隱私計算說明介紹 (下)
| 03 隱私計算技術的發展脈絡 現在，除了MPC技術外，隱私計算領域還呈現出更多新的技術特點和解決方案。 目前，從技術層面來說，隱私計算主要有兩類主流解決方案：一類是採用密碼學和分佈式系統； 另一類是採用基於硬件的可信執行環境（Trusted Execution Environment，TEE）。 目前，密碼學方案以MPC為代表，通過秘密共享、不經意傳輸、混淆電路、同態加密等專業技術來實現。 近幾年，其性能逐漸得到提升，在特定場景下已具有實際應用價值。 基於硬件的可信執行環境方案是構建一個硬件安全區域， 隱私數據僅在該安全區域內解密出來進行計算（安全區域之外，數據都以加密的形式存在）。 其核心是將數據信任機制交給像英特爾、AMD等硬件方， 且因其通用性較高且計算性能較好，受到了較多雲服務商的推崇。 這種通過基於硬件的可信執行環境對使用中的數據進行保護的計算也被稱為機密計算（Confidential Computing）。 另外，在人工智能大數據應用的大背景下，近年來比較火熱的聯邦學習也是隱私計算領域主要推廣和應用的方法。 圖1-3展示了各項隱私計算技術的發展時間線。可以看出，隱私計算技術還是比較“年輕”的技術。 |
 圖1-3 隱私計算技術的發展時間線 |
| 《騰訊隱私計算白皮書2021》將當前隱私計算的體系架構總結為圖1-4。 一般而言，越是上層，其面臨的情況可能越複雜，往往會綜合運用下層中的多項技術進行安全防護。 雖然根據多方安全計算的定義，聯邦學習（也就是圖1-4中的“聯合學習”） 也應該屬於廣義的“多方安全計算”範疇，但可能是由於當前機器學習比較火熱， 業界普遍將聯邦學習單獨列出。 |
 圖1-4 隱私計算體系架構 |
| 04 隱私計算技術的應用場景 隱私計算技術可以為各參與方提供安全的合作模式， 在確保數據合規使用的情況下， 實現數據共享和數據價值挖掘，有著廣泛的應用前景。 目前，隱私計算技術的應用場景還在不斷擴展。 1. 金融行業 在金融行業，數據渠道融合與風險控制是業務實施的重要部分。 作為數據隱私安全的重要保障，隱私計算技術在金融領域的應用前景廣闊。 隱私計算技術可以應用於金融行業的獲客和風控， 比如多家金融機構在不洩露客戶個人信息的前提下對客戶進行聯合畫像和產品推薦； 在多頭借貸等場景下，在不洩露客戶已有貸款數額、 各金融機構所擁有的黑名單等信息的前提下有效評估客戶的信用情況，降低違約風險。 以徵信系統為例，銀行、小貸公司等金融機構需要通過多個信息渠道對潛在用戶的歷史記錄進行多維度計算分析。 但由於這些數據具有很高的隱私性，且很多信息渠道並不具備足夠安全可靠的信息傳輸管控技術， 徵信系統的數據豐富性不足或者維度缺失。 如圖1-5所示，通過隱私計算中的多方安全計算技術， 各金融機構、信息渠道可形成徵信系統聯盟， 各方數據無須離開本地就能提供數據分析服務。 |
 圖1-5 基於多方安全計算技術的徵信系統聯盟 |
| 2. 醫療健康行業 在醫療健康行業，利用人工智能技術針對病情與病例數據建立機器學習模型並訓練， 可以提高醫療科研與病情推斷的效率，提升醫療服務的精準度。 但是由於之前缺乏統籌規劃和頂層設計，各地醫院的信息系統獨立且分散； 同時，由於醫療數據屬於極度隱私的信息，為了避免出現合規風險， 各醫療機構普遍對數據持保守態度，病情與病例數據不允許離院共享， 各醫療渠道信息的數據融合難度極大，阻礙了醫療系統的智能化發展。 隱私計算技術能夠保護數據隱私，有望打破醫療數據孤島現象 ，在醫療行業大有可為。比如利用隱私計算中的聯邦學習技術， 各醫療機構可實現在原始數據不離院的情況下進行聯合建模， 如圖1-6所示。事實上，在醫療健康領域，隱私計算技術已經逐步落地。 3. 政務行業 在政務行業，隨著數字經濟的發展，智慧城市與政務大數據逐步深入人心， 各地政府不斷加強推動大數據的規劃設計， 多地政府設立大數據發展局、大數據管理局等相關管理機構。 政務數據涉及醫保、社保、公積金、稅務、司法、交通等方方面面， 隱私安全尤為重要，如能利用隱私計算技術打通政務數據、 挖掘數據潛能，那麼智慧城市建設必將如虎添翼。 舉例來說，隱私計算技術可以提供政府數據與電信企業、 互聯網企業等社會數據融合的解決方案， 比如可以聯合多部門的數據對道路交通狀況進行預判， 實現車輛路線導航的最優規劃，減緩交通堵塞。 目前，在一些地方政府的相關規劃裡，隱私計算技術有望成為下一個應用推廣的重點。 |
 圖1-6 基於聯邦學習的醫療場景 |
| 未來，隱私計算技術將廣泛應用於金融、保險、醫療、物流、汽車等眾多擁有隱私數據的領域， 在解決數據隱私保護問題的時候，也幫助解決行業內數據孤島問題， 為大量AI模型的訓練和技術落地提供一種合規的解決方案。 |
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