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区块链与个人信息安全

发布时间:2024-04-30 17:50:42

区块链与隐私计算的结合是必然趋势吗

区块链与隐私计算的结合是必然趋势吗?

我们目前对这个问题的思考框架是:如果不与隐私计算技术结合,区块链技术的应用是 否受到限制、无法向前发展;如果不与区块链技术结合,隐私计算技术是否受到限制、无法 向前发展。如果二者对彼此都是刚需,那么它们相结合的趋势就是必然。

以下为我们对这个问题的思考:

1、隐私计算技术的应用是否区块链技术的刚需

区块链技术有巨大的优势,但是如果没有隐私计算技术,区块链技术的应用会大大受到 限制,因为无法解决链上数据的隐私保护问题,这使得大量涉及敏感数据的场景不愿应用区 块链技术,比如金融和医疗领域。

(1)区块链技术的局限性

第一,链上数据公开透明,数据的合规处理和隐私保护能力不足 区块链作为分布式账本系统,数据的公开透明尽管有利于存证、防篡改,但也存在数据 可轻易被复制、泄漏个人隐私的风险。区块链在公有链上要求不同节点对交易和交易状态进 行验证、维护,形成共识,因此每个参与者都能拥有完整的数据备份,所有的交易数据公开 透明。如果知道某个参与者的账户,就很容易获取其每一笔交易记录,从而据此推断其 社会 身份、财产状况等。以消费场景为例,平台之间存在竞争壁垒,用户也希望保留消费隐私, 因此区块链缺乏对用户流水、物流信息、营销情况等与企业、个人隐私相关的数据缺乏保护 能力,往往导致数据拥有方不愿意让数据进入流通环节。在链上系统的交易不再受中心账本的控制,用户通过使用唯一的私钥进行交易,交易过 程被加密且加密前数据很难还原,仅以私钥作为交易凭证使得区块链内的交易变得更加匿名 和不可控。在分布式账本系统上,所有的转账以地址形式进行,一但发生了诈骗或者洗钱等 金融犯罪,即便可以公开查询地址,但对资金追踪的难度极大,且私钥作为交易凭证很难证 明使用者的身份,因此许多企业、个人通过区块链进行洗钱等违法交易,不利于数据的合规 处理和合法共享。

第二,数据处理能力不足,制约技术的进一步落地和商业化拓展 链上计算受限于网络共识的性能,使得链上交易难以具备实时性和高效率,区块链智能 合约的计算能力需要扩展。以最大的加密支付系统比特币为例,每秒钟只能够处理大约 3 到 7 笔交易5 ,且当前产生的交易的有效性受网络传输影响,往往需要等待 10 分钟左右的记账周 期才能让网络上的节点共同知道交易内容。此外,如果链上有两个及以上节点同时竞争到记账权力,则还需要等待下一个记账周期才能确认交易的准确性,最终由区块最长、记账内容 最多的链来完成确认。

完全去中心化的系统与现实中大部分现有体系的兼容性不足,缺乏链上链下协同、多业 务发展的系统和功能,制约区块链技术的进一步落地。在区块链的技术落地过程中,首先, 各行业本身具有成熟的体系,区块链完全去中心化的形式不一定适合所有的领域和行业;其 次,区块链的平台设计和实际运行成本巨大,其所具备的低效率和延迟性的交易缺陷非常明 显,是否能够弥补原系统更换的损失需要经过一定的精算和比较;此外,使用区块链存储数 据需要对原有数据格式进行整理,涉及到政务、司法领域的敏感数据,更需要建立链接线上 和线下数据的可信通道防止数据录入有误,这带来了较高的人力、物力成本。

(2)隐私计算技术对区块链技术的帮助

隐私计算技术保障数据从产生、感知、发布、传播到存储、处理、使用、销毁等全生命 周期过程中的隐私性,弥补区块链技术的隐私保护能力,实现数据的“可用不可见”。通过 引入隐私计算技术,用户的收支信息、住址信息等个人数均以密文的形式呈现,在平台进行 数据共享的过程中,既能防止数据泄露,又能够保障用户个人隐私的安全,有利于进一步打 破数据孤岛效应,推动更大范围内的多方数据协作。隐私计算技术可与区块链技术形成技术组合,提升数据处理能力、扩大可应用范围。隐 私计算技术通过对数据进行规范化处理,能够提升数据处理、数据共享的效率,提升区块链 的数据处理能力。此外,隐私计算技术+区块链技术的技术组合能够应用于缺乏中心化系统、 但又对敏感数据分享有强烈需求的合作领域,扩展区块链技术的应用场景。

区块链技术的应用是否隐私计算技术的刚需

(1)隐私计算技术的局限性

第一,数据共享缺乏安全检验,制约数据流通的可信性

数据共享的整个流程涉及到采集、传输、存储、分析、发布、分账等多个流程,隐私计 算主要是解决全流程的数据“可用不可见”的问题,但是难以保证数据来源可信和计算过程 可信。

从数据来源可信的角度来说,在数据采集的环节,数据内容本身可能不完整,数据的录 入可能会存在失误;在数据传输的环节,数据的传输可能会被其他的客户端攻击,导致数据 在传输的过程中泄漏;在数据的储存环节,储存数据的角色方有可能会篡改数据或者将数据 复制转卖到黑市,这些都不会被隐私计算技术记录。如果无法保证数据共享各方的身份得到 “可信验证”,就有可能导致数据的隐私“名不副实”。从计算过程可信的角度来说,在数 据分析和发布的环节,数据的共享方有可能私自篡改数据的运行结果和发布内容,对最终数 据处理的结果进行造假。因此,一旦信息经过验证并添加到隐私计算的环境中,很难发现数 据是否被篡改、被泄漏,很难防止不同时间点不同节点的数据造假的情况,在涉及到金融、政务、医疗、慈善等关键领域里,如果数据有误则产生的一系列法律问题则难以追究。

