隱私計算技術應用和展望

文 | 國網吉林省電力有限公司四平供電公司 任洪民

國網思極網安科技（北京）有限公司 李祉岐 孫磊 尹琴

隨著個人數據隱私保護的重要性逐漸凸顯，聯邦學習、同態加密和多方計算等隱私保護技術變得愈發重要。本文旨在探討這些領域的最新國際進展。在聯邦學習部分，介紹了聯邦學習的基本原理和應用領域，特別關注了差分隱私和安全多方計算在聯邦學習中的應用，以及最新的隱私增強型聯邦學習技術。同態加密部分探討了同態加密的基礎知識，以及其在安全云計算和數據隱私保護中的應用。最新進展包括針對同態加密的性能優化和與深度學習的結合。在多方計算部分，解釋了多方計算的概念和安全協議，并討論了多方計算在敏感數據協作分析和隱私保護數據挖掘中的應用。最新進展包括多方計算協議的效率改進和與人工智能的融合。最后，探討了隱私保護技術面臨的挑戰，包括隱私與效能的權衡以及法規與倫理問題，并展望了未來的趨勢，包括跨界合作與標準化，以及強化學習與隱私保護的融合。

一、隱私計算的基本概念

隱私計算是由兩方或多方聯合計算的技術和系統，參與方在不泄露各自數據的前提下通過協作對他們的數據進行聯合機器學習和聯合分析，且計算結果可被驗證。隱私計算本質上是在保護數據隱私的前提下，解決數據流通、數據應用等數據服務問題，其主要特點包括：“數據可用不可見，數據不動模型動”“數據可用不可見，數據可控可計量”“不共享數據，而是共享數據價值”等。

聯邦學習、同態加密和多方計算是隱私計算的三個重要技術。聯邦學習是一種分散式的機器學習方法，用于在多個數據持有方之間合作建立機器學習模型，而無需將原始數據集中在一起。每個數據持有方只共享模型更新的信息，而不是明文數據。這有助于保護數據隱私，因為原始數據不離開數據持有方的控制。聯邦學習廣泛用于醫療、金融和智能設備領域。同態加密是一種加密技術，允許對加密數據進行計算，而無須解密。這意味著數據可以保持加密狀態，同時進行有用的計算，確保數據的隱私性。同態加密通常用于云計算環境，其中云服務提供商可以計算加密數據，而不了解明文數據。多方計算是一種協議，允許多個參與方在不共享明文數據的情況下進行計算。每個參與方將其輸入數據加密并共享給其他方，然后通過安全計算協議執行計算，以獲得最終結果。多方計算適用于涉及多個組織或個體的數據合作項目，如隱私保護數據挖掘和合作分析。

聯邦學習適用于需要建立共享模型的情況，適合機器學習應用。同態加密適用于云計算環境，可以保護數據的機密性，但可能會引入性能開銷。多方計算適用于涉及多個數據持有方的場景，需要協同計算結果。每種技術都有其優點和限制。選擇合適的隱私計算技術取決于具體的應用場景和安全需求。有時，這些技術也可以結合使用，以實現更強大的隱私保護。隨著隱私計算領域的不斷發展，研究人員不斷努力改進這些技術，以應對不斷演變的數據隱私挑戰。

二、聯邦學習技術

聯邦學習是一種特殊的機器學習方法，它允許在多個設備（例如手機或電腦）上本地進行模型的訓練和更新，而不需要將數據集中在一處。這種技術在處理大規模數據時，特別是有隱私保護需求的場景下，具有很大的優勢。

聯邦學習的原理基于這樣一個理念：在多個設備上訓練的模型可以更準確地捕捉每個設備上的數據特征，同時又不需要共享或傳輸數據。具體來說，每個設備都會在自己的數據集上訓練一個本地模型，然后將這個模型上傳到一個中心服務器。服務器會聚合這些模型，即對每個模型的參數進行平均，以得到一個全局模型。這個全局模型會被下發給各個設備，每個設備再在自己的數據集上微調這個全局模型。這樣，每個設備都參與到全局模型的訓練中，同時又不會暴露自己的數據。

聯邦學習的應用場景非常廣泛，例如在自動駕駛、推薦系統、語音識別等領域都有應用。例如，在自動駕駛中，每個車輛都可以在本地收集駕駛數據并進行模型訓練，然后將模型參數上傳到中心服務器，服務器進行模型聚合后下發給各個車輛，從而實現整個車隊的駕駛輔助能力的提升。同時，這種方法還可以應用于醫學圖像處理，例如在醫療影像分析中，每個醫生可以在本地對影像進行標注和模型訓練，然后將模型上傳到服務器進行聚合，以提升診斷的準確性和效率。

