盡管歐盟的 《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）和加利福尼亞的《加州消費者隱私法案》（CCPA）等數(shù)據(jù)隱私立法旨在防止隱私泄露，但消費者的隱私仍然經(jīng)常受到黑客、公司和政府的侵犯。隨著企業(yè)與第三方公司共享消費者數(shù)據(jù)以獲取洞察力、改善服務(wù)或?qū)?shù)據(jù)資產(chǎn)貨幣化，這種情況正在不斷加劇。隱私增強(qiáng)技術(shù)（PET）使企業(yè)能夠利用越來越多的數(shù)據(jù)，同時確保個人或敏感信息保持私密性。
例如，人工智能公司和人工智能顧問經(jīng)常會遇到這個問題，因為他們需要使用客戶數(shù)據(jù)來構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，這時候就需要一種安全的方式來訪問客戶數(shù)據(jù)，而隱私增強(qiáng)技術(shù)可以實現(xiàn)這一點。
什么是隱私增強(qiáng)技術(shù)（PET）
隱私增強(qiáng)技術(shù)是一個籠統(tǒng)的術(shù)語，包括在隱私信息采集、存儲、以及在執(zhí)行搜索或分析過程中對于保護(hù)和增強(qiáng)隱私安全性的數(shù)據(jù)安全技術(shù)，旨在提取數(shù)據(jù)價值，以充分發(fā)揮其商業(yè)、科學(xué)和社會價值，但同時又不會危及這些信息的隱私和安全性。
為什么隱私增強(qiáng)技術(shù)（PET）現(xiàn)在很重要？
與任何其他數(shù)據(jù)隱私解決方案一樣，隱私增強(qiáng)技術(shù)對于企業(yè)來說很重要，原因有以下三點：
GDPR和CCPA等數(shù)據(jù)保護(hù)法案正在迫使組織保護(hù)消費者數(shù)據(jù)。因為一旦發(fā)生數(shù)據(jù)泄露，企業(yè)可能需要支付高額罰款。根據(jù)DLA Piper 《2020年GDPR數(shù)據(jù)泄露調(diào)查》報告顯示，罰款舉措已經(jīng)落實，從2018年5月到2020年1月，GDPR罰款金額已經(jīng)超過1.26億美元。
由于您的企業(yè)在分析和應(yīng)用程序測試方面缺乏自給自足的能力，因此數(shù)據(jù)可能需要由第三方組織進(jìn)行測試。隱私增強(qiáng)技術(shù)能夠在數(shù)據(jù)共享的同時實現(xiàn)隱私保護(hù)。
隱私泄露可能會損害您的企業(yè)聲譽(yù)，企業(yè)或客戶（取決于您的商業(yè)模式）可能終止與您的合作。一個例子就是劍橋分析公司丑聞后Facebook的股價下跌。
常見的隱私增強(qiáng)技術(shù)示例
密碼算法
1. 同態(tài)加密
同態(tài)加密是一種加密方法，被廣泛認(rèn)為是加密的“圣杯”，允許對加密密文進(jìn)行計算。它生成一個加密結(jié)果，當(dāng)解密時，該結(jié)果匹配操作的結(jié)果，就好像它們是在未加密的數(shù)據(jù)（即明文）上執(zhí)行的一樣。這使得加密數(shù)據(jù)能夠被傳輸、分析并返回給數(shù)據(jù)所有者，數(shù)據(jù)所有者可以解密信息并查看原始數(shù)據(jù)的結(jié)果。因此，公司可以出于分析目的與第三方共享敏感數(shù)據(jù)。
同態(tài)加密不是一項新技術(shù)，學(xué)術(shù)領(lǐng)域已經(jīng)進(jìn)行了30多年的研究。盡管從歷史上來看同態(tài)加密一直是計算密集型的技術(shù)，但現(xiàn)在的最新突破使之可廣泛用于各種商業(yè)應(yīng)用。
一些常見的同態(tài)加密類型包括：
全同態(tài)加密：同時支持乘法和加法，并且對執(zhí)行的操作數(shù)量沒有限制。利用全同態(tài)加密可以實現(xiàn)讓解密方只能獲知最后的結(jié)果，而無法獲得每個密文的消息與同態(tài)計算方式，從而提高隱私信息的安全性；
部分同態(tài)加密：可以對加密數(shù)據(jù)執(zhí)行一種類型的操作，例如僅提供乘法或加法，但不能同時進(jìn)行；
有點同態(tài)加密：可以執(zhí)行多種類型的運算（例如加法、乘法），但只能執(zhí)行有限數(shù)量的運算；
2. 安全多方計算（SMPC）