第二,业务水平整体层次不齐,制约技术平台的扩展

当前,隐私计算的技术实现路径主要分为三种:多方安全计算、联邦学习、TEE 可信执行 环境。三种技术路径存在各自的应用缺陷和问题,由于行业内不同公司对于技术的掌握能力 和研发能力有限,导致技术平台的实际应用范围有限,可扩展能力不足。

多方安全计算尽管具有复杂高标准的密码学知识,但其计算性能在实际应用的过程中存 在效率低的缺陷。随着应用规模的扩大,采用合适的计算方案保证运算时延与参与方数量呈 现线性变化是目前各技术厂商面临的一大挑战。多方安全计算虽然能保证多方在数据融合计 算时候的隐私安全,但是在数据的访问、控制、传输等环节,仍然需要匹配其他的技术手段 防止数据泄露、篡改。

联邦学习技术目前在业内的应用通常以第三方平台为基础模型,在基础模型之上进行隐 私计算,这样的基础模型本身存在被开发者植入病毒的隐患。此外,联邦学习的机制默认所 有的参与方都是可信方,无法规避某个参与方恶意提供虚假数据甚至病害数据,从而对最终 的训练模型造成不可逆转的危害。由于联邦学习需要各个参与式节点进行计算,因此节点的 计算能力、网络连接状态都将限制联邦学习的通信效率。

TEE 可信执行环境在国内目前核心硬件技术掌握在英特尔、高通、ARM 等少数外国核心供 应商中,如果在关键领域从国外购买,则存在非常高的安全风险和应用风险。第三,数据共享缺乏确权机制,制约数据流通的应用性 隐私计算通过使用多方数据共同计算、产生成果,然而在实际合作的过程中,由于各个 数据共享方业务水平不同、数据质量不一导致在数据处理的每一个环节难以实现合理的确权。

按照常规的利益分配机制,拥有高质量数据、高成果贡献率的数据拥有方理应从中获取更多 的利润,但是隐私计算仅考虑到数据的“可用不可见”,数据共享方难以从最终结果来判断 谁的数据对于成果的贡献最大,造成利益分配的不公平。如果缺乏合理的成果贡献评估机制和利益分配机制,就会难以激励数据所有者和其他数 据持有者进行合作。尤其是在不信任的多方合作的场景下,会更加增加合作的信任成本,使 得多方协作难以达成,制约数据流通的实际应用性。

(2)区块链技术对隐私计算技术的帮助

区块链技术通过数据流通的所有环节、所有参与者进行记录,实现数据共享流程中的权 责分明,提升了数据流通的可信性。在数据传输的环节,区块链记录数据的提供者,确认数 据提供方身份的真实性和有效性,有利于数据确权,为公平可行的利益分配机制提供参考;在数据储存的环节,区块链保证数据的每一次修改都有迹可循,防止数据的恶意篡改。区块 链技术可作为隐私计算技术的底层平台,保证了加密数据本身的真实有效性,提升了隐私计 算平台里数据流通的可信性,拓展隐私计算技术的应用范围。

3. 结论

隐私计算技术和区块链技术的融合是必然的趋势。对于数据资产的流转来讲,没有隐私 计算,不能解决数据本身的安全和隐私保护问题;没有区块链,不能解决数据的确权问题以 及在更大范围内的数据网络协作问题。将区块链和隐私计算二者结合起来,建设大规模数据 流通网络,在目前的实践中成为有所共识的 探索 方向。

区块链与隐私计算的结合会改变什么?

1、形成大规模数据流通网络和数据要素市场

当前,数据流通存在三方面问题:数据拥有方的数据保护和数据确权难以实现;不同来 源数据的整合处理成本过高、缺乏统一标准;数据利益的分配机制不完善。

如前文所述,区块链和隐私计算技术相结合,可以一方面解决隐私保护问题,一方面解 决数据确权和多方协作问题,从而建立大规模的数据流通网络。

在大规模数据流通网络建立的基础上,真正意义上的数据要素市场才能够形成,数据作 为生产要素的价值才能够被充分发掘出来。

2、推动数据资产化的发展

所谓资产,是指由企业过去的交易或事项形成的,由企业拥有或者控制的,预期会给企 业带来经济利益的资源。

数据的资产化就是让数据在市场上发现价值,能够为企业创造新的经济益。

大规模数据流通网络和数据要素市场的形成,将大大推动数据价值的发现、数据资产化 的发展。

从企业一侧来看,企业的生产经营活动当中沉淀下来的数据会成为宝贵的资产。一方面, 对这些数据的分析和运用,将推动企业改善自身的业务;另一方面,与外部机构进行数据的 共享,能够推动数据发挥出更大的价值,企业自身也将从中获取更多收益。这会反过来进一 步推动企业的数字化转型和对数据资产的管理。未来,对数据资产的盘点可能成为企业在资 产负债表、现金流量表、利润表之外的“第四张表”。

数据资产化的发展,也会推动围绕数据价值挖掘形成全新的服务体系。其中包括数据确 权、定价、交易等各个环节。上海 社会 科学院信息研究所副所长丁波涛将未来数据资产服务体系中的机构分成四类:

第一类提供中介服务,包括数据经纪人,还有数据代理。

第二类提供数据评估,由于数据市场信息不对称或信息混乱,需要提供合规评估、数据 质量和数据价格的评估。

第三类提供价格咨询,如提供法律、经济咨询或者是上市辅导等的咨询服务企业。

第四类提供专业技术服务,包括数据开发、数据处理服务、数据交付服等。数据资产化的发展,带来的将是人们认知的提升、生产效率的提高、生产要素的重组、 创新的产生、经济的发展以及全 社会 整体福利的提升。

3、对现有业态的改变

区块链与隐私计算的结合,将提升企业和个人分享数据、利用数据的积极性,进一步推 动打破“数据孤岛”。其对现有业态的改变主要体现在以下几个层面:

