㈠ 隱私計算等前沿技術成位了求職的熱門崗，隱私計算行業的前景如何
首先隱私計算也是當前大數據應用領域的熱點。在學術界，隱私計算技術及其應用成為近年來的熱門話題。中國計算機學會多次組織隱私計算技術研討會，並在國際頂級學術會議上多次舉辦隱私計算相關技術研討會。在企業界，各類公司也都非常看好隱私計算技術的前景。各公司都在積極參與隱私計算的研發、推廣和應用，包括大型互聯網公司、金融機構、新興科技公司等研究或應用。
再者可以應用落地加速。隨著行業客戶對隱私計算的認可度越來越高，預計今年下半年和明年上半年將是隱私計算項目落地的關鍵時期。我們看到，《數據安全法》的頒布，確實給隱私計算行業帶來了好處。我們也相信，未來《個人信息保護法》等法律的出台，也將有助於推動更多隱私計算案例的落地。.隱私計算行業的繁榮和數據元素市場的健康發展，必然是眾多應用案例遍地開花的場景。
㈡ 最近很火的nulink是什麼解決了什麼技術問題
NuLink 通過應用編程介面(API)為去中心化的 APP 提供有關隱私保護的
技術支持。我們致力於讓開發人員、創業者、中小公司或大型企業都可以在極致
的安全和隱私操作下更簡單容易地創建自己的應用程序。
NuLink 是一種為開發隱私保護 APP 的技術人員提供最佳的去中心化解決方 案，是同類型中最優質的安全和隱私保護方案。NuLink 平台提供端點加密 （Endpoint Encryption）和密碼訪問控制服務，敏感數據可以從任何用戶平台非
常安全地共享到雲端或者去中心化的儲存設備中去，並根據代理重加密（Proxy Re-encryption，PRE）和屬性加密（Attribute-Based Encryption，ABE）協議，自 動授予（符合條件的用戶）對雲端或設備中敏感數據的訪問許可權。另一方面，
（NuLink 使用到的）零知識證明（Zero Knowledge Proof，ZKP）機制可以幫助 數據使用者驗證數據的來源。在更多的高級隱私保護用例中，NuLink 會充分利 用全同態加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）技術來定製企業級數據的 計算服務。
通過集成一流的技術，我們正在建立強大的技術基礎。NuLink 提供的技術 解決方案涵蓋三大類：
(1) 確保密文形式的數據的可用性。這里使用的加密技術主要是零知識證明。
(2) 隱私保護的數據共享。使用到的基本方法是對數據進行加密，讓數據所 有者控制對它的訪問。這些技術包括去中心化加密存儲、代理重加密、基於身份 的加密和基於屬性的加密等。
(3) 隱私保護數據的計算，這部分會將某些隱私計算能力集成到智能合約中。 使用的技術包括多方安全計算（multi-party secure computing）、全同態加密等。 這三種技術解決方案可以在許多領域提供隱私保護應用，例如去中心化金融 （DeFi）、醫療保健、社交網路、數字版權管理等。
㈢ 隱私計算機技術可以分為
隱私計算機技術可以分為三大門派。
在大數據時代中，海量的數據的交叉計算和人工智慧的發展為各行各業提供了更好的支持，但這些被使用的數據往往包含用戶的隱私數據，或企業/機構的內部數據。
這些數據由於數據安全和隱私的考慮，往往是不對外開發，例如政府數據由於政策保密性完全不能對外公布，運營商、互聯網公司收集到的客戶數據，也不能透露給第三者，因此形成了一個個數據孤島，數據之間不能互通，數據的價值無法體現。
如何應用海量的數據，實現數據流動，同時能夠保護數據隱私安全、防止敏感信息泄露是當前大數據應用中的重大挑戰。隱私計算就是為了解決這些問題應運而生。隱私計算，廣義上是指面向隱私保護的計算系統與技術，涵蓋數據的生產、存儲、計算、應用等信息流程全過程。
隱私計算經過近幾十年的發展，目前在產業互聯網、人工智慧、金融科技、醫葯保護共享數據等方面發揮重要的作用。目前在對數據隱私的保護方面，隱私計算技術的應用主要可以分為可信硬體, 多方安全計算，聯邦學習三個主要流派。
㈣ 數據量比較大應該採用什麼加密技術
大數據生命周期分為數據發布、數據儲存、分析和挖掘、數據使用，在這些環節中都存在數據隱私保護的問題。加密是保護數據的一個手段，但是加密之後的數據無法使用。現在的技術需要保證數據在流通使用過程中也不造成泄露，也就是限制數據的使用。
