浅析数据安全之密态化计算

01
数据安全的必要性

习近平总书记指出“没有网络安全就没有国家安全”，网络安全主要包括数据、信息系统、智能系统、信息物理融合等多方面的广义安全，其中“数据安全”作为网络安全的基础，近几年一些企业以及政企系统频发数据安全泄漏问题^[1-5]，已经引起整个社会群体对于数据使用的担忧，数据安全引起整个社会的高度重视。

数据安全应保证数据产生、存储、传输、访问、使用、销毁、公开等全生命周期安全，并且需要做到保证数据处理过程的保密性、完整性、可用性。如何安全采集用户数据，并且实现安全地对用户数据进行使用，主要包括在整个数据周期中保证安全，即在数据的生产、传输、存储、访问、销毁等全生命周期的数据安全。

• 数据生产与采集阶段，需要采取数据的分级分类管理制度，同时使用区块链以及数字水印等技术对数据进行身份鉴别以及记录，并通过数据过滤技术将数据的伪造样本、对抗样本等进行过滤；

• 数据传输阶段，通过采用加密算法对数据进行加密，并通过密钥管理，实现密钥全周期的安全管理；

• 数据存储阶段，通过机密和认证来保证文件数据完整性、可靠性以及安全性，具备安全、加密以及授权认证等优点；

• 数据访问阶段，采用基于区块链技术的多因子认证机制来对用户身份进行验证授权可以改善该类问题；

• 数据使用阶段，采用数据匿名化以及脱敏的技术，防止数据泄漏以及损坏等问题；

• 数据销毁阶段，主要通过软硬销毁结合方式彻底销毁删除数据。

图1：数据端云交互过程的泄露场景

数据安全在整个社会发展中不可忽略，随着网络技术的发展，越来越多的网民开始关注个人的数据隐私，大型企业也因为担心数据被窃取导致泄漏事件发生，对企业造成负面的影响，并且企业之间很难进行数据元素的流通，从而导致“数据孤岛”现状。

02
隐私计算技术破解“数据孤岛”困局

随着国家对数据安全的重视，各企业告别数据明文时代，启程数据密态时代，根据专家判断，数据密态时代大致发展为三个阶段，计算密态化、大数据密态化以及数据要素密态化，考虑到目前大多数企业正在进行明文计算向密文计算转换的初始阶段，即：计算密态化。目前各行业在计算密态化阶段主要应用在较为基础和经典的场景，采用“隐私计算”的相关技术。

“隐私计算”一系列技术的提出，主要用于解决海量数据之间的安全流动，既需要保证数据发挥价值，又需要保护数据隐私安全，防止数据信息泄漏，隐私计算主要是指在数据全生命周期中，实现数据的“可用不可见”，兼顾数据流通与隐私保护两大方面，目前隐私计算想要实现的功能主要涵盖为两点：数据可用不可见，数据不动模型动。

隐私计算的技术主要分为三类：

• 以密码协议为底层基础的安全多方计算技术，其底层技术均为密码学相关原语技术，主要用于实现大数据分析、查询以及统计的功能函数。

• 以人工智能技术奠基的联邦学习技术，该类技术依托人工智能技术，主要用于机器学习的建模过程，并在其过程中，需要多次应用到安全多方计算的相关技术。

• 安全可信硬件技术。其核心思想主要是构建可信执行环境，在该安全环境中进行数据的计算，但是该类技术的安全性主要依赖于芯片硬件厂商。

03
浅析安全多方计算技术路线

3.1 安全多方计算的起源

安全多方计算最早起源于百万富翁问题，华裔图灵奖获得者中国科学家姚期智^[10]在1982年提出使用安全两方计算技术可以用来解决百万富翁问题。

百万富翁问题是指，在没有可信第三方的前提下，两个百万富翁如何不泄露自己的真实财产状况来比较谁更有钱。

图2：百万富翁难题原型

姚提到使用混淆电路构造比较函数f(a,b)，参与比较的两方分别输入a和b，经过混淆电路构造的函数f(a,b)的计算，根据输入值a与b的大小关系，输出0或1。

图3：解决百万富翁难题的功能函数

为了实现安全计算，姚提出在电路计算过程中对所有门电路上的计算值进行加密，针对每条线路，随机选取两个“混淆密钥”来对线路α和线路β的比特值进行加密，使用“双重加密”的方式，对于输出线路γ，保证电路的计算安全。下图所示为“或”门的双重加密过程：

图4：姚氏混淆电路中“或”门输入输出线路比特组合值表

图5：姚氏混淆电路中“或”门双重加密表

针对不同电路门运算，生成对应的电路加密表，并且需要保证电路加密表经过置换顺序后进行排列，防止由于位置导致泄露电路的输入信息，同时需要保存随机混淆值与对应真实值之间的映射关系，即“解密运算表”，用于在解密时，将电路的拓扑每层解密，实现电路的完整计算。

3.2 安全多方计算简介

安全多方计算作为隐私计算的核心技术，其主要功能简述为：在无可信第三方的前提下，多个计算节点在分布式计算环境中，各自输入数据，共同完成某个功能函数的计算，并不泄漏各个参与方的输入，并且所有参与方可以共享功能函数的输出函数值。