第一,这将带来新的数据和 科技 变革。

首先,这将推动数据密态时代的到来。数据密态时代的核心,是数据流通使用方式的巨 大改变,数据将以密态形式在主体间流动和计算,显著降低数据泄露的风险,并在合规前提 下支撑各种形态业务的发展。此前,数据被加密之后只能用来传输或者存储,但是未来数据 在加密状态下可以被计算。这将带来一系列新的问题和挑战,引发许多相关技术领域的连锁 反应。

其二,这将重塑大数据产业。随着数据流通的安全化,以往较为敏感的数据领域逐渐开 放。以政务数据为例,隐私计算使联合政务、企业、银行等多方数据建模和分析成为可能, 进一步释放数据应用价值,创造了多样化的应用机遇。

其三,人工智能产业将获得新一轮的发展。数据、算法和算力是人工智能发展的三要素。近几年来,由于缺乏可用的数据,人工智能的发展遭遇瓶颈。未来,5G 和物联网的发展将使 得万物互联,数据量大幅增长。区块链+隐私计算技术的应用,可以使得人工智能利用海量数 据优化模型,真正迈向“智能化”。其四,这将为区块链产业的发展带来新的机遇。区块链与隐私计算相结合,将拓展联盟 链的节点数量,从而进一步扩大可协同利用的数据资源的范围。

第二,在 科技 变革的基础之上,区块链与隐私计算相结合,将给许多传统产业带来变革。

在政务领域,一方面,可以实现政府不同部门之间的互联互通及数据共享,从而促进政 府不同部门的协同,提高政府的效率以及决策质量,推动智慧城市的建设;另一方面,可以 促进政务数据与民间数据的双向开放。政务数据向 社会 开放,可以为企业或学界所用,释放 更多价值。民间的数据源向政府开放,可以提高政府在决策以及政务流程等方面的效率。

在金融领域,支付、征信、信贷、证券资管等各个领域都会因之发生变化。总体来看, 主要是影响到金融的风控和营销两个方面。区块链与隐私计算技术的结合,可以在符合法律 规定、不泄露各方原始数据的前提下,扩大数据来源,包括利用金融体系外部的互联网数据, 实现多方数据共享,联合建模,从而有效识别信用等级、降低多头信贷、欺诈等风险,也有 助于信贷及保险等金融产品的精准定价;同样,内外部多方数据的共享融合也有助于提高金融机构的反洗钱甄别能力。

在医疗领域,未来在疾病治疗、药物研究、医疗保险等多个领域,区块链与隐私计算都 能助推医疗信息化建设,带来巨大变革。在疾病治疗和药物研究方面,区块链与隐私计算结 合,能够促进更多的医疗数据被联合起来进行分析和研究,从而为许多疾病的治疗带来新的 突破。在医疗保险方面,区块链与隐私计算技术结合,主要是可以使得保险公司可以应用到 更多的数据,改善保险产品的设计、定价、营销,甚至可以促进保险公司对客户的 健康 管理 等。

区块链与隐私计算技术相结合,目前应用的重点领域是政务、金融、医疗领域,但是未来其应用将不仅仅局限于这三个领域,还将在更多领域发挥作用。

第三,数据权利、利益将重新分配。

这可能是区块链与隐私计算技术相结合所带来的最为核心,也是最为深刻的,与每一个人 的切身利益都息息相关的变革。

首先,这涉及到每个产业链不同环节利益的重新分配。

前述在广告营销领域的应用落地为例,此前广告营销的利益分配主要是在广告主与渠 道商之间。但是,未来应用区块链和隐私计算技术,可以在更大范围内进行数据协作,则要 解决广告主、多个渠道方、消费者之间多方数据协作的问题,这其中就涉及到多方之间权责 的划分、利益的重新分配。

其次,这还涉及到企业与个人之间利益的重新分配。

欧盟的 GDPR,美国的 CCPA 等法案中涉及用户的一项重要权益即“portability,(可携 带权)”。即第三方应用不能封锁个人数据,一旦个人有下载的诉求,APP 需要提供便利的 API 利于个人拷贝数据。美国公司已陆续为用户提供 API,如果在这方面功能缺失,个人客户 可以提出诉讼,而公司也将面临巨额的罚款。在中国的《个人信息保护法》当中,也有相关的条款。《个人信息保护法》第四十五条规 定,“个人有权向个人信息处理者查阅、复制其个人信息”、“个人请求查阅、复制其个人信息 的,个人信息处理者应当及时提供。个人请求将个人信息转移至其指定的个人信息处理者, 符合国家网信部门规定条件的,个人信息处理者应当提供转移的途径。”

目前,中国公司的区块链+隐私计算 探索 主要集中在 To B 服务领域,但是区块链是全球 化的商业,如果美国已经出现这样的模式,中国大概率不会完全不受影响。伴随着消费级软硬件技术能力的提升,区块链与隐私计算技术结合,会逐步对个人与机构 之间的数据服务进行变革。对于个人用户而言,将有机会获得自身隐私数据的完全掌控权, 并为数据业务过程中所涉及的数据隐私需求获得更强的技术性保障。目前关于 To C 服务的相关问题,国内业界还在探讨当中。

为什么区块链+隐私计算的应用尚未大规模普及?