然而，聯邦學習也面臨一些挑戰。由于參與方的數據分布和特征可能不同，模型的性能可能會受到影響。此外，參與方之間的通信成本和計算資源限制也需要考慮。總之，聯邦學習通過在保護隱私的前提下，實現參與方之間模型參數的共享與協作，解決了集中式學習中隱私泄露的問題。它在個性化推薦、醫療、金融等領域有著廣泛的應用前景，并且隨著技術的發展和改進，聯邦學習將在未來發揮更加重要的作用。

美國阿貢國家實驗室Ian Foster是聯邦計算的先驅之一，提出了“網格計算”的概念，這為聯邦計算的發展奠定了基礎。他認為聯邦計算可以實現跨組織和跨地理位置的合作，為科學研究和大規模數據處理提供了強大的計算能力。美國得克薩斯大學奧斯汀分校的Peter Stone教授對聯邦學習在多智能體系統中的應用進行了全面的綜述。他指出聯邦計算在解決分布式學習中的通信和隱私問題方面具有重要意義，并提出了一系列改進方法和算法。Google的聯邦學習團隊介紹了一些提高聯邦學習通信效率的策略。微軟亞洲研究院的研究者們也探討了如何實現規模化的聯邦學習系統設計。這些研究者的工作為聯邦計算的理論和應用發展提供了寶貴的經驗和思路。他們的觀點和方法對于解決聯邦計算中的挑戰和難題具有重要的指導意義。

三、同態加密技術

同態加密是一種重要的密碼學技術，它具有獨特的概念、原理和廣泛的應用場景。同態加密允許在密文域中進行計算，而無須解密密文，從而保護了數據的隱私和安全性。

同態加密的概念是指在密文領域進行計算，并將計算結果轉化為相應的密文形式。這意味著在不暴露明文的情況下，可以對密文進行加法、乘法以及其他基本運算。與之相對的是傳統的加密算法，它們只能對明文進行加密和解密操作。

同態加密的原理是基于數學上的復雜運算，其中最常見的是基于整數環的同態加密方案。這些方案利用了數論和模運算的性質，通過巧妙設計的加密算法，使得密文之間的運算結果與明文的運算結果相對應，從而實現同態性質。

圖1 同態加密技術示意圖

同態加密的應用場景非常廣泛。首先，同態加密可以在云計算中實現數據安全共享和計算外包。用戶可以將數據加密后上傳到云端，云服務提供商可以在密文域中執行計算任務，然后將計算結果返回給用戶，而不會暴露數據的明文內容。

圖2 多方計算技術示意圖

其次，同態加密在金融領域和醫療領域也有重要的應用。例如，在金融風險評估中，銀行可以通過同態加密將客戶的敏感數據進行加密，并在不暴露客戶隱私的情況下進行風險評估和決策。在醫療數據共享中，同態加密可以保護患者的隱私，同時允許醫療機構進行研究和分析。此外，同態加密還可以在安全多方計算中發揮重要作用。安全多方計算是一種協議，允許多個參與者在不暴露個體私密輸入的情況下進行計算。同態加密可以用于實現安全多方計算的隱私保護功能，確保計算的正確性和安全性?？傮w而言，同態加密作為一種強大的密碼學技術，具有廣泛的應用前景。它在保護數據隱私、實現安全計算和促進數據共享方面具有重要作用，并在各個領域中得到了越來越廣泛的應用和研究。

近年來，同態加密作為一種重要的密碼學技術，受到了國際上眾多研究者的關注和研究。同態加密的研究進展在保護數據隱私和安全通信方面具有重要意義。Craig Gentry是同態加密領域的知名研究者，于2009年提出了首個全同態加密方案。他的研究成果為同態加密的發展奠定了基礎，并引領了該領域的進一步研究，觀點主要集中在同態加密的安全性和應用領域的拓展。Shai Halevi是加密學領域的專家，在同態加密方面的研究也有重要貢獻，主要關注同態加密的實用性和性能優化，提出了一些改進的方案和算法，使同態加密更加高效可行。Zvika Brakerski是同態加密領域的年輕研究者，在同態加密的安全性和功能性方面做了許多有影響力的工作，提出了基于零知識證明的同態加密方案，為同態加密的安全性提供了更多保障。

四、多方計算技術

多方計算是一種保護隱私的計算方法，旨在在多個參與方之間執行計算任務而不暴露私密數據。其基本原理是通過使用密碼學技術和協議，使得每個參與方只能獲得計算結果，而無法獲知其他參與方的輸入。

