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区块链+密码学,共筑隐私护城河

2019-05-11 15:37 来源:互联网 编辑:运营003
摘要: 
从人类用树叶遮羞时,就有了隐私的概念,隐私之于人类而言是不可剥夺的。互联网时代,据公开数据显示,55.8%的人

从人类用树叶遮羞时,就有了隐私的概念,隐私之于人类而言是不可剥夺的。互联网时代,据公开数据显示,55.8%的人认为保护隐私“越来越难”。我们一直在探索如何更好的保护隐私,相应的法律法规也在不断完善,但隐私泄露事件仍旧不断发生。

未来,数据共享和流通将成为刚性业务需求,而隐私保护和数据高效流动之间的矛盾却日益凸显。如何在数据高效流动的同时保护隐私?如何把区块链隐私计算技术赋能于隐私保护领域?

针对上述问题,锌链接创始人龚海瀚邀请PlatON首席生态官乔红涛,在 5 月 8 日越你聊“锌”第 18 期分享会上,将以“ 区块链隐私计算技术如何保护隐私?”为主题,来解决上述问题。

目前隐私安全计算的行业格局是怎样的?业内对隐私计算的认知处于什么水平?

随着人工智能的兴起,隐私计算成为世界性话题。我们曾经提出过隐私计算领域发展的四个阶段:理论、技术、工程、应用四个发展阶段。中国在隐私计算领域不落后于海外,目前已经找到了理论工程化的技术路径,行业也正一起在工程化系统化方面共同努力,走向应用。越多越的业界人士开始关注数据隐私,关注隐私计算。

数据是石油,计算是内燃机,隐私是能把这两个结合起来的基础。在现实世界中,任何单一机构,即便是互联网巨头,也都只能掌握一部分数据,都不足以全面、精准地勾画出用户画像。同时随着隐私意识的觉醒,以及隐私法案的发布,机构也很难拿到用户数据,各种AI模型面临没有数据的困境。因为只有通过各方数据协同计算,才能更好地释放数据更大的价值。

与此同时,公众对于数据隐私的需求越来越强烈,各国家和地区也开始着手制定关于数据隐私保护的法规法案,如欧盟的GDPR和中国刚出台的《App违法违规收集使用个人信息行为认定方法(征求意见稿)》,意味着无论是群众还是监管都在关注隐私保护。

锌链接

目前隐私计算领域需要解决的焦点问题是什么?PlatON如何利用基础技术架构赋能于具体场景的?

乔红涛

首先,原生的区块链不具有隐私保护功能,叠加密码学技术后才具有一定的隐私保护功能。很多项目采用的是零知识证明技术,所谓的零知识证明其实并不能保护数据隐私,解决的都是交易隐私的问题。如zcash使用zk-snark技术,目的是保护交易隐私数据,主要是将交易的有效性计算转化为零知识证明,发送者创建证明(耗时),矿工验证证明(简短),接收者可以通过私钥解密发送信息。其缺点是需要可信设置,创建时间较长。zcash为了提高交易创建速度,针对交易的具体场景做了特定的优化。

我们的目标就是打造一个去中心化的隐私计算网络,在这个网络上,包括数据、算法和算力几个基本要素。这其实也是一个去中心化的隐私计算市场和数据市场。

PlatON平台不仅可以做区块链智能合约隐私计算和交易,同时也可以作为其他有分布式隐私计算需求的场景,如隐私AI。

实现一个去中心化系统的基础设施层和一条主链,定位于给所有去中心化系统(包括区块链、分布式人工智能、科学计算等) 提供基础设施(包括网络、存储、计算等)。PlatON实现高扩展的链下可验证计算,支持繁重、复杂的计算密集型任务,同时采用可验证计算算法来实现数学可证明的计算正确性。通过安全多方计算和同态加密算法实现真正的链下隐私计算,整个计算的全流 程都能保证数据隐私,不存在安全边界的隐患。

隐私计算的应用领域有很多,只要是有数据共享和隐私保护需求的领域,都可以应用隐私计算。

在医疗领域,DNA病例等数据对个人来讲是非常隐私的,一般不愿意售卖,一些国家对这类生物数据有非常严格的法律保护,这些数据一旦泄漏出去,可能受到生化武器威胁。但是,如果医学组织想要对世界上一些罕见病进行数据分析和研究,制造精准的靶向药物,那就需要多国家、多种族的样本,这样才能得出更有效的研究方案。隐私计算可以解决这两者间的矛盾。

锌链接

你对分布式AI平台是怎样理解的?未来区块链和密码学算法的发展趋势是怎样的?

乔红涛

互联网是“信息机器”,区块链是“事实机器”,它们的结合将满足AI对数据的需求,数据隐私会得到保护,数据资产会得到确权,数据共享会得到激励,数据计算会得以开放,数据治理会得以有序。

一方面,今天所有人工智能学家都在讨论基于中心化的机制、中心化的数据平台去训练AI算法,得到一些结果。另一方面,所谓分布式的AI平台就是能不能用分布式、去中心化的AI平台,或者把不能提供的数据都搜罗出来,然后达成我们的研究目的。科学家在这样的平台上发布自己的需求,征集数据所有者,算法所有者,算力所有者,完成自己的科学研究。

[ 编辑: 运营BX01 ]

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