第一,区块链+隐私计算的落地应用,主要是在涉及需要多方数据协作的情况,目前实际需求尚未爆发。

从隐私计算技术发展的角度来看,目前隐私计算尚在落地初期,解决的主要是两方之间 的数据协作问题,涉及到多方的场景还不多,因此很多时候还没有体会到对区块链+隐私计算 应用的需要。

从区块链技术发展的角度来看,区块链技术在许多领域的应用目前并非刚需。不少问题 可以应用区块链解决,但是不用区块链技术也能解决,而应用区块链技术解决的成本更高。因此,目前区块链项目的建设主要是政务部门和大型企业较为积极,因为政府和大型企业从 长远发展的角度来考虑,可以做前瞻性的投资建设和技术布局,但是大多数商业机构需要衡 量投入与产出。

区块链技术与隐私计算技术结合,主要是用于处理数据协作问题。从数据治理的角度来 看,目前大多数机构都在处理自身内部的数据治理问题,内部的数据体系梳理好之后,才涉 及到与外部进行数据协作,因此还需要时间。

第二,区块链+隐私计算的落地应用较为复杂,涉及到新商业模式的创造、权责以及利益 的重新分配,因此需要的时间更长。

以在广告营销领域的应用落地为例,目前的大多数应用 都只是落地了隐私计算平台,主要涉及两方数据协作,直接应用隐私计算技术,延续此前商 业应用即可。但是,如果引入区块链技术,则要解决广告主、渠道方、消费者之间多方数据 协作的问题,这其中可能涉及到多方之间权责的划分、利益的重新分配,新商业模式的形成 需要时间进行 探索 。

应用的大规模普及,还需要解决哪些问题?

区块链+隐私计算的应用在大规模铺开之前,还需要具备三方面的条件:

第一,从外部环境来看,需要全 社会 整体的数字化水平的提高。 打个比方,区块链+隐私 计算将来会形成数据流通的高速公路,但是路上要有足够的车。目前全 社会 的数字化正在快 速推进当中,大多数机构都是正在进行自身内部的数据治理,他们需要先处理好自己的数据, 之后才能产生更多的与外部数据进行协作的需求,这还需要时间。

第二,从技术发展来看,技术成熟尚需投入。 区块链+隐私计算技术的应用,实际上是牺 牲了数据流通的效率、提升了安全性,但是数据流通的效率也非常重要,未来需要在效率和 安全这两个方面形成一定的平衡,安全要保障,足够的效率也要满足,这其中涉及到许多技 术的研发、行业标准的制定,技术产品化的发展和完善、技术成本的进一步降低,还需要时 间。

第三,还需要相关法律法规的完善,以及数据交易商业模式的形成。 不过,这一条件与 前两个条件相比,其在目前的重要性相对次之。因为随着需求的爆发、技术的完善,相关的法律法规以及商业模式就会随之形成,这一条件在现阶段并非限制区块链与隐私计算技术落 地应用的最关键因素。

区块链+隐私计算的应用中还蕴藏着哪些趋势?

1、国产化的趋势

区块链+隐私计算的应用,涉及网络安全、数据安全,未来将成为新基建的重要组成部分。这是关乎网络空间主权、国家安全和未来发展利益的重要方面,因此这个领域的国产化是未来趋势。

在区块链+隐私计算技术应用的国产化当中,软件的国产化是相对容易实现的。难点在于 硬件的国产化,其中最难的部分是芯片的国产化。

这一部分的发展,与信创领域的发展相关。信创,即信息技术应用创新产业,其是数据 安全、网络安全的基础,也是新基建的重要组成部分。信创涉及到的行业包括 IT 基础设施:CPU 芯片、服务器、存储、交换机、路由器、各种云和相关服务内容;基础软件:数据库、操 作系统、中间件;应用软件:OA、 ERP、办公软件、政务应用、流版签软件;信息安全:边 界安全产品、终端安全产品等。

在区块链+隐私计算领域,目前已经有企业在尝试产品的国产化。例如,前文提到的,蚂 蚁链自研了密码卡、隐私计算硬件以及自研可信上链芯片,同时还推出了摩斯隐私计算一体 机。创业公司如星云 Clustar、融数联智也在进行相关国产化硬件产品的研发。

2、软硬件技术相结合、更多技术融合发展的趋势

目前,在区块链与隐私计算技术相结合的实践中,也呈现出了软硬件技术相结合、更多 技术融合发展的趋势。这主要是缘于几方面的需求:

第一,是加强数据安全性的需求。

隐私计算主要是解决数据在计算过程中不泄露的问题,区块链主要是解决存证问题,二者结合仅能解决数据安全的一部分问题。数据从产生到计算再到消亡,会涉及采集、传输、 存储、计算、销毁等多个环节,其生命周期可能会有数十年之久,要真正保障数据安全需要 一个更加全方位的、体系化的解决方案,以使得每个环节上都有对应的技术体系保障数据安 全 在数据采集阶段需要精心设计设备可信架构,在网络传输阶段需要合理运用安全协议, 在存储阶段需要兼顾加密与性能,在数据计算阶段需要灵活选择可信执行环境与密态运算。除此以外,计算环境的可信与安全在防御纵深建设上也至关重要。这些安全保障能力的技术 图谱会涉及到可信计算、软硬件供应链安全、隔离技术、网络与存储的透明加密、密钥管理、 可信执行环境等等。这其中每一个技术点都有软硬件结合、多种技术融合发挥的空间。

第二,是提升计算性能的需求。

隐私计算的性能目前还比较低,在计算机单机、单机和单机之间、计算机集群之间这三 个层面上都存在。

在计算机单机上,隐私计算由于运用了密码学技术,计算过程中涉及到很多加密解密的 步骤,这使得计算量以几何级数增加。以全同态算法为例,在通用芯片上密文运算的速度比 明文运算慢了 10 万倍。这意味着,做同样的运算,如果用全同态算法,在 Intel 最新的 Icelake 处理器上,跑出来的效果等同于 Intel 的第一代 8086 处理器,直接回退了数十年。这使得全 同态加密在现实情况下就不具备可用性了。算力问题也是导致全同态算法一直未得到广泛应 用的根本原因。

在单机之间和计算机集群之间,会涉及到单机之间和集群之间的通信效率问题。一方面, 主流的隐私计算技术无论是联邦学习还是多方安全计算,都有通信问题。密文膨胀、传输次 数膨胀,会导致单机之间网络传输效率成为隐私计算的瓶颈之一。另一方面,由于大多数隐 私计算的场景都是跨多方的,多方要通过公网进行通信,公网的带宽与时延目前也是巨大的 鸿沟。