這是同態(tài)加密的一個子領(lǐng)域，但存在一個區(qū)別：它允許多方共同對數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，同時保持其各自的輸入信息私有和安全。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以應(yīng)用于加密數(shù)據(jù)，因為SMPC適用于更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。
3. 差分隱私
差分隱私可以防止共享有關(guān)個人的任何數(shù)據(jù)。在差分隱私中，出于混淆目的，將隨機(jī)生成的“噪聲”添加到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中，對更改后的數(shù)據(jù)執(zhí)行的任何計算僅在統(tǒng)計/方向上正確（即不準(zhǔn)確）。因此，由于不能保證準(zhǔn)確的結(jié)果并且限制了可能的計算，因此差分隱私的應(yīng)用領(lǐng)域比其他隱私增強(qiáng)技術(shù)要窄。
4. 零知識證明（ZKP）
ZKP 使用一組加密算法，允許在不泄露證明數(shù)據(jù)的情況下驗證信息。可用于身份驗證等場景，例如無需提交準(zhǔn)確生日信息就可驗證用戶是否符合規(guī)定年齡。
數(shù)據(jù)屏蔽技術(shù)
一些隱私增強(qiáng)技術(shù)也是數(shù)據(jù)屏蔽技術(shù)，企業(yè)使用它們來保護(hù)其數(shù)據(jù)集中的敏感信息。
5. 混淆
這是數(shù)據(jù)屏蔽的通用術(shù)語，它包含多種方法來通過向日志或配置文件添加分散注意力或誤導(dǎo)性的數(shù)據(jù)以替換敏感信息。
6. 假名化（Pseudonymisation）
術(shù)語“假名化”在GDPR中被提及15次之多，它是指在一個資料記錄中的識別字段被一個或多個人為的標(biāo)識符或化名所代替的程序。GDPR建議使用假名化技術(shù)建立個人資料以降低資料主體的風(fēng)險，并協(xié)助控制者與處理者履行資料保護(hù)的義務(wù)。
7. 小數(shù)據(jù)
與大數(shù)據(jù)相對應(yīng)，小數(shù)據(jù)（Small Data）指人工智能或者機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)借助數(shù)據(jù)增強(qiáng)、轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)、合成數(shù)據(jù)集等技術(shù)，使用很少，甚至不使用真實數(shù)據(jù)。隨著小數(shù)據(jù)技術(shù)的興起，也許未來的人工智能模型將不再需要海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，同時也將極大降低隱私風(fēng)險。
8. 通信匿名技術(shù)
通信匿名技術(shù)作為一種主要的隱私增強(qiáng)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)的各個方面，現(xiàn)有的通信匿名技術(shù)主要是通過多次存儲轉(zhuǎn)發(fā)（利用Mix網(wǎng)絡(luò)和洋蔥路由技術(shù)）來改變消息的外觀（報文延遲、亂序、報文填充等），并利用Mix網(wǎng)絡(luò)的刷新機(jī)制消除消息間的對應(yīng)關(guān)系，從而為在線用戶提供隱私保護(hù)，典型的低時延通信匿名系統(tǒng)包括Tor，I2P等。
這些通信匿名系統(tǒng)不僅提供了對Internet用戶的身份信息的保護(hù)，同時實現(xiàn)了對服務(wù)提供者的身份信息保護(hù)，它們允許用戶能夠在確保服務(wù)器IP不被泄漏的前提下提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。
借助人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的技術(shù)
9. 合成數(shù)據(jù)生成