多方計算的核心概念是安全多方計算協議。這些協議允許參與方在不泄露私密數據的情況下進行計算，并確保計算結果的正確性和完整性。其中最著名的安全多方計算協議是基于秘密共享技術的安全多方計算協議。該協議將私密數據分割成多個部分，分發給參與方，并使用密碼學技術確保只有在滿足特定條件的情況下才能重建出原始數據。

多方計算在各個領域有著廣泛的應用場景。在金融領域，多方計算可以用于保護交易數據的隱私，使得參與方可以進行計算和分析，同時不暴露敏感信息。在醫療領域，多方計算可以用于合作研究，醫院可以共享數據進行疾病預測和藥物研發，而不必泄露患者的個人信息。

另外，多方計算還可以應用于隱私保護的人工智能領域。當機器學習模型需要使用多個數據源進行訓練時，參與方可以通過多方計算將數據合并并訓練出模型，而不必共享原始數據。這可以有效防止數據泄露和隱私侵犯。

盡管多方計算具有廣泛的應用前景，但也存在一些挑戰和限制。首先，多方計算的計算開銷較大，需要更多的計算資源和時間。其次，設計和實現安全的多方計算協議需要深厚的密碼學和分布式系統知識。此外，參與方之間的信任關系也需要謹慎考慮，以確保計算結果的可信度。

總之，多方計算是一種保護隱私的計算方法，通過密碼學技術和協議實現參與方之間的計算，不暴露私密數據。它在金融、醫療和人工智能等領域具有廣泛的應用場景，但也需要解決計算開銷、安全協議設計和參與方信任等挑戰。隨著技術的發展和應用的擴大，多方計算將在保護隱私和數據合作方面發揮越來越重要的作用。

近年來，多方計算成為計算機科學領域的熱門研究方向。多方計算旨在實現在分布式計算環境中多個參與方之間的安全和私密計算，保護參與方的隱私數據不被泄露。在國際上，許多研究者致力于多方計算的研究，并取得了重要的進展。Andrew Yao是多方計算領域的先驅之一，提出了著名的“耐損性”概念，即使在部分參與方受到攻擊或被腐敗的情況下，多方計算仍能保持其安全性。Shafi Goldwasser是多方計算和密碼學領域的知名科學家，與Silvio Micali共同提出了零知識證明的概念，為多方計算提供了更強的隱私保護，并首次提出了基于零知識證明的多方計算協議。Oded Goldreich提出了安全多方計算的理論模型。Ronald Cramer等人提出了一種安全多方計算協議，用于計算區間函數。

五、隱私計算技術展望

隱私計算技術是當今數字時代中備受關注的熱門話題之一。隨著人們對個人數據隱私的日益重視和對數據安全的不斷擔憂，隱私計算技術的發展前景變得愈發廣闊。展望未來，隱私計算技術將在以下幾個方面取得顯著進展。

首先，隱私保護法規的進一步完善將成為推動隱私計算技術發展的重要驅動力。隨著歐盟《通用數據保護條例》（GDPR）等法規的實施，隱私保護成為全球范圍內的共識。未來，更多國家和地區將出臺相關法規，規范個人數據的收集、存儲和共享。在這種背景下，隱私計算技術將得到廣泛應用，幫助企業和組織實現合規性，并保護用戶的隱私權益。

其次，隱私計算技術將更加普及和成熟。當前的隱私計算技術已經能夠實現數據在計算過程中的加密和保護，但仍存在一定的局限性。未來，隨著技術的不斷進步和算法的改進，隱私計算技術將變得更加強大和高效。更多的行業和領域將開始應用隱私計算技術，包括醫療健康、金融、人工智能等。同時，隱私計算技術將逐漸成為數據共享和合作的基礎，為不同組織間的數據交換提供安全可靠的解決方案。

此外，隱私計算技術的研究和創新也將持續推動其發展。隨著對隱私計算技術的深入理解和需求的不斷演變，研究人員將不斷提出新的算法和技術，以應對日益復雜的數據隱私挑戰。例如，差分隱私技術、同態加密技術等將得到進一步發展和完善。同時，隱私計算技術與其他前沿技術的結合也將帶來更多的創新應用，如區塊鏈、邊緣計算等。

總而言之，隱私計算技術將在未來取得長足的發展。隨著隱私保護法規的完善、技術的進步以及研究的深入，隱私計算技術將成為保護個人隱私、促進數據共享和合作的重要工具。在數字化時代，隱私計算技術的發展對于構建信任、保護個人權益和推動數據驅動的創新具有重要意義。