性能的问题,会随着时间的推移越来越严重。2021 年,隐私计算的落地尚处于颇为早期 的阶段,主要是在一些机构内部或者是两方、三方之间应用,处理的数据量较小,这个问题 还不明显。可是未来,多方数据交换需求的到来、5G 和物联网的发展所带来的数据量急剧增 大,最终导致的将是数据量爆发式的增长,这需要消耗大量的算力。

到那时,隐私计算的性 能将面临巨大的挑战。现在在硬件的创新方面正处于体系结构的黄金时代。这是因为,移动互联网的飞速发展 使得应用场景发展很快,上层的软件也发展很快,这使得在计算机底层进行支持的硬件甚至 芯片都需要随之进行改变,进入了新一轮的创新周期。

而从区块链与隐私计算结合的长远发展来看,软硬件结合、多技术融合,对隐私计算来 说,可以提升性能、安全性和计算效果;对区块链来说,可以促使更多机构低成本加入联盟 链,扩大联盟链应用范围。

END

编辑 | 领路元

来源 | 零一 财经 《区块链+隐私计算一线实践报告(2022)》

❷ 为什么说区块链融合隐私计算是必然趋势

从更大的版图视角来看,要构建全面的隐私保护和治理体系,不仅需要融合区块链、人工智能、大数据、隐私计算等多种技术,还需要结合法律法规、监管治理等诸多策略。

在数字化 社会 中,大家对于数据生产要素有着更为强烈的需求,无论是用户服务、业务营销都需要使用大量的数据,尤其是在分布式协作的业务模式中,各方都希望数据能顺畅地流通,并合理地体现数据价值。但与之相悖的是,数据孤岛仍然存在,数据的粗放式使用仍待解决。

与此同时,合法合规成为大势所趋。不论是在国内还是国际上,与个人信息保护、数据安全相关的法律法规一一出台,都对个人信息保护和数据安全等方面提出了更为严格的要求。这意味着,要确保数据的安全,也要尊重个人的隐私权益;在数据全生命周期上,要求实现全面规范,达成合规地流通。

以用户为中心,在安全隐私前提下交换数据,并提供优质合规的服务, 是数字化 社会 建设的趋势,需要在技术、业务模式、治理体系上做出更多的创新。在分布式系统里引入隐私计算、发展合规的数据交易所等举措,都体现出这种创新精神。

在隐私计算领域,区块链、联邦学习和安全多方计算已然成为三大关键核心技术,而且这三大技术之间互有侧重,也有许多重合和联系。

其中,从区块链的角度出发,我们可以看到,一方面,区块链上的数据需要采用隐私算法来保护;另一方面,区块链也可以成为隐私计算协作里的底座和枢纽:采用区块链技术去记录、追溯多方协作中的数据集、算法模型、计算过程,并对最终结果进行评估和共识,持续优化协作效率。

此前几年,我们在区块链领域里 探索 应用落地时,常常是用区块链为业务场景构建 “分布式账本”。合规的应用都会对用户和商户进行KYC (Know Your Client) ,其中也存在不少待通过隐私计算等创新解法来解答的问题。

例如,身份信息是否可以向全联盟链公布?在交易时,交易里的金额、相关方是否明文公开?每个人拥有的资产,是否可以被随意查询?人们的业务行为,是否会在未授权的情况下被滥用?

例如,在消费场景的积分卡券业务中,商家和商家之间通常不希望过多地暴露自己的经营状况,比如有多少用户开卡、充值,以及每天的流水等;个人用户也不希望自己的消费行为被公开审视。

于是,在隐私问题尚未能彻底解决之前,我们通常采用的办法是,引入核心权威机构参与共识和维护全账本,而其他参与者则分层分片,以不同权限的角色参与。但这样,在一定程度上增加了系统的复杂性,影响了用户体验,同时,给区块链应用的规模化和普及化带来了挑战。

目前,区块链也普遍用于政务领域,比如在智慧城市管理以及各种民生应用中,为大家提供“一网通办”的良好体验,这就需要多领域、多地域、多部门的通力协作。我们可以看到,政务应用覆盖面广,角色众多,数据存在多级别的敏感性和重要性。

区块链可以作为分布式协作的底座,通过数据目录、数据湖等方式,构建数据流转的枢纽,同时引入隐私计算和全面的治理规则,界定数据的边界,使数据在“不出库”的同时,依旧可以实现身份认证、隐匿查询、模型构建等能力。

从更大的版图视角来看,要构建全面的隐私保护和治理体系,不仅需要融合区块链、人工智能、大数据、隐私计算等多种技术,还需要结合法律法规、监管治理等诸多策略。

区块链隐私保护的场景丰富、角色众多,流程多样、数据立体,我们可以用 “双循环”机制做进一步分析。

首先,我们从用户端出发,尊重用户对数据的知情权和控制权,把重要的数据交给用户管理。

比如,验证身份的“四要素”中,用户的身份凭据和联系方式通常来自政府和运营商这些权威机构,当用户和某一个业务场景产生联系时,他们并不需要提供全部的明文信息,只需要选择性披露一些可验证的凭据,用以代替明文。

基于分布式验证机制即可实现多场景的验身,证明自己的合法身份,此时业务提供方即使未获得更多明文数据,但也不能拒绝服务。这就从根源上降低乃至杜绝了用户关键隐私的泄露风险。

其次,在业务方,依旧可以采用诸如联邦学习、安全多方计算等技术,对用户已经授权的、合规采集的业务数据进行处理。

在用户知情同意的前提下,在B端实现与合作伙伴之间的协同计算,数据不出库,隐私不泄露,但实现诸如风控、营销、广告等对业务运营有重要价值的事务。最终实现业务效果的提升,在给业务方带来效益的同时,也为用户提供更优质的服务,或者权益上的回报。其整个价值体系是闭环的,合规的,可持续的。

