隐私计算推动数据安全共享，将如何重塑数字化城市？

作者：华略评估研究员  樊沛文来源：上海华略智库（ID：HUALUETT）

2020年4月中共中央、国务院联合印发的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中，数据首次被定性为土地、劳动力、资本、技术之外的第五大生产要素。然而，在数据被大规模、高频度开发应用的过程中，如何保障数据隐私安全、确定数据使用权责、防止数据价值稀释？隐私计算技术可以为我们提供新的可能。

什么是“隐私计算”

“隐私计算（Privacy Computing）”又称“隐私增强计算（Privacy-Enhancing Computation）”，指在保护源数据隐私性、机密性的前提下，完成计算分析任务，实现数据的“可用不可见”。

这一技术起源于姚期智教授1982年在《安全计算协议》中提出的“百万富翁设想”，他为解答这一问题所发布的“安全多方计算”理论框架是当今隐私计算的重要技术路线之一。

百万富翁设想

两个百万富翁在街头邂逅，他们都想炫一下富，比比谁更有钱，但是出于隐私，都不想让对方知道自己到底拥有多少财富，如何在不借助第三方的情况下，让他们知道彼此之间谁更有钱？

这个经典问题可被描述成“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”。

隐私计算的技术路线可以分为可信硬件和密码学两大领域。可信硬件通过构建一个安全的硬件区域用以汇聚和计算数据，营造可信执行环境；密码学则指通过采用安全多方计算、联邦学习等算法实现计算过程中的数据保护。

无论采取何种技术路线，隐私计算最终以形成“三权分立”局面为目标：数据所有权只归属于用户本人、系统强制执行数据计算权、拥有用户授权的第三方对加密计算结果中的被授权部分享有数据使用权。

安全多方计算：小明、小安、小红想计算三个人的总工资，但都不想让别人知道自己的工资。为此，他们每个人将自己的工资数值随机分为三部分，分别提供给另外两个人。这样，三个人共计掌握了9个数字，计算这9个数字的和就得到了三个人的工资总和。但由于他们得到的是其他人工资被随机划分出的一个数值，没有人能够知道别人的工资。

联邦学习：本质是模型代替数据“移动”，可以类比为放牧。主人让牛群（计算模型）在各地移动吃草料（数据），主人并不知道牛去哪里、吃了什么草（数据），但并不影响晚上挤出牛奶（计算结果）。

隐私安全计算方式图示

隐私计算”解决的主要问题

隐私计算使得保护隐私安全、防止数据污染、释放数据价值成为可能，将加快构建良性数据生产关系和有序数据要素市场，助力数据资产化。

1.保护商业秘密和公民隐私安全

通过采用安全多方计算等技术，隐私计算可以将数据价值从数据本体中分离出来，使“算法多跑腿，数据少流通”，消除“不得不用隐私来交换便捷性或者效率”的现象，加强商业秘密和公民信息保护。

2.防止“数据污染”

数据使用的参与者不再能够接触到原始数据，可大幅减少“数据污染”问题，更好地保护原始数据的完整性和真实性。

3.解决“数据孤岛”问题

考虑到隐私泄露风险，数据拥有方往往无法、不愿将数据直接对外开放，导致大量数据被冻结在一个个“孤岛”中。随着隐私保护难题得到较好解决，政府部门、企业沉淀的大量数据将更加有效地流通起来，数据价值将得到充分释放。

“隐私计算”的应用场景

隐私计算可广泛应用于社会治理（含智慧城市、智慧医疗等）、母基金管理、广告平台精准营销、金融资产数字化验证、高校课题研究等几乎所有涉及到多方使用数据的场景。

将隐私计算技术引入智慧城市建设进程中，可以更加充分地利用大数据、人工智能、物联网等技术，在保护居民个人隐私安全、维护治理伦理的同时，横向打通司法、社保、税务、水电燃气、交通违章等数据，建立以人为中心的中控平台，提升实时感知微观主体行为的能力，强化监测预警能力，建立政府数据优势。

将隐私计算技术引入智慧医疗领域中，能够充分唤醒病例数据价值，汇总多家大型医疗机构的专家经验数据进行大规模的模型训练，形成知识图谱、专家决策支持系统，赋能基层医疗机构。

作为首批健康医疗大数据试点城市之一，厦门已正式运营医疗健康大数据应用开放平台，利用隐私计算技术助力医疗数据资产化管理与共享开放，应用于辅助诊断、分级诊疗等，帮助基层医生完成诊断治疗。

信息技术研究和顾问公司Gartner认为，到2025年将有一半的大型企业、机构使用隐私计算技术在不受信任的环境和多方数据分析用例中处理数据。谁在隐私计算领域抢先一步，谁将获得巨大的新赛道。

近期，《海南自由贸易港建设总体方案》《深圳建设中国特色社会主义先行示范区综合改革试点实施方案（2020-2025年）》等顶层设计的出台，进一步加快了“以区块链系统为底层，以隐私计算和自动化合约及验证平台为核心”的去中心化云计算平台建设步伐。可以想见，未来，隐私计算将成为开启数智时代“数据协作”的有力引擎，带来数字生产力的大爆炸。

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