隐私计算多方加密

㈠ 隐私计算等前沿技术成位了求职的热门岗，隐私计算行业的前景如何

首先隐私计算也是当前大数据应用领域的热点。在学术界，隐私计算技术及其应用成为近年来的热门话题。中国计算机学会多次组织隐私计算技术研讨会，并在国际顶级学术会议上多次举办隐私计算相关技术研讨会。在企业界，各类公司也都非常看好隐私计算技术的前景。各公司都在积极参与隐私计算的研发、推广和应用，包括大型互联网公司、金融机构、新兴科技公司等研究或应用。

再者可以应用落地加速。随着行业客户对隐私计算的认可度越来越高，预计今年下半年和明年上半年将是隐私计算项目落地的关键时期。我们看到，《数据安全法》的颁布，确实给隐私计算行业带来了好处。我们也相信，未来《个人信息保护法》等法律的出台，也将有助于推动更多隐私计算案例的落地。.隐私计算行业的繁荣和数据元素市场的健康发展，必然是众多应用案例遍地开花的场景。

㈡ 最近很火的nulink是什么解决了什么技术问题

NuLink 通过应用编程接口(API)为去中心化的 APP 提供有关隐私保护的
技术支持。我们致力于让开发人员、创业者、中小公司或大型企业都可以在极致
的安全和隐私操作下更简单容易地创建自己的应用程序。
NuLink 是一种为开发隐私保护 APP 的技术人员提供最佳的去中心化解决方 案，是同类型中最优质的安全和隐私保护方案。NuLink 平台提供端点加密 （Endpoint Encryption）和密码访问控制服务，敏感数据可以从任何用户平台非
常安全地共享到云端或者去中心化的储存设备中去，并根据代理重加密（Proxy Re-encryption，PRE）和属性加密（Attribute-Based Encryption，ABE）协议，自 动授予（符合条件的用户）对云端或设备中敏感数据的访问权限。另一方面，
（NuLink 使用到的）零知识证明（Zero Knowledge Proof，ZKP）机制可以帮助 数据使用者验证数据的来源。在更多的高级隐私保护用例中，NuLink 会充分利 用全同态加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）技术来定制企业级数据的 计算服务。
通过集成一流的技术，我们正在建立强大的技术基础。NuLink 提供的技术 解决方案涵盖三大类：

(1) 确保密文形式的数据的可用性。这里使用的加密技术主要是零知识证明。
(2) 隐私保护的数据共享。使用到的基本方法是对数据进行加密，让数据所 有者控制对它的访问。这些技术包括去中心化加密存储、代理重加密、基于身份 的加密和基于属性的加密等。
(3) 隐私保护数据的计算，这部分会将某些隐私计算能力集成到智能合约中。 使用的技术包括多方安全计算（multi-party secure computing）、全同态加密等。 这三种技术解决方案可以在许多领域提供隐私保护应用，例如去中心化金融 （DeFi）、医疗保健、社交网络、数字版权管理等。

㈢ 隐私计算机技术可以分为

隐私计算机技术可以分为三大门派。

在大数据时代中，海量的数据的交叉计算和人工智能的发展为各行各业提供了更好的支持，但这些被使用的数据往往包含用户的隐私数据，或企业/机构的内部数据。

这些数据由于数据安全和隐私的考虑，往往是不对外开发，例如政府数据由于政策保密性完全不能对外公布，运营商、互联网公司收集到的客户数据，也不能透露给第三者，因此形成了一个个数据孤岛，数据之间不能互通，数据的价值无法体现。

如何应用海量的数据，实现数据流动，同时能够保护数据隐私安全、防止敏感信息泄露是当前大数据应用中的重大挑战。隐私计算就是为了解决这些问题应运而生。隐私计算，广义上是指面向隐私保护的计算系统与技术，涵盖数据的生产、存储、计算、应用等信息流程全过程。

隐私计算经过近几十年的发展，目前在产业互联网、人工智能、金融科技、医药保护共享数据等方面发挥重要的作用。目前在对数据隐私的保护方面，隐私计算技术的应用主要可以分为可信硬件, 多方安全计算，联邦学习三个主要流派。

㈣ 数据量比较大应该采用什么加密技术

大数据生命周期分为数据发布、数据储存、分析和挖掘、数据使用，在这些环节中都存在数据隐私保护的问题。加密是保护数据的一个手段，但是加密之后的数据无法使用。现在的技术需要保证数据在流通使用过程中也不造成泄露，也就是限制数据的使用。