例如物联网和区块链,在采集端,就需要给设备分配身份和标识,同时算法上要做到去标识,防泄露;在用户端,不但要提供个性化的服务,还要做到防止不必要的画像,在做到可验证用户身份和资质的同时,又不能无端地追踪用户行为轨迹;最终,在提供优质服务、安全存储用户数据的时候,又要尊重用户的意愿,包括注销退出的要求。

如此的“双循环体系”,可能不止是在技术上要求设备、APP、后台服务进行迭代的重构,同时其商业模式、运营治理观念等层面可能也会产生许多革新。整个链条会非常的长,需要做的工作也非常多,覆盖芯片、硬件、网络、软件、云平台等广袤的产业链。

目前来看,并没有哪一个“包打天下”的单一技术,可以满足“全链路”、“双循环”的要求。那么我们不妨把场景拆细一点,列举得全面一些,组合一些技术和方案,先解决某个场景里的痛点问题。

事实上,我们在和众多产业应用开发者交流时,他们更期望聚焦于具体的、迫在眉睫的问题,得到有针对性、可着手实施的解决方案,比如转账时隐匿金额、排名时不透露分数、投票时不泄露身份、KYC流程时不泄露视频等等。

特定场景下的问题常常可以基于隐私计算的某一个算法或一些算法的组合,针对性的去应对。我们可以日拱一卒,解决一个又一个的场景化问题,对之前可能有纰漏的事情亡羊补牢,对可预见的刚性需求引入新技术新思路,创新性地去实现。这样就逐步把数据安全的篱笆一点点扎起来,最终筑就数据安全的长城。

分布式协作中,许多场景是跨机构的、跨网络的,无论是区块链还是隐私计算,都会遇到要和其他合作方、其他平台互通的要求。我们看到信通院的相关工作组正在讨论多项互联互通规范,核心框架是要做到“节点互通”、“资源互通”、“算法互通”。

节点互通要求网络和协议等基础要素能互通。资源互通强调的是对资源的发布存储、寻址使用、治理审计 (含删除数据、下线服务等) ,在这个层面上,大家都实现相对一致的视图,提供通用的接口。算法的互通则是非常细致和场景化的,每一种算法都有自己的特点,其密码学基础、运算规则、协作流程都会不一样,反过来对资源的管理资质和节点网络的拓扑,都会提出更多的要求。

在互通基础上还有“自洽性”、“安全性”、“正确性”等要求,而且随着领域的发展,不断增加更多功能的“扩展性”也非常重要。之前,可能大家是在埋头苦干,积累技术和经验,以后在落地时,则需要更注重接口和规范,开放心态,大家一起沟通共建,通过开源开放的方式寻求共识和共赢。

总结一下,关于隐私计算发展的几个思考:

第三,实现标准化和普及化,以推动新技术和新理念的规模化落地。比如相关的行业标准、评测体系,这对帮助从业者理清发展道路、达成行业要求大有裨益。

区块链发展这么多年,除了技术本身,其实最难的是 “怎么解释清楚啥是区块链” 。希望在科普推广方面,方兴未艾的隐私计算能有更多的新思路,实现更好的效果。

回顾区块链和隐私计算的热潮,我们看到产业和 社会 在呼唤数据安全和隐私保护,行业也已经有了不少可用的研究成果,得到了一定的认可。展望可见的未来,我们将更加开放、务实,聚焦用户和场景, 探索 规范的、规模化的、可持续的应用之路。

❸ 区块链是怎样防止数据篡改的

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。

跟传统的分布式存储有所不同,区块链的分布式存储的独特性主要体现在两个方面:一是区块链每个节点都按照块链式结构存储完整的数据,传统分布式存储一般是将数据按照一定的规则分成多份进行存储。二是区块链每个节点存储都是独立的、地位等同的,依靠共识机制保证存储的一致性,而传统分布式存储一般是通过中心节点往其他备份节点同步数据。

没有任何一个节点可以单独记录账本数据,从而避免了单一记账人被控制或者被贿赂而记假账的可能性。也由于记账节点足够多,理论上讲除非所有的节点被破坏,否则账目就不会丢失,从而保证了账目数据的安全性。

存储在区块链上的交易信息是公开的,但是账户身份信息是高度加密的,只有在数据拥有者授权的情况下才能访问到,从而保证了数据的安全和个人的隐私。

区块链提出了四种不同的共识机制,适用于不同的应用场景,在效率和安全性之间取得平衡。

基于以上特点,这种数据存储技术是可以完美防止数据被篡改的可能性,在现实中也可以运用到很多领域之中,比我们的电子存证技术在电子合同签署上提供了更安全可靠的保证。

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❻ 区块链如何带来个人数据保护“革命”

区块链如何带来个人数据保护“革命”
美国媒体当地时间17日晚间披露说,深陷滥用个人隐私数据丑闻的英国“剑桥分析”公司原本计划推出个人隐私数据存储服务,并通过区块链技术以加密货币的形式出售。个人信息加密货币化的概念其实并不新鲜,这个设想的关键在于每个人对个人信息的自主权。一些业内人士认为,区块链技术可能带来个人数据保护“革命”。

