隐私计算：加密技术的另一维度
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相信不少小伙伴都有过这样的经历，手机浏览了某些网站后，马上就能接到相关推销电话；当你在微信上和好友聊到一款新的产品后，在你打开淘宝或其它购物软件想了解该产品时，你发现它赫然出现在推荐产品的列表当中。这些情况让我们很难不怀疑聊天软件和购物软件之间存在着对我们个人私有信息的交易，这些公司对我们的隐私了如指掌！没错，这就是我们生活中常见的数据隐私滥用现象。
然而不可否认的是，有时候这也为我们的购物过程节省了宝贵的时间，但是隐私问题的存在始终让我们难以接受。那么，是否存在两全其美的方式，即让用户能够在保护自身隐私的同时也享受到上面描述的便捷购物体验呢？隐私计算便为数据隐私保护提供了新的思路。
隐私计算（Privacy-preserving computation）是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一系列信息技术，保障数据在流通与融合过程中的“可用不可见”。隐私计算是一套复杂的技术体系，它包含了硬件、密码学、分布式机器学习等多种底层技术。根据目前中国业界共识，隐私计算主要包含以下技术路线：安全多方计算、同态加密、可信执行环境、联邦学习等。
🔺隐私计算的实现方法
同态加密允许用户直接对密文进行特定的代数运算，得到的仍是加密的结果，将其解密所得到的结果与对明文进行同样的运算结果是一样的。它的优势在于可以对加密数据进行分析和检索，因此可以由第三方来处理隐私数据。同态加密算法的计算流程可以用下图表示：
🔺同态加密过程
同态加密方案分为两种：半同态和全同态，前者仅能支持加减计算，而后者支持加减乘除计算。同态加密的概念最早由Rivest等在1978年首次提出，随即成为了密码学界的开放难题，国外学者相继研究了满足乘法或加法的同态加密算法，还提出了能同时满足有限次乘法与加法的同态密码，直到2009年，Gentry才构造出了第一个全同态加密方案，解决了困扰密码学界30多年的难题。全同态加密被认为是解决云计算安全的最好方法，利用全同态加密方案对用户数据进行加密，再将密文发送到云端，云端可以在不解密的情况下进行检索和比较等操作，这避免了数据存储方泄露数据的危险。
安全多方计算（Secure Multi-Party Computation）解决了如何在参与计算的各方不泄露自身输入、且没有可信第三方的情况下安全地计算约定的函数并得到可验证结果的问题，它是由图灵奖得主姚期智院士于1982年通过提出和解答“百万富翁问题”而创立。
🔺百万富翁问题
所谓百万富翁问题就是：假设有两个百万富翁，他们都想知道谁更富有，但他们都想保护好自己的隐私，都不愿意让对方或者任何第三方知道自己真正拥有多少财富。那么，如何在保护好双方隐私的情况下，计算出谁更有钱呢？
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，两人似乎就必须公布自己的真实财产数据。但是，两个人又都希望保护自己的隐私，不愿让对方或者任何第三方知道自己的财富。在普通人看来，这几乎是一个无解的悖论。而姚期智院士提出了混淆电路作为上述问题的一种解决方案，这是安全双方计算的一种经典解决方案。
🔺姚氏混淆电路
当前，隐私计算应用最广泛的是金融行业。在金融行业，数据渠道融合与风险控制是业务实施的重要部分，隐私计算技术可以应用于金融行业的获客和风控方面，比如多家金融机构在不泄露客户个人信息的前提下对客户进行联合画像和产品推荐；在多头借贷等场景下，在不泄露客户已有贷款数额、各金融机构所拥有的黑名单等信息的前提下有效评估客户的信用情况，降低违约风险。
🔺基于多方安全计算技术的征信系统联盟
在医疗行业，全球抗击新冠疫情数据共享也运用到了隐私计算，这使各方可以在不公布详细数据的情况下，联合其他科研人员协同进行病例样本基因组的联合分析并共享结果，实现了对病毒流行病学情况的实时追踪和对未来毒株演化的预测，成为抗击疫情的一把利剑。
🔺医学科研应用平台
隐私计算技术可以提供政府数据与电信企业、互联网企业等社会数据融合的解决方案，比如可以联合多部门的数据对道路交通状况进行预判，实现车辆路线导航的最优规划，减缓交通堵塞。目前，在一些地方政府的相关规划里，隐私计算技术有望成为下一个应用推广的重点。
[1]李凤华, 李晖, 贾焰, 等. 隐私计算研究范畴及发展趋势[J]. 通信学报, 2016, 37(4): 1-11.
[2]宋双杰, 孙含儒, 吴振宇. 隐私计算：动态的加密技术——区块链技术引卷之八[N].通证通研究院x FENBUSHI DIGITAL专题报告,2019.
[3]https://mp.weixin.qq.com/s/23G8qolXXkUha2tKCBPRrg
[4]https://mp.weixin.qq.com/s/eVyw7f4IZEUoRcIq6-KomQ
[5]https://mp.weixin.qq.com/s/7AK2sq2nWqJ-_-n12HspGA
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