在沙龙现场，几位嘉宾也探讨了目前几种常见的数据加密技术。

差分隐私

差分隐私其实是一种度量方式。通过一群人里算出来的模型，和去除A算出来的是一样的，这样就无从判断A是否还在这群人中，就起到保护A隐私的作用。这个方法对于保护“泯然众人”的数据是有用的，但是却很难保护那些“很个性”的数据，因为这些“个性”的数据对于整体数据的计算印象很大。

多方安全计算

多方安全计算（MPC）是解决一组互不信任的参与方之间保护隐私的协同计算问题，MPC要确保输入的独立性，计算的正确性，同时不泄露各输入值给参与计算的其他成员。主要是针对无可信第三方的情况下，如何安全地计算一个约定函数的问题，在电子选举、电子投票、电子拍卖、秘密共享、门限签名等场景中有着重要的作用。

K匿名

k-匿名技术是1998 年由Samarati和Sweeney提出的，要求发布的数据中存在一定数量(至少为k)的在准标识符上不可区分的记录，使攻击者不能判别出隐私信息所属的具体个体，从而保护了个人隐私。

明略科技集团首席科学家吴信东教授举例解释，“比如，为了避免报警者受到报复，警察记录的是方圆多少距离的人打来的报警电话，通过对位置信息的泛化，保护了报警者的位置信息，但同时也会降低数据的可用性。可能警察记录是五公里以内的人打了电话，但是警察自己也找不到那个人是谁。”

什么样的数据值得保护？数据隐私保护技术就像是顺丰快递，要看寄送的东西值不值得快递费用。评估数据的价值，是比数据保护更重要的事情。数据保护问题的本质就在于我们如何对数据进行定价。

或许有人出价一万买你的隐私，你会断然拒绝；但如果是一亿呢？离开数据的定价、数据流动产生的价值和通过数据得到的服务去讨论数据隐私，其实都是比较片面的。

㈤ 为保护数据安全，解锁前部分功能不可用为保护数据安全解锁且部分功能不可用

矛与盾：数据的开放应用与数据的隐私安全保护
一系列与“隐私数据”有关的事件在最近接二连三的出现在眼前。

数据计算后所产生的价值是不可估量的。对大数据应用或人工智能企业来说，合理边界和方式使用用户数据，已成为从企业到产业乃至整个社会发展的核心驱动力。
但保护“隐私安全”同样迫切。就像熵增科技创始人杨更曾说的，隐私就是我们故意要保持的信息不对称。一个没有隐私的人，相比一个有隐私的人是处于劣势的。而保护隐私能让个人处于更加公平的大环境中。

要让数据保持隐私安全不难，不收集、不去使用即可做到。但要推动数据作为生产要素产生价值和贡献，看似是盾与矛的关系，该如何化解？

既与又：隐私安全计算成为“唯一技术解”
中国科学院院士鄂维南曾在公开演讲中表示，数据作为一种特殊的资源，需要流动起来才能产生价值。不过，这种流动不是数据本身的共享，而是“数据价值”的流动，实现数据“可用不可见“。既能满足数据流动需求，又能保护数据与隐私安全。

因此需要一个“转换器”来实现数据安全和应用开放的“既与又”。隐私安全计算被认为是当下完成这一使命的“唯一技术解决”,是一门数据提供方不泄露原始数据和不泄露计算算法的前提下，对数据进行分析计算并能验证计算结果的信息技术。

隐私安全计算本身并不是一个单一技术，基于不同的信任假设和应用场景可以选择出适配相应条件的技术，括如基于硬件的 TEE、基于密码学的安全多方计算（MPC）和全同态加密（FHE）、源自人工智能的联邦学习等等，实现“数据价值”的共享。

国内已经涌现出一批以隐私安全计算为核心技术的企业。相关企业正通过隐私安全计算实现数据流通：数据不出平台，只在平台内授权使用，只输出数据的结果。

数据要素市场的建立应该成体系和规模，应该通过生态进行快速搭建。

总的来说，影响“隐私安全计算”转换数据价值共享效率有两大因素——技术和生态。技术是通向“数据价值共享”的工具，生态是繁荣“数据价值共享”的关卡。

㈥ 隐私计算标准的制定者ARPA，为何能受到币安青睐

Felix Xu，ARPA联合创始人&CEO，纽约大学信息技术与金融双学位，拥有六年投资与创业经验，曾于复星集团旗下的早期基金复星锐正资本覆盖金融科技、AI大数据等行业，并独立负责区块链领域的研究与早期投资，拥有丰富的行业资源和广泛的科技与投资领域人脉，并具有管理运营项目的经验。此前曾任职于纽约Sackler Family Office,Vertical Research Partners等机构。ARPA也参与了中国信通院牵头制定的安全多方计算国家级标准。