大数据时代,个人的数据被认为是黄金般珍贵。个人数据泄漏令人担忧,但绝大部分人不可能因为害怕数据被收集而切断与互联网的联系,而现阶段有责任保管个人信息的企业、学校、酒店、社交网站等往往担责不力。专家们认为,区块链技术作为一种带有加密、信任、点对点、难篡改等特征的“中间件”,有望解决这个难题。
区块链技术的出现令个人数据掌控权从互联网公司转移到用户自己手中,使人人掌控自己的个人数据成为可能。通过它,用户个人数据可以与个人数字身份证相关联,用户可以选择数字身份证是匿名、化名或公开,还可以随时随地从任何设备访问区块链应用平台,控制他们的互联网个人数据。
举例来说,某人的身份证号码在区块链上的信息可能被转换为一串密文,人脸图像信息也被加密。他在酒店办理入住时,仅需通过应用将身份证号码密文发送给酒店,酒店将信息同区块链应用上的加密数据比对,不需要知道他的任何真实信息,但只要加密数据比对结果相符就可以保证入住。
与此同时,大数据及人工智能开发需要大量用户数据资源,用户可以将个人数据作为加密货币选择性出售,同时收到一定回报。例如,如果电商需要用户数据开发一个新应用,用户可以选择出售自己的购物历史数据,但自己的地址账号等信息仍可以保密。
在基因测序领域,区块链应用已经开始让传统基因测序公司出售个人数据的“生财之道”受到挑战。
近年来,面向普通人的基因测序服务备受追捧。以美国“23与我”染色体生物技术公司为例,消费者仅需不到100美元和几口唾液就能得到家族遗传信息,如果再付80美元,就能在原始数据基础上获得遗传健康风险等方面的深度解析。然而这家企业并不满足于测序服务收入,还将自己掌握的数百万份客户遗传数据分类打包卖给制药公司,仅2015年初出售的帕金森病数据就高达6000万美元。不少类似的生物技术公司一边从消费者获得服务收入,一边转卖消费者的数据“挣双份钱”。
今年2月,美国哈佛大学遗传学家乔治·彻奇创建了“星云基因”公司,希望通过区块链技术打破这个格局。该公司计划以低于1000美元的价格完成全基因组测序,这一费用由客户承担,作为回报,客户在直观了解自身遗传信息对应疾病风险的同时,也拥有对测序数据的自主权。遗传信息将通过区块链技术保障安全,同时加密货币化,按照顾客的意愿进行存储出售等交易。
这家公司计划推出一种“星云币”作为交易媒介,顾客可以将自己的遗传信息兑换为“星云币”,也可以用“星云币”支付自己的测序费用,制药公司可以用传统货币购买“星云币”来获得普通人的遗传信息数据,整个交易买卖过程都通过区块链平台完成,加密透明且安全。
彻奇表示,在综合测序花费、遗传信息保护、数据管理及基因组大数据处理等多方面因素后,区块链技术让更多人真正地“拥有”自己的遗传信息。

❼ 用于身份管理的区块链:需要考虑的影响

随着我们的生活越来越多地在网上度过,物理世界变得越来越数字化,身份的概念正在发生巨大变化。验证我们是谁以及我们如何在线代表对个人和组织来说都至关重要。

人们希望对自己的身份拥有权力,并控制如何以及与谁共享他们的信息。毛球 科技 认为,组织正在面临更高的安全威胁,同时需要在数字经济中竞争、优化工作流程以及改善客户和员工体验。围绕身份的不断重组和不确定性只会减缓战略创新。

身份和访问管理( IAM )已成为管理和验证数字身份的核心构建块。但是,组织在IAM流程的设计和安全性方面面临挑战,促使他们考虑新技术。

区块链不同于现有的IAM架构,因为区块链本质上是分散的。DLT支持共享记录保存,交易、身份验证和交互通过网络而不是单个中央机构进行记录和验证。

随着网络犯罪、威胁、欺诈和资产泄露事件的激增,组织在保护敏感数据、保护IT和运营基础设施(OT)以及保护人们的身份方面发挥着至关重要的作用。许多企业IAM领导者和IT专业人士都在质疑DLT和共识技术的相关优势和风险,毛球 科技 整理如下:

在IAM流程中使用DLT的问题涉及技术、法律、商业和文化影响。这些影响应该是支持IAM 的任何架构投资的决策过程的基础。

在评估DLT可以在何处以及如何改进组织的IAM基础设施和最终用户体验时,需要考虑下面14个因素。

公司习惯于中央和专有数据存储的基础设施,这为盗窃、破坏、黑客、欺诈和丢失创建了一个蜜罐。这种模式加剧了身份凭证持有者与寻求使用它们的人(包括最终用户)之间的权力失衡。分布式身份验证和治理有望提高效率以及个人和机构的利益,但与中心化的现状背道而驰。

获得许可的区块链架构是一个需要关键考虑的因素,因为很少有企业用例可以完全公开。相反,用例需要保密性和权限才能读写已知参与者的托管区块链。这种区别对安全性、计算和可扩展性还有其他一些影响。

访问级别、特权和限制会发生变化,可识别的属性也是如此。DLT必须能够在各种连接和物联网环境中以最小的延迟准确处理验证的频率和复杂性。

用于验证和分布式访问的共识算法会影响以可扩展和可持续的方式交付服务级别协议所需的速度和计算能力。这些限制推动了IAM区块链的研发,并且是实施范围不可或缺的一部分。

数字身份功能需要可移植。区块链设计可以确保个人信息、可验证性和适当的控制在用户从一个组织过渡到另一个组织时跟随他们。可以调整这些设计以及时促进此过程。

积累大量个人身份信息(PII)的组织面临着新的和不断变化的风险、法规、以隐私为重点的竞争以及消费者日益增长的不信任。DLT支持的用例——例如自我主权身份和数据最小化——通过诸如零知识证明之类的技术提供了更强大的隐私保护。信息和共享控制可以保留在最终用户手中,而不是在数百个组织中复制和存储PII。

存在许多身份和认证标准,包括角色、属性、密钥和权利。这些必须符合通常不存在的区块链技术和跨链互操作性标准。

从集中式范式到分布式范式的转变需要数据、API、系统和治理机制的互连和协调。这不仅发生在IT和OT资产和环境日益多样化的大型组织中,而且发生在其他组织和生态系统合作伙伴中。