在沙龍現場，幾位嘉賓也探討了目前幾種常見的數據加密技術。
差分隱私
差分隱私其實是一種度量方式。通過一群人里算出來的模型，和去除A算出來的是一樣的，這樣就無從判斷A是否還在這群人中，就起到保護A隱私的作用。這個方法對於保護「泯然眾人」的數據是有用的，但是卻很難保護那些「很個性」的數據，因為這些「個性」的數據對於整體數據的計算印象很大。
多方安全計算
多方安全計算（MPC）是解決一組互不信任的參與方之間保護隱私的協同計算問題，MPC要確保輸入的獨立性，計算的正確性，同時不泄露各輸入值給參與計算的其他成員。主要是針對無可信第三方的情況下，如何安全地計算一個約定函數的問題，在電子選舉、電子投票、電子拍賣、秘密共享、門限簽名等場景中有著重要的作用。
K匿名
k-匿名技術是1998 年由Samarati和Sweeney提出的，要求發布的數據中存在一定數量(至少為k)的在准標識符上不可區分的記錄，使攻擊者不能判別出隱私信息所屬的具體個體，從而保護了個人隱私。
明略科技集團首席科學家吳信東教授舉例解釋，「比如，為了避免報警者受到報復，警察記錄的是方圓多少距離的人打來的報警電話，通過對位置信息的泛化，保護了報警者的位置信息，但同時也會降低數據的可用性。可能警察記錄是五公里以內的人打了電話，但是警察自己也找不到那個人是誰。」
什麼樣的數據值得保護？數據隱私保護技術就像是順豐快遞，要看寄送的東西值不值得快遞費用。評估數據的價值，是比數據保護更重要的事情。數據保護問題的本質就在於我們如何對數據進行定價。
或許有人出價一萬買你的隱私，你會斷然拒絕；但如果是一億呢？離開數據的定價、數據流動產生的價值和通過數據得到的服務去討論數據隱私，其實都是比較片面的。
㈤ 為保護數據安全，解鎖前部分功能不可用為保護數據安全解鎖且部分功能不可用
矛與盾：數據的開放應用與數據的隱私安全保護
一系列與「隱私數據」有關的事件在最近接二連三的出現在眼前。
數據計算後所產生的價值是不可估量的。對大數據應用或人工智慧企業來說，合理邊界和方式使用用戶數據，已成為從企業到產業乃至整個社會發展的核心驅動力。
但保護「隱私安全」同樣迫切。就像熵增科技創始人楊更曾說的，隱私就是我們故意要保持的信息不對稱。一個沒有隱私的人，相比一個有隱私的人是處於劣勢的。而保護隱私能讓個人處於更加公平的大環境中。
要讓數據保持隱私安全不難，不收集、不去使用即可做到。但要推動數據作為生產要素產生價值和貢獻，看似是盾與矛的關系，該如何化解？
既與又：隱私安全計算成為「唯一技術解」
中國科學院院士鄂維南曾在公開演講中表示，數據作為一種特殊的資源，需要流動起來才能產生價值。不過，這種流動不是數據本身的共享，而是「數據價值」的流動，實現數據「可用不可見「。既能滿足數據流動需求，又能保護數據與隱私安全。
因此需要一個「轉換器」來實現數據安全和應用開放的「既與又」。隱私安全計算被認為是當下完成這一使命的「唯一技術解決」,是一門數據提供方不泄露原始數據和不泄露計算演算法的前提下，對數據進行分析計算並能驗證計算結果的信息技術。
隱私安全計算本身並不是一個單一技術，基於不同的信任假設和應用場景可以選擇出適配相應條件的技術，括如基於硬體的 TEE、基於密碼學的安全多方計算（MPC）和全同態加密（FHE）、源自人工智慧的聯邦學習等等，實現「數據價值」的共享。
國內已經涌現出一批以隱私安全計算為核心技術的企業。相關企業正通過隱私安全計算實現數據流通：數據不出平台，只在平台內授權使用，只輸出數據的結果。
數據要素市場的建立應該成體系和規模，應該通過生態進行快速搭建。
總的來說，影響「隱私安全計算」轉換數據價值共享效率有兩大因素——技術和生態。技術是通向「數據價值共享」的工具，生態是繁榮「數據價值共享」的關卡。
㈥ 隱私計算標準的制定者ARPA，為何能受到幣安青睞