我认为隐私计算在未来会变得非常僵化。原因如下。首先，随着监管的收紧，国内外金融数据已经无法攀升和交易，导致金融机构对隐私计算的需求增加。第二，各国将数据定义为资产，并将受到保护。最后，人们对数据隐私的意识正在增强，他们意识到“免费”是最昂贵的。

㈦ 区块链技术如何保障信息主体隐私和权益

隐私保护手段可以分为三类：
一是对交易信息的隐私保护，对交易的发送者、交易接受者以及交易金额的隐私保护，有混币、环签名和机密交易等。
二是对智能合约的隐私保护，针对合约数据的保护方案，包含零知识证明、多方安全计算、同态加密等。
三是对链上数据的隐私保护，主要有账本隔离、私有数据和数据加密授权访问等解决方案。
拓展资料：
一、区块链加密算法隔离身份信息与交易数据
1、区块链上的交易数据，包括交易地址、金额、交易时间等，都公开透明可查询。但是，交易地址对应的所用户身份，是匿名的。通过区块链加密算法，实现用户身份和用户交易数据的分离。在数据保存到区块链上之前，可以将用户的身份信息进行哈希计算，得到的哈希值作为该用户的唯一标识，链上保存用户的哈希值而非真实身份数据信息，用户的交易数据和哈希值进行捆绑，而不是和用户身份信息进行捆绑。
2、由此，用户产生的数据是真实的，而使用这些数据做研究、分析时，由于区块链的不可逆性，所有人不能通过哈希值还原注册用户的姓名、电话、邮箱等隐私数据，起到了保护隐私的作用。
二、区块链“加密存储+分布式存储”
加密存储，意味着访问数据必须提供私钥，相比于普通密码，私钥的安全性更高，几乎无法被暴力破解。分布式存储，去中心化的特性在一定程度上降低了数据全部被泄漏的风险，而中心化的数据库存储，一旦数据库被黑客攻击入侵，数据很容易被全部盗走。通过“加密存储+分布式存储”能够更好地保护用户的数据隐私。
三、区块链共识机制预防个体风险
共识机制是区块链节点就区块信息达成全网一致共识的机制，可以保障最新区块被准确添加至区块链、节点存储的区块链信息一致不分叉，可以抵御恶意攻击。区块链的价值之一在于对数据的共识治理，即所有用户对于上链的数据拥有平等的管理权限，因此首先从操作上杜绝了个体犯错的风险。通过区块链的全网共识解决数据去中心化，并且可以利用零知识证明解决验证的问题，实现在公开的去中心化系统中使用用户隐私数据的场景，在满足互联网平台需求的同时，也使部分数据仍然只掌握在用户手中。
四、区块链零知识证明
零知识证明指的是证明者能够在不向验证者提供任何有用的信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的，即证明者既能充分证明自己是某种权益的合法拥有者，又不把有关的信息泄漏出去，即给外界的“知识”为“零”。应用零知识证明技术，可以在密文情况下实现数据的关联关系验证，在保障数据隐私的同时实现数据共享。

㈧ XnMatrix隐私计算是什么意思

隐私计算，就是让第三方在不破坏隐私的情况下，去使用信息，并且付费。XnMatrix中的隐私计算可以有效的帮助用户保护个人隐私，将用户的个人信息数据先加密，加密后第三方可以看到，但无法直接使用。用户的数据不再存在数据库中，而是存在无法破解的加密云商城里。

㈨ 在大数据隐私保护生命周期模型中隐私保护技术主要包括什么

数据采集时：差分隐私

数据传输时：管道加密
数据存储时：加密存储
数据使用时：数据脱敏
数据计算时：多方安全计算、可信执行环境
数据分享时：去标识化、联邦学习
详情的技术点可以看看信通院2018年发布的大数据安全白皮书

㈩ 隐私计算数据标准不统一

摘要 诸多数据安全相关的国家标准和行业标准对不同类别不同级别数据、数据生命周期中不同阶段提出了较为具体的安全保护要求。对这些要求的理解、如何实现是业界重点讨论的议题之一。另一方面，隐私计算在破解数据保护与数据利用的矛盾上成为业界关注热点，承载了数据利用在合规和发展两个主题的诸多希望。本文将对一些重要数据安全标准中可以利用隐私计算的条款进行解读，并对隐私计算标准发展趋势进行分析。