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蚂蚁集团副总裁韦韬 隐私计算融合区块链技术场

2021-10-07 14:26币圈资讯 人已围观

简介 蚂蚁集团副总裁-韦韬 在隐私计算这个领域,蚂蚁集团已累计740余件全球隐私技术专利,位列全球第一。2021年,蚂蚁...

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蚂蚁集团副总裁-韦韬

在隐私计算这个领域,蚂蚁集团已累计740余件全球隐私技术专利,位列全球第一。2021年,蚂蚁集团率先发布国内首款区块链一体机-摩斯隐私计算一体机。

 

昨日,蚂蚁集团副总裁韦韬先生,分享带来隐私计算的最新思考以及区块链一体机国际标准的最新动向。以下是韦韬先生演讲的精华内容:

隐私计算技术非常庞杂繁复,涉及的技术非常多,许多是在国际的顶级学术会议上出现的词。隐私计算涉及的面非常广,从大数据处理,机器学习,密码学,系统安全,隐私保护等很多领域。

这些领域复杂到什么地步呢?

 

不要说非技术人员,即使是技术人员,很多的技术人员,不是专门做这行的时候,他对这里面可能只是了解一两个。

 

每个技术都非常艰深,基本上都是最新的学术科研成果,而且有大量的跨技术学科的工作,所以很多时候我们说,隐私计算是一个魔法,觉得有了隐私计算什么都能解决。

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隐私计算的本质

隐私在背后它究竟解决什么事情,所以这里给大家稍微介绍一下,隐私计算最后的本质是什么呢?

 

隐私计算解决三件事情:个人的隐私权益;企业和机构的数据权益;社会发展的保障平衡下释放的数据价值。

 

数据安全法,个人信息保护法制定出台(10月1号执行)。究竟什么是个人隐私权益?其实是由各种法律和标准共同来界定的。

 

个人隐私权里最明显的特征,就是针对自己个人信息的同意权,在个人信息保护法里出现27个同意,针对各种场景,各种应用主体,数据的属性,有不同的“同意”需求。

核心就是对你个人信息的同意权。

而对于企业而言,背后的智能是数据驱动的智能,企业的发展强依赖于无偏差的数据。数据无偏差,才能很好的驱动智能体系发展,这是企业对核心的数据诉求。

 

整个行业希望平衡发展,不要因为数据垄断,导致阻碍行业的发展。需要共同的协同和平衡。但这种平衡有很多制约。

 

比如企业需要用无偏差的数据,但如果企业要用的数据,每一行都需要用户授权,这就很难保证无偏差。

有用户愿意给授权其实是一个非常大的选择,每一行数据都要同意的话,最后出来的数据会有巨大偏差,跟整个智能发展会有比较大漏洞。

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另外一个使用数据的场景是打击黑灰产做风控,参与黑灰产的人绝对不同意使用他们的数据,这件事情需要非常好的平衡,需要在法律与技术共同推进。

 

隐私计算究竟保护的是什么?

隐私其实是法律和技术相结合的问题,在民法典中陈述“隐私”时还具有个人属性,然而到个人信息保护法时,明确保护隐私的核心就是--个人信息,把隐私做了很明确的界定。

 

个人信息和普通数据最大区别是什么?

个人信息最大特征:是把个人身份映射到个人属性,行为数据的映射关系。

它和普通数据,本质区别在于这些数据可以归集到某个人/个体身上。把隐私保护和普通数据保护最大的区分开。

 

如何能够既保护个人隐私权,又保障整个行业合理合法的应用数据,推动行业发展?

 

核心是你的个人身份能够归集到个人,能够被很好的保护,很好的匿名化。

在个保法里面个人信息是明确不包括匿名化处理后的信息,匿名化不是绝对的,而是相对的。就是在相通的数控环境之中,保障数据相对匿名化,给整个行业很大发展的空间。

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隐私计算的技术挑战

隐私保护的领域非常广,归集到技术上的挑战,主要有三点:

 

第一点,可算不可识

实现受控环境中数据相对匿名化,保障个人隐私权益。目前在行业里提的非常少。因为之前,大家追求的是第二个可用不可见。

我们使用数据的时候,不知道原始数据是什么,依然能用原生数据产生结果。这保障了数据的二次分发,防止数据失控。

 

第二点,可用不可见

保障数据使用者的价值权益,其实是保障数据安全,而可算不可用真正保障个人身份部分。

 

我们认为可算不可识,可用不可见是整个隐私计算的核心。

最后一点,尽责审计

当发生个人数据权益产生损害时,个人信息处理者需要承担举证责任,这件事情可能跟之前的民法有非常大的区别。

 

是由个人信息处理者,也就是说企业或者机构来承担的举证责任,所以用这些计算技术的时候,他们可能有不同的加密技术,可用不可见技术,但是最后要保障的事情是,所有的计算所有的数据使用要可追溯,可审计,可举证。

 

在具体操作的场景,已经不是某一个单一技术能解决的问题,未来一定是多种技术互补,会覆盖很多场景,包括企业之间的合作,包括企业内部不同的主体之间,实际上也是要用隐私计算技术,包括上市产业联盟之间有更强的诉求。

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隐私计算标准的标准诉求

隐私计算要解决的问题,其核心就是整个数据化整体融合的合规性,数据本身的安全性,还有数据业务企业和机构的权益。

 

随着业务复杂度的增加,随着各种各样的场景的增加,我们能看到有更多的模式会来出现。包括百亿规模的实时业务,包括不同政府部门之间的业务,这些所有的应用场景对技术有巨大挑战。

隐私计算已经从之前靠纯密码学,或者纯密态跨网计算,原始数据大家都是不处理的,计算都要隔着网,隔着专线的话,需要越来越多的更新的技术来支撑在不同场景下,不同的性能要求,不同的信息要求才能支撑这种计算能力。

 

而且我们也看到,我们对整个尽责体系有非常强的诉求,所以在这里能够看到行业未来的发展,会有一个比较大的变化。

 

从以前的纯软件方式向更多的软硬结合的方式,来提供更多的可信的支撑,提供更高的计算性能呢,处理性能,以及提供一个完整化的审计体系,这件事情会有一个巨大的变化。

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所以这些技术和场景的应用的时候,背后离不开整个标准的演进,这种标准的工作是非常多的,像我们国家标准不断出台,后面有行业标准,团体标准的支撑,国际上也有非常多的工作在推动。蚂蚁也主导和参与了非常多标准的工作。

 

今天我们将隐私计算和区块链紧密结合,发布隐私计算一体机。

 

由于隐私计算在行业应用时,不再是单纯的软件问题,不再单纯的靠几个软件的模块配置就能解决大量的计算需求。

 

未来的软硬件一体化是一个必然的趋势。

这里面要解决非常多的复杂的安全问题,像我前面讲的,涉及到大数据处理的专业知识、专业技术,涉及到机器学习的专业技术,密码学专业技术,整个系统安全可见,全栈保障的能力,整体化技术现在非常复杂,它背后需要非常强标准支撑。

 

一方面是它的专业性非常强,另一方面未来交付的要求也越来越高,这对普通用户很难用起来,虽然我们相信未来一体机是整个行业里,一个非常大众非常重要的趋势。

这里非常感谢我们的合作伙伴,包括信通院,浦发银行,国网能源研究院,实验室里面联通研究院,大家共同参与来推出的标准。

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