在數(shù)字化浪潮推動下，數(shù)據(jù)領域的技術創(chuàng)新、場景應用與管理服務日益成為各個行業(yè)領域數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要驅(qū)動力。同時，“數(shù)據(jù)流通”與“數(shù)據(jù)安全”間的矛盾也日益升級，成為影響數(shù)字化發(fā)展的制約因素。

安全VS發(fā)展

“安全”與“發(fā)展”，一直是數(shù)據(jù)管理領域的兩大重要主題。二者既矛盾對立，相互制約；又在不斷的技術創(chuàng)新下追尋均衡，最大限度實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。

矛盾制約

“數(shù)據(jù)”作為一種特殊的市場資源與生產(chǎn)要素，其自身特點決定只有在更大范圍的社會共享中才能發(fā)揮其真正的資源價值。在人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術快速應用推廣的當下，不斷提高的算力+不斷優(yōu)化的算法，將通過不同維度、不同領域的大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)事物間蘊藏的規(guī)律，并運用規(guī)律解釋過去、預測未來。

智能算法持續(xù)優(yōu)化、提升的重要前提即是通過海量、多元的大數(shù)據(jù)資源進行數(shù)據(jù)訓練，客觀上有著較強的數(shù)據(jù)共享使用需求，這與具有“信息數(shù)據(jù)共享和透明”特點的區(qū)塊鏈技術不謀而合，相輔相成，因此近年來區(qū)塊鏈技術發(fā)展應用迅速。但需要注意的是，數(shù)據(jù)的共享交換雖然提升了數(shù)據(jù)自身價值，但也不可避免的出現(xiàn)侵犯數(shù)據(jù)所有者“數(shù)據(jù)隱私”的安全問題，數(shù)據(jù)共享挖掘面臨合規(guī)監(jiān)管，數(shù)據(jù)技術發(fā)展應用陷入瓶頸。

均衡發(fā)展

“在矛盾中尋找平衡”，是目前數(shù)據(jù)領域技術創(chuàng)新應用的重要課題。客觀市場環(huán)境的快速變化也為“數(shù)據(jù)流通”與“數(shù)據(jù)安全”的均衡發(fā)展形成強大驅(qū)動力。

2019年末，一場突如其來的新型冠狀病毒疫情在世界范圍內(nèi)蔓延肆虐，大量民眾不幸罹難，各國經(jīng)濟發(fā)展更是遭受沉重打擊。在客觀疫情防控形勢下，“數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展”成為各國恢復經(jīng)濟秩序和建立全新國際競爭優(yōu)勢的重要戰(zhàn)略措施。在這樣的背景下，數(shù)據(jù)作為全新的生產(chǎn)要素，隨著功能價值不斷提升，技術應用不斷拓展，數(shù)據(jù)的“流通使用”和“安全保障”也日益受到行業(yè)發(fā)展與政府監(jiān)管的重視。

數(shù)據(jù)技術創(chuàng)新應用，一方面對數(shù)據(jù)安全保障提出了全新挑戰(zhàn)，另一方面也以技術創(chuàng)新形式給出了相應的答案——“區(qū)塊鏈+隱私計算”。

區(qū)塊鏈+隱私計算，數(shù)據(jù)時代的信任機制與隱私保護

       區(qū)塊鏈技術是一種通過去中心化、高信任的方式集體維護一個可靠數(shù)據(jù)庫的技術方案。由于具有“去中心化”、“分布式數(shù)據(jù)存儲”、“可追溯性”、“防篡改性”、“公開透明”等優(yōu)勢特點，區(qū)塊鏈技術能夠有效解決數(shù)據(jù)領域的數(shù)據(jù)真實性、安全性與開放性問題，通過建立可信任的數(shù)據(jù)管理環(huán)境，防范和避免各類數(shù)據(jù)造假、篡改、遺失等數(shù)據(jù)管理問題，促進數(shù)據(jù)的高效共享與應用。

       一如上文所述，區(qū)塊鏈技術具有“信息數(shù)據(jù)共享和透明”的特點，但無論從市場商業(yè)競爭角度還是個人信息安全角度來看，都沒有人希望自己的數(shù)據(jù)完全公開、透明。因此，隱私保護合規(guī)成為數(shù)據(jù)管理領域的一條重要“紅線”，一方面保護著數(shù)據(jù)所有者的隱私安全，另一方面也影響著數(shù)據(jù)流通共享的效率與發(fā)展。

那么有沒有一種技術既可以保證信息數(shù)據(jù)的高效流通共享，卻又不會越過隱私保護合規(guī)紅線？

       如果說“區(qū)塊鏈”技術建立了數(shù)據(jù)時代的信任機制，那么“隱私計算”則在數(shù)據(jù)共享洪流中為數(shù)據(jù)所有者建立了安全的隱私保護防線。