图6：安全多方计算过程示意图

上述过程中，各个参与方是将各自数据加密后再进行计算的，其中参与方在将数据分布式加密后再输入到功能函数的计算模块，充分保证明文的安全性。

安全多方计算本质上为功能函数的设计与计算结果的输出，在该过程，需要考虑到异地通讯部署计算节点的网络带宽问题，并且需要考虑待计算数据库的量级，以及功能函数计算时的性能和安全性，目前常用秘密共享、同态加密、不经意传输以及混淆电路这四类技术混合使用来完成多方计算函数的构造，其中秘密共享和同态加密技术将计算任务看作是函数；使用不经意传输构造的计算任务可以看作是查询功能；使用混淆电路构造的计算任务主要是电路的构造。上述四类技术在构造多方安全计算函数时，均有利弊，通常在构造时，混合使用上述几类技术。

• 秘密共享：该类技术本质为秘密分割，主要是将秘密值进行分割，分到若干个参与者手中，每个参与者只能得到其中的分片信息，只有满足门限阙值参与者的秘密才可以恢复整个秘密，常用门限秘密共享方案。

• 同态加密：分为有限同态加密和全同态加密，该类技术主要在密文域上进行数据运算，目前有限同态加密实现的功能有限，但是效率较优；全同态加密可以涵盖各类函数的计算实现，目前计算开销距离实际应用，仍需优化。

• 不经意传输：该类技术主要是指接收方和发送方之间以不经意的方式传输信息，可以做到发送者对于接受者的选择信息比特不知情，并且对于接收者而言，只能得到对应的选择信息，对于其他信息不知情。通过Beaver^[14]的去随机化技术，以及后期发展的不经意传输扩展技术，可以实现使用少量不经意传输来实现大量不经意传输的计算，安全性和效率较优。

• 混淆电路：混淆电路使用布尔电路以及算数电路等来实现函数的构造，将计算任务转为门电路的计算，具备很强的安全性，但效率较低。

安全多方计算技术主要基于各类底层密码学原语及协议，并且可以实现无可信第三方的可证安全性；但是由于底层技术大多为密码学技术，构造功能计算函数的通信复杂度以及计算复杂度而言，平衡优化为设计方案的难点。通用安全多方计算技术最早由图灵奖获得者华裔计算机科学家姚期智于1982年提出，经过30多年的发展变化，经历效率较优的专用安全多方计算算法时代，并且在2010年左右，各类安全多方计算的通用编译器的设计出炉，各类算法的改进以及硬件性能的稳定增长，使得安全多方计算具备更优的通用性。目前ABY3、MP-SPDZ、CrypTen、Obliv-C、TF-Encrypted MPC等安全多方计算的开源框架在科研以及产业界具备重要的意义，具备较强的借鉴意义。

安全多方计算作为隐私计算非常典型的技术工具，其可以达到“输入隐私性、计算正确性、去中心化”的特性，在数据融合场景以及数据资产化场景中，实现数据集的查询、统计分析、建模预测以及可信存储等功能，在6G技术兴起后，高带宽、低延时的网络特性使得安全多方计算的可信计算功能更显优势；并且安全多方计算技术可以利于实现数据的确权，保障数据所有者的权益，将数据交易的本质由数据所有权转换为数据使用权。安全多方计算技术不仅作为隐私计算的一类重要技术，该技术也被用在区块链领域，主要应用在隐私智能合约、密钥管理以及随机数生成等应用场景。

安全多方计算的开销依旧远大于明文计算，因此优化模型框架，提升算法效率以及正确率是目前研究者的重要工作任务。安全多方计算技术作为一类重要核心技术，依旧需要与可信硬件技术、联邦学习技术以及区块链技术进行合作，实现在可信环境中联合建模、统计分析，以及上链下链的一系列技术，共同保证完成数据安全，为隐私数据护航。随着目前算法的优化，可以做到支持更为复杂的运算任务，隐私计算技术将作为必备的技术，在数据的完整生命周期中，达到保护用户数据隐私保护的效果。

04
应用场景

安全多方计算技术在一些特定的应用场景，可以实现计算逻辑，数据大小比较以及两方集合求交等场景，可以采用几种不同的密码学技术设计协议；针对通用的场景，理论上可以使用混淆电路、同态加密以及不经意传输协议实现各类计算，由于可扩展性质的限制，在产业界应用之前依旧需要优化。

安全多方计算技术主要用在需要秘密共享以及隐私保护的数据计算场景，主要包括可信交换、安全查询以及联合分析等。

4.1 数据可信交换

主要用于解决“数据孤岛”问题，适用于不同企业机构间实现数据的可信互通，通过使用安全多方计算技术，保证数据的安全性以及隐私性问题，降低数据信息交易的成本，为数据拥有方和需求方之间提供安全交互服务的网络技术。

4.2 数据安全查询

数据存储在云端服务器，出于合规要求，需要对数据分级并加密，用户在查询数据时，使用安全多方计算技术，保证数据查询方用户仅能得到自己需要的信息，密文状态下实现查询，本地用户解密，并且服务器端对于用户的查询的具体内容不知情，该类技术可以实现数据的安全查询，保障查询方用户与服务器的两方隐私。

4.3 数据联合分析

目前的企业以及各类机构的数据分析主要聚集在自己内部应用产生数据进行分析，属于传统数据分析种类，随着跨机构以及跨国公司的经营运转，需要对各类数据进行联合分析，安全多方计算技术可以用于改进传统的数据分析算法，创建多个节点，多方参与者之间可以进行数据源协同分析，保护数据以及各方参与者。

随着大数据时代的发展，各大企业以及各类用户群体更加看重数据安全，实现密态化计算已经成为趋势，云端进行密文的相关计算，使用隐私计算技术来完成云端数据的函数计算功能，切实保护用户数据的数据安全，提高企业影响力。隐私计算技术助力企业管理亿万级用户的数据安全，为企业级用户提供数据安全保障。

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