当前位置: 首页 > news >正文 网站模板代理wordpress 文档阅读插件 news 2025/11/4 11:48:21 网站模板代理,wordpress 文档阅读插件,做甜品网站,冷饮网站开发背景意义1. 背景信息 有个有趣的问题#xff0c;刚好最近有讨论到#xff0c;在这里也抛一下#xff0c;就是隐私计算中我们经常谈到主流的一些技术#xff0c;比如联邦学习、多方安全计算、安全求交、匿踪查询、可信执行环境等#xff0c;然后笼统地会称这些技术实现了对隐私…1. 背景信息 有个有趣的问题刚好最近有讨论到在这里也抛一下就是隐私计算中我们经常谈到主流的一些技术比如联邦学习、多方安全计算、安全求交、匿踪查询、可信执行环境等然后笼统地会称这些技术实现了对隐私的保护。然而有一个特别好玩的事情那就是如果某个数据源方提供多套的业务服务且业务之间的数据存在关联那么很可能会存在原始数据泄密的问题。这个问题似乎一直没有看到有相关厂商谈及今天作为一个开放性问题抛出来大家一起探讨。 2. 关于匿踪查询的原始数据暴露问题讨论 首先我们来看匿踪查询其定义匿踪查询是一种确保用户在查询信息时其身份和查询内容不被泄露的技术方案。PIR的主要目的是保护用户隐私确保服务器无法知道用户查询的具体内容同时具有严格访问控制用户只能访问其查询的数据其他数据对用户完全隐藏。 从该定义就可以看出匿踪查询并不保护数据源方的原始信息而只是保护查询方的查询行为不被数据源方探知。因此数据源方的被查询信息最终是被查询方明文获得的。这个关键信息点在实际业务中需要被强烈关注提供匿踪查询的数据源需要特别小心审查什么数据可以被查询可以对外服务否则可能引来数据合规风险。 匿踪查询根据业务的不同分为单条查询和批量查询其中单条查询的风险异常高因为可能直接涉及到个体信息的暴露。假设数据源方提供黑名单信息的查询查询方提交某个查询用户id通过黑名单匿踪查询服务获取到该个体用户id是否击中黑名单。更进一步如果提供的是用户的原始数据信息比如医疗体系中的查询某个用户是否存在某种症状。这样的业务都会直接暴露个体隐私信息与国家针对个体数据保护初衷相悖。因此数据源方提供的查询服务一定要尽可能审查和评估。匿踪查询不解决原始数据暴露的问题。 那么有没有什么方法可以规避 答案是肯定的。第一种方案就是提供查询的数据是不涉及个体隐私或者经过个体授权。第二种方案则采用群体信息来解决引入批量匿踪查询同样还是黑名单查询假设查询方提交了一批用户id数据源方不直接返回单条处理的密文数据而是需要进行聚合计算。比如计算出一个密文状态下的比例信息即当前查询批中有多少比例的黑名单用户。这样查询方拿到密文结果后解密只能得到批群体信息的某种特征而不是具体到个体信息。还有就是采用匿踪联盟的方案最终查询方仅拿到多方聚合之后的结果也可以规避某一个单方数据源信息的直接泄露。这里仅讨论有限的规避方案还有更多的一些其他技术手段。 另外关于同一数据源的访问次数限制问题如果是无限次是否存在被分析出某种分布或者原始信息被拖库的风险是否需要针对特定查询方对于特定数据源的查询频率限制是否需要定期对数据源做一定的变换处理以减少某种隐患还有对于匿踪查询结算定价的策略设置是否也需要起到一定的查询频率的限制作用开放性问题欢迎探讨。 3. 关于单数据源多种隐私计算服务的原始数据暴露问题讨论 隐私计算中比如联邦学习、多方安全计算、安全求交等安全性问题往往是针对独立的算法本身去探讨这方面的研究很多但是如果多种不同的技术都在单一数据源进行提供这也是业内的现状隐语、蓝象、洞见、富数都是综合性的技术厂商都可以提供各种不同的技术因此机构引入相应的厂商引擎后往往就具备了多种不同隐私计算服务的能力。单数据源同时提供多种不同的隐私计算服务假如使用不当会存在原始信息泄露的隐患。 最明显的就是联邦学习中引入安全求交算法。普通的安全求交计算方之间是会共享交集结果这种是明显的敏感数据泄露问题。这方面的安全保护进展可以看富数、微众、蓝象等相继推出的全匿踪联邦学习技术。 另外联邦学习算法往往对于标签信息的保护是最关键的。假设A、B两方进行联合风控建模A方持有特征B方持有标签为用户是否为逾期黑名单人员是典型的分类任务。假如B方节点还具有黑名单匿踪查询服务那么A方完全可以通过与B方进行匿踪查询得到黑名单是否击中的个体样本标签信息即使是少量的标签也可能足够A方在自己本地训练模型一方面B方泄露了个体标签信息另一方面A方绕开了必须与B方进行联邦学习的限制对于B方来说损失惨重。所以对于B方需要非常小心从全局上考虑各种隐私计算对外的服务之间是否存在数据泄露的风险和挑战。进一步A方还可以利用与B方在联邦学习中的安全求交来缩小匿踪查询的量级对于B方来说雪上加霜火上浇油。 其他如安全多方计算虽然其本身是属于可证安全的密码学原语但是在实际业务中同样可能存在数据泄露风险。比如仅有两个数据方进行多方安全加法的计算且其中一方为结果获取方那么结果获取方完全可以反推另一方的原始数据这不是MPC本身能解决的问题而是一种业务本身的问题。因此一般实际场景中两方之间不允许做非常基础的简单的计算任务需要设置比如聚合、非线性、多计算符操作等其他复杂的计算任务。还有的解决方案是结合差分隐私反馈的数据中包含一定的噪声但又不影响与原始数据的总体分布一致性。 同样的可信执行环境也同样存在一定的安全风险比如采用侧信道攻击。如果使用的是国外的硬件设备还可能存在后门风险。 4. 总结 上述内容针对隐私计算技术的使用抛出了一些关于数据泄露风险的开放性问题。因此在使用隐私计算技术实现各类数据服务需要通盘考虑安全性才能做到原始数据的安全保护更好地推动数据价值流通。 文章转载自: http://www.morning.xrftt.cn.gov.cn.xrftt.cn http://www.morning.tkgxg.cn.gov.cn.tkgxg.cn http://www.morning.klrpm.cn.gov.cn.klrpm.cn http://www.morning.pfbx.cn.gov.cn.pfbx.cn http://www.morning.bxsgl.cn.gov.cn.bxsgl.cn http://www.morning.ey3h2d.cn.gov.cn.ey3h2d.cn http://www.morning.qbjgw.cn.gov.cn.qbjgw.cn 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