學習等為代表。

1. 多方安全計算(Secure Multi-Party Computation MPC)

多方安全計算(Secure Multi-Party Computation,簡稱MPC)是指在無可信第三方情況下,通過多方共同參與,安全地完成某種協同計算。即在一個分布式環境中,多個參與者共同完成對某個函數的計算,該函數的輸入信息分別由這些參與者提供,且每個參與者的輸入信息是保密的,在計算結束后,各參與者獲得正確的計算結果,但無法獲知其他參與者的輸入信息。這種方式主要基于密碼學的一些隱私技術,相關概念還包括同態加密(Homomorpgic Encryption)、不經意傳輸(Oblivious Transfer)、混淆電路(Garbled Circuit)和秘密共享(Secret Sharing)等。

核心在于計算參與方在數據加密狀態下進行計算。彼此不知對方數據,卻能得到正確的計算結果。
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圖1:安全多方計算(Secure Multi-Party Computation)

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圖2:安全多方計算的相關概念


2. 聯邦學習(Federated machine learning/Federated Learning)

聯邦機器學習(Federated machine learning/Federated Learning),又名聯邦學習,聯合學習、聯盟學習。聯邦機器學習是一個機器學習框架,能幫助多個機構在滿足用戶隱私保護、數據安全和政府法規的要求下,進行數據使用和機器學習建模。有觀點認為,基于多方數據進行聯合建模,各自原始數據不對外輸出,由中心方進行協調的建模,都可稱為聯邦學習。

聯邦學習的系統架構大致分為橫向聯邦學習、縱向聯邦學習、遷移學習三類,分別對應不同數據集的差異情況。

核心:“數據不出門,算法滿地跑”
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圖3:聯邦學習(Federated machine learning/Federated Learning)


3. 可信執行環境(Trusted Execution Environment TEE)

以上兩種方式主要是在軟件和算法層面實現隱私計算。可信執行環境(TEE)則基于硬件實現。

這種方式的思路是在CPU 上構建一塊安全區域,這塊區域的作用是給數據和代碼的執行提供一個更安全的空間,在這個安全區域內進行相關的計算。比較有代表性的是Intel-SGX、ARM-TrustZone等。


三種技術的對比

這三種方式在安全性、工程能力和落地場景等方面存在不同的特點,我們可以通過下文這張對比圖,了解不同技術思路的優劣勢。
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圖4:三大技術對比圖


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