Felix Xu，ARPA聯合創始人&CEO，紐約大學信息技術與金融雙學位，擁有六年投資與創業經驗，曾於復星集團旗下的早期基金復星銳正資本覆蓋金融科技、AI大數據等行業，並獨立負責區塊鏈領域的研究與早期投資，擁有豐富的行業資源和廣泛的科技與投資領域人脈，並具有管理運營項目的經驗。此前曾任職於紐約Sackler Family Office,Vertical Research Partners等機構。ARPA也參與了中國信通院牽頭制定的安全多方計算國家級標准。
我認為隱私計算在未來會變得非常僵化。原因如下。首先，隨著監管的收緊，國內外金融數據已經無法攀升和交易，導致金融機構對隱私計算的需求增加。第二，各國將數據定義為資產，並將受到保護。最後，人們對數據隱私的意識正在增強，他們意識到「免費」是最昂貴的。
㈦ 區塊鏈技術如何保障信息主體隱私和權益
隱私保護手段可以分為三類：
一是對交易信息的隱私保護，對交易的發送者、交易接受者以及交易金額的隱私保護，有混幣、環簽名和機密交易等。
二是對智能合約的隱私保護，針對合約數據的保護方案，包含零知識證明、多方安全計算、同態加密等。
三是對鏈上數據的隱私保護，主要有賬本隔離、私有數據和數據加密授權訪問等解決方案。
拓展資料：
一、區塊鏈加密演算法隔離身份信息與交易數據
1、區塊鏈上的交易數據，包括交易地址、金額、交易時間等，都公開透明可查詢。但是，交易地址對應的所用戶身份，是匿名的。通過區塊鏈加密演算法，實現用戶身份和用戶交易數據的分離。在數據保存到區塊鏈上之前，可以將用戶的身份信息進行哈希計算，得到的哈希值作為該用戶的唯一標識，鏈上保存用戶的哈希值而非真實身份數據信息，用戶的交易數據和哈希值進行捆綁，而不是和用戶身份信息進行捆綁。
2、由此，用戶產生的數據是真實的，而使用這些數據做研究、分析時，由於區塊鏈的不可逆性，所有人不能通過哈希值還原注冊用戶的姓名、電話、郵箱等隱私數據，起到了保護隱私的作用。
二、區塊鏈「加密存儲+分布式存儲」
加密存儲，意味著訪問數據必須提供私鑰，相比於普通密碼，私鑰的安全性更高，幾乎無法被暴力破解。分布式存儲，去中心化的特性在一定程度上降低了數據全部被泄漏的風險，而中心化的資料庫存儲，一旦資料庫被黑客攻擊入侵，數據很容易被全部盜走。通過「加密存儲+分布式存儲」能夠更好地保護用戶的數據隱私。
三、區塊鏈共識機制預防個體風險
共識機制是區塊鏈節點就區塊信息達成全網一致共識的機制，可以保障最新區塊被准確添加至區塊鏈、節點存儲的區塊鏈信息一致不分叉，可以抵禦惡意攻擊。區塊鏈的價值之一在於對數據的共識治理，即所有用戶對於上鏈的數據擁有平等的管理許可權，因此首先從操作上杜絕了個體犯錯的風險。通過區塊鏈的全網共識解決數據去中心化，並且可以利用零知識證明解決驗證的問題，實現在公開的去中心化系統中使用用戶隱私數據的場景，在滿足互聯網平台需求的同時，也使部分數據仍然只掌握在用戶手中。
四、區塊鏈零知識證明
零知識證明指的是證明者能夠在不向驗證者提供任何有用的信息的情況下，使驗證者相信某個論斷是正確的，即證明者既能充分證明自己是某種權益的合法擁有者，又不把有關的信息泄漏出去，即給外界的「知識」為「零」。應用零知識證明技術，可以在密文情況下實現數據的關聯關系驗證，在保障數據隱私的同時實現數據共享。
㈧ XnMatrix隱私計算是什麼意思
隱私計算，就是讓第三方在不破壞隱私的情況下，去使用信息，並且付費。XnMatrix中的隱私計算可以有效的幫助用戶保護個人隱私，將用戶的個人信息數據先加密，加密後第三方可以看到，但無法直接使用。用戶的數據不再存在資料庫中，而是存在無法破解的加密雲商城裡。
㈨ 在大數據隱私保護生命周期模型中隱私保護技術主要包括什麼
數據採集時：差分隱私
數據傳輸時：管道加密
數據存儲時：加密存儲
數據使用時：數據脫敏
數據計算時：多方安全計算、可信執行環境
數據分享時：去標識化、聯邦學習
詳情的技術點可以看看信通院2018年發布的大數據安全白皮書
㈩ 隱私計算數據標准不統一
摘要
諸多數據安全相關的國家標准和行業標准對不同類別不同級別數據、數據生命周期中不同階段提出了較為具體的安全保護要求。對這些要求的理解、如何實現是業界重點討論的議題之一。另一方面，隱私計算在破解數據保護與數據利用的矛盾上成為業界關注熱點，承載了數據利用在合規和發展兩個主題的諸多希望。本文將對一些重要數據安全標准中可以利用隱私計算的條款進行解讀，並對隱私計算標准發展趨勢進行分析。