法规围绕个人数据,从国际、联邦和州数据保护法的拼凑到生物识别等特定领域。这些都与IAM和区块链架构决策相关。例如,GDPR的被遗忘权使公民能够删除他们的个人信息——这一概念与将PII注册到数据库的不变性不一致。

不变性——无法删除分类账上的记录——有利于安全,但它会影响PII的隐私。确定哪些信息保留在链上与链下对于此列表中的其他标准很重要。链上不变性必须平衡各方的要求和保障措施。

确保个人在任何特定时间拥有用于任何任务的正确加密密钥需要能够更新、撤销和更新访问权限。这是一个独特的IAM要求,DLT必须通过设计加以考虑。

IAM UX是分布式或集中式的,是数字身份、个人身份识别和个人数据控制机制的接口。虽然成功的IAM架构掩盖了最终用户的复杂性,但IAM UX的设计者不能忽视界面对于教育、同意、易用性和可访问性的重要性。

随着数据集的生成和使用规模越来越大——例如,生物识别、 情感 和基因组学——IAM领导者必须考虑当前和长期的风险和合规问题。他们应该专注于数据最小化和隐私工程技术。

新功能、设计和最佳实践正在不断改变IAM格局——更不用说区块链、密码学、人工智能、网络安全、云计算、量子计算和数字钱包等关键概念的突破性发展。这些都必须在设计时和实施后加以考虑。

与任何新兴技术一样,组织应该首先定义问题。然而,IAM-DLT决策不仅仅是另一项IT尽职调查工作。由于监视资本主义、权力动态、地缘政治威胁、可持续商业模式和人权问题是数字身份模型的基础,因此IAM-DLT机会会对个人、机构和经济产生影响。

❽ 区块链:把数据的所有权还给个人

本文通过事例的方式说明区块链技术是如何实现个人信息所有权回归个人的。

首先我们来看淘宝的数据所有权。淘宝的数据包括个人浏览商品痕迹、个人购买商品明细、进驻的商家销售数据、商品物流数据、付款收款数据等等,所有的个人和商家的数据都在淘宝的服务器上。这些数据属于谁?淘宝的用户(包括顾客和商户)认为数据是由用户产生,应该归属于用户。而淘宝认为,记录用户数据的服务器硬件设施是淘宝的,数据也属于淘宝。

这就好比你在别人家的院子里种了一棵树,这棵树是你种的没错,但这棵树是种在了别人家的土地上,这棵树的存活离不开你的播种,也离不开别人家的土地。那这棵树到底是谁的?

所幸的是,由于个人信息保护的相关法律出台,淘宝的数据所有权属于用户。不幸的是,用户没办法行使所有权。因为你没办法把你的数据从淘宝的服务器上转移或者删除,除非付出相应的成本。接着上面那个别人家院子种树的例子,你想实现这棵树的所有权,想把它挖走,那行不通,因为,第一别人不让你进院子;第二你自己没有土地,挖走这棵树,树就死了。

所以,拥有数据的所有权并不一定能自由处置数据。没有处置权的所有权形同虚设。产生这个问题的根源在于中心化的商业模式和系统架构。在中心化的模式下,数据所有权的拥有者是没有办法实现数据处置权的。淘宝可以承认数据所有权属于用户,但是无所谓,这并不妨碍淘宝利用用户的数据进行用户歧视、平台二选一、流量垄断、竞价排名等不合理的经营。回到上面那个别人家院子种树的例子,这棵树是你的没错,但是树下别人乘凉,结出果实别人享用。

综上分析,唯有去中心化的模式,才能有效解决数据所有权与处置权分离的问题,而目前去中心化最优秀的技术就是区块链。

区块链的解决方案:

搭建基于区块链技术的电商平台,我们把这个平台命名为“电商联盟链”,以下简称“联盟链”。

每个商户作为一个节点接入联盟链,每个顾客作为一个节点接入联盟链。商户销售的商品信息作为共享数据发布在联盟链上,所有接入的顾客节点都可以看到这些信息并浏览这些信息。当顾客决定购买某件商品,则把购买信息包括商品、型号、地址等通过联盟链传递给商户。在这个过程中,每个商户各自记录与自己做交易的顾客的交易信息,对于与自己无关的(别的商户和顾客)发生的交易信息,只记录该信息的特征值(哈希值);每个顾客同样各自记录自己的交易信息,对于与自己无关的信息只记录下特征值。

一个节点记录与自己无关的交易特征值的目的是为了防止联盟链上的交易信息被篡改。当交易的一方或双方篡改了交易信息,则该交易特征值会改变,那么只要和交易无关节点记录的特征值对比,篡改行为就会被联盟链发现。

在电商联盟链上,不存在一个中心化的节点,所有节点都是平等的,每个节点都只记录各自相关的交易数据,没有办法保存非相关节点的交易数据。用种树的例子来说,就是各家都在自己院子里种树,没办法让别人把树种到自己的院子里。节点要如何处理自己的数据可以由自己决定,只需要与交易的另一方节点达成数据处理共识即可。

这样,基于区块链技术的电商联盟链就真正实现了数据的所有权和处置权的统一,这是实实在在的所有权。

到这里,有人可能会说,那有些商品信息的定制化推荐和商品排名等有益服务还是需要的,如果数据都分散在所有权人的手上,那么就无法实现这种有益的数据功能了。没关系,只需要一个专门负责数据分析的第三方机构接入联盟链即可。由商户节点和顾客节点负责把自己所有权的数据的使用权授权给第三方数据分析节点,并通过区块链的智能合约技术约定数据使用的规范,数据分析机构在使用权的授权范围内分析交易数据并提供其他节点所需要的数据服务。

数字时代,数据是重要的生产资料,因此把数据的所有权界定清楚很关键。中心化的模式会剥夺广大数据生产者的生产资料,使得广大数据生产者变成实质上的无产阶级,这是不合理的。而通过区块链技术,可以让数据所有权回归数据生产者,使数字时代生产关系更加合理。这是未来的方向。

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