     “隱私計算”，即面向隱私信息全生命周期保護的計算理論和方法，是隱私信息的所有權、管理權和使用權分離時隱私度量、隱私泄漏代價、隱私保護與隱私分析復雜性的可計算模型與公理化系統(tǒng)。簡單來說，隱私計算即是從數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、收集、保存、分析、利用、銷毀等環(huán)節(jié)中對隱私進行保護的技術方法。

       同區(qū)塊鏈技術一樣，隱私計算并不特指某一門技術，而是一種融合了密碼學、數(shù)據(jù)科學、經(jīng)濟學、人工智能、計算機硬件、軟件工程等多學科的綜合技術應用。隱私計算包括一系列信息技術，如業(yè)界較早提出的安全多方計算（MPC）技術、以硬件技術隔離保護為主要特點的可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）技術、基于密碼學和分布式計算實現(xiàn)多方協(xié)作機器學習的聯(lián)邦學習（FL）技術，以及如同態(tài)加密、零知識證明、差分隱私等輔助性技術，都屬于隱私計算范疇。

       1. 安全多方計算（MPC），是一種在參與方不共享各自數(shù)據(jù)且沒有可信第三方的情況下安全地計算約定函數(shù)的技術和系統(tǒng)。通過安全的算法和協(xié)議，參與方將明文形式的數(shù)據(jù)加密后或轉(zhuǎn)化后再提供給其他方，任一參與方都無法接觸到其他方的明文形式的數(shù)據(jù)，從而保證各方數(shù)據(jù)的安全。

       2. 可信執(zhí)行環(huán)境（TEE），是指CPU的一個安全區(qū)域，它和操作系統(tǒng)獨立開來，且不受操作系統(tǒng)的影響。在這個安全區(qū)域里保存和計算的數(shù)據(jù)不受操作系統(tǒng)的影響，是保密且不可篡改的。

       3. 聯(lián)邦學習（FL），是指在多方在不共享本地數(shù)據(jù)的前提下，進行多方協(xié)同訓練的機器學習方式。聯(lián)邦學習技術支持數(shù)據(jù)不出域，而是讓算法模型進行移動，通過數(shù)據(jù)訓練進而優(yōu)化算法模型。

       隱私計算技術的目的在于讓數(shù)據(jù)在流通過程中實現(xiàn)“可用不可見”，即只輸出數(shù)據(jù)結(jié)果而不輸出數(shù)據(jù)本身。這一方面保證了數(shù)據(jù)所有者的數(shù)據(jù)所有權不受侵犯，滿足數(shù)據(jù)流通的合規(guī)性；另一方面在隱私保護技術加持下，各方主體擁有的信息數(shù)據(jù)能夠高效流通使用，不斷擴大數(shù)據(jù)價值，賦能各個行業(yè)領域數(shù)據(jù)應用。

舉例如在醫(yī)療數(shù)據(jù)領域，各類醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私性要求較高、數(shù)據(jù)量較大，通常只保存在本地機構(gòu)的信息系統(tǒng)中，很難實現(xiàn)高效的醫(yī)療數(shù)據(jù)流通、共享與使用，無法為醫(yī)療領域的各類病理研究、醫(yī)療診斷與技術創(chuàng)新形成數(shù)據(jù)支持，不利于創(chuàng)新醫(yī)療技術研發(fā)與應用。但如果能通過隱私計算技術支持，在保證數(shù)據(jù)“可用不可見”的前提下，實現(xiàn)不同區(qū)域、不同醫(yī)療機構(gòu)醫(yī)療數(shù)據(jù)的高效流通使用，持續(xù)優(yōu)化醫(yī)療行業(yè)的各類算法模型，將為實現(xiàn)醫(yī)療行業(yè)的精準醫(yī)療、遠程醫(yī)療、智能醫(yī)療等醫(yī)療技術服務創(chuàng)新形成強力數(shù)據(jù)支持。

數(shù)字化發(fā)展浪潮之下，“數(shù)據(jù)”作為一種全新的重要市場資源與生產(chǎn)要素，其快速發(fā)展與管理應用日益受到國家的重視，并不斷賦能各個行業(yè)領域發(fā)展。同時，數(shù)據(jù)領域存在的隱私安全問題也令數(shù)據(jù)管理應用陷入發(fā)展困境?？梢灶A見，區(qū)塊鏈技術和隱私計算技術的結(jié)合，將是數(shù)據(jù)管理領域一次重要的嘗試探索，對數(shù)據(jù)領域發(fā)展產(chǎn)生重要影響。