合成數(shù)據(jù)本身就是人工智能對數(shù)據(jù)進(jìn)行提取歸納的產(chǎn)物，這些算法會學(xué)習(xí)真實數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)性和關(guān)聯(lián)性，生成無限量的相同質(zhì)量的人工數(shù)據(jù)。
這樣產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以符合原先數(shù)據(jù)的特征，依舊具有一定的價值，但是卻沒有隱私問題。
而且，在這個過程中可以對人工智能進(jìn)行編程，以提供社會所需的公平性結(jié)果，從而從源頭上糾正偏見，以減少任何潛在的違反公平性的行為。其合成結(jié)果將會是公平的合成數(shù)據(jù)，是完全匿名和去偏見的。
10. “聯(lián)邦學(xué)習(xí)”（Federated Learning）
“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”指的是在滿足隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全的前提下，設(shè)計一個機(jī)器學(xué)習(xí)框架，使各個機(jī)構(gòu)在不交換數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行協(xié)作，提升機(jī)器學(xué)習(xí)的效果。其核心就是解決“數(shù)據(jù)孤島”和數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的問題，通過建立一個數(shù)據(jù)“聯(lián)邦”，讓參與各方都獲益，推動技術(shù)整體持續(xù)進(jìn)步。
具體的實現(xiàn)策略是：建立一個虛擬的共有模型。這個虛擬模型類似于把數(shù)據(jù)聚合在一起建立的最優(yōu)模型，但是在建立虛擬模型的時候，數(shù)據(jù)本身不移動，因此不泄露隱私，符合數(shù)據(jù)合規(guī)要求，建好的模型也僅在各自的區(qū)域為本地的目標(biāo)服務(wù)。在這樣一個聯(lián)邦機(jī)制下，各個參與者的身份和地位相同，實現(xiàn)“共同富裕”。
隱私增強(qiáng)技術(shù)的主要用例
測試數(shù)據(jù)管理：應(yīng)用程序測試和數(shù)據(jù)分析有時需求由第三方提供商處理。即使是在內(nèi)部處理，公司也應(yīng)盡量減少對客戶數(shù)據(jù)的內(nèi)部訪問。使用不會顯著影響測試結(jié)果的合適隱私增強(qiáng)技術(shù) 對組織至關(guān)重要。
金融交易：由于公民有與其他方進(jìn)行私人交易的自由，金融機(jī)構(gòu)有責(zé)任保護(hù)客戶的隱私。
醫(yī)療保健服務(wù)：醫(yī)療保健行業(yè)收集并共享（在需要時）患者的電子健康記錄（EHR）。例如，臨床數(shù)據(jù)可用于搜索各種藥物組合的不良反應(yīng)。在這種情況下，醫(yī)療保健公司通過使用隱私增強(qiáng)技術(shù)可以確?；颊邤?shù)據(jù)的隱私。
?促進(jìn)包括中介在內(nèi)的多方之間的數(shù)據(jù)傳輸：對于在雙方之間充當(dāng)中間人的企業(yè)，隱私增強(qiáng)技術(shù)的使用至關(guān)重要，因為這些企業(yè)負(fù)責(zé)保護(hù)雙方信息的隱私。
總結(jié)
用戶對隱私的渴望將是科技業(yè)，更是網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)的下一個“金礦”。無論是在政府法規(guī)的引導(dǎo)下還是在消費者需求的引導(dǎo)下，企業(yè)都必須準(zhǔn)備好在優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)和隱私安全性的世界中運營。
此外，隨著隱私增強(qiáng)技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域中的日益流行和廣泛應(yīng)用，越來越多的企業(yè)將其作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必備技術(shù)。但是，企業(yè)首先需要識別哪些是以隱私為中心的業(yè)務(wù)，然后選擇投資最合適的隱私增強(qiáng)技術(shù)。
