安全隐私.jpg 数据安全自古有之，并不是一个全新的概念。冷兵器时代的战争就非常关注情报，通过情报可以了解竞争对手的强项和弱项，从而制定制敌的方法和手段。 而数据保护就是针对这个情报采取的保护措施，确保自身的情报不被泄漏。但随着数据技术的发展，保密工作越来越难，数据安全包括个人隐私问题也是一个非常具有争议的话题。 有些网站比较重视保护个人隐私，会自动删除上传照片的EXIF信息，大数网站只会对照片进行压缩处理，这就容易导致个人信息泄漏。 数据是可以泄漏的，但数据背后的价值以及企业使用过程中积累的经验是无法被盗走的。企业积累了数据首先会考虑如何更好地利用，此时会通过内部的数据开放和共享来解决数据使用的问题。 这种狭隘的想法是不会帮助其学会如何利用数据的，因为在同其他部门协作分析数据的时候，可以向其他部门学习，封闭的思想不会让自己学会分析数据，而只有通过开放和学习，才能让自己成长。
作者 | Rosetta技术团队 责编 | 晋兆雨 出品 | AI科技大本营 本文中，我们将介绍为了保护用户的隐私数据，在隐私 AI 框架的计算任务全流程中，数据是如何以密文形式流动，同时仍正确完成加法 隐私 AI 系统存在的目的就是赋能 AI，使得各种 AI场景下对用户隐私数据的使用都是安全的。 下面我们就结合具体案例看的看下在 Rosetta中隐私数据是如何得到安全保护的。 案例 Alice,Bob和 Charley三人最近需要在他们的 AI系统中引入对数据的隐私保护能力。 隐私数据的输入 隐私计算问题，首先要解决的是隐私数据的输入。 小结 安全性是隐私 AI框架的根本，在本篇文章中，我们结合隐私数据输入的处理和密文上乘法的实现，介绍了“随机数” 形式的密文是如何在多方之间流动，同时“神奇”的仍能保证计算逻辑的正确性的。
基于腾讯20余年的防护技术积累，一站式解决游戏服务端、客户端安全问题
据了解，隐私和数据保护与信息安全是紧密相连的领域，尽管可能存在重叠的要求。本文件提供了物联网隐私、数据保护和安全、可能的选择和影响的挑战和目标的观点。 例如，在智能能源管理应用（如智能住宅和智能电网应用）的背景下：如何确保某些隐私和数据保护原则，如知情同意和数据最小化，能够在自动化和开放的环境中生存？ 有了这些数据，攻击者就有可能用持卡人的身份和银行账户购买商品。 有关如何构建隐私友好型应用程序的信息需要提供给IT工程师、系统设计师和标准化机构，以确保设计隐私和默认隐私设置的概念在实践中得到实现。 缺乏信任使得消费者在网上购买和接受新服务（包括公共电子政务服务）时犹豫不决。
我在微博里发布了一首别离的诗，我去商店里买了农药，就在我要寻死的时候，有人找到了我，他可以阻止我过激的行为，凭借的，正是对我属性的分析，以及行为的监控，我写了什么，发布了什么，购买了什么，一切都是数据， 足够的数据，可以帮助找到那些有威胁的人，他们想做的事情，完全可以通过掌握的数据挖掘分析出来。也许你已经感到一些隐忧，在这些 “预知” 的背后，可以看到，在数据面前，谁又有隐私可言呢？ 通过采集大量的社交数据，可以发现某个人其实是同性恋；采集购买商品的历史数据，可以发现某个人是否有了孩子，男孩还是女孩，孩子大概几岁……这些并非幻想，在不远的将来就可以轻松地普及开来。 你可以惩罚那些泄露隐私的人和企业，但是人习惯于大量社交的，你不会有足够的精力去关心潜在生活中的那么多能够获取你数据的厂商企业，无论惩罚的执行有多坚决，隐私数据泄露造成的损失是无法挽回的。 这些数据可以很容易从互联网上取得，于是受害者惶惶不可终日。 有人把希望寄托在企业的良心上，在人的良心上。靠 “良心” 来保护隐私数据的安全，总是不那么牢靠的。
“网安法” 第二十一条：国家实行网络安全等级保护制度。网络运营者应当按照网络安全等级保护制度的要求，履行下列安全保护义务，保障网络免受干扰、破坏或者未经授权的访问，防止网络数据泄露或者被窃取、篡改。 数据安全和隐私保护、数据操作审计，是企业数据资产管理工作的重中之重。 在大规模的数据量管理需求背景下，数据操作审计、数据安全保护等工作必然要通过工具化、产品化、可视化的方式来实现和完成。 二、数栈如何保证数据安全 数栈通过两种方式对数据进行权限管理：数据权限审批流和数据脱敏。 同时，授权审批具备有效期的概念，超出有效期后自动取消授权，提升数据访问的安全程度。 为了全方面保障数据安全，「数栈-数据地图」支持对数据血缘的实时解析，当用户对敏感数据插入其他表，或进行加工处理后，新的数据依然会保持脱敏状态，防止敏感数据外泄。
在大数据时代背景下，AI和大数据技术给我们的生活带来了巨大的便利和效率；然而在此过程中，数据滥用、数据窃取、隐私泄露以及“大数据杀熟”等数据安全问题呈徒增和爆发趋势。 在这样背景下，全球各个国家纷纷颁布相关法规，对数据安全与隐私保护相关问题进行严格的规范与引导。 但企业如何识别在复杂的业务环境中去识别这些数据、如何更好地处理和保护这些数据。这些无疑给企业的合规策略、流程、以及技术的实施带来巨大的挑战，同时意味着在企业需要在数据安全建设上投入更多的经费和支持。 2美国《加州消费者隐私法》 美国已有多个州先在数据安全与隐私保护进行了立法，其中最著名的要数2018年6月加州通过《加州消费者隐私法案》（ 《California Consumer Privacy Act “在满足数据安全和隐私保护的同时，实现数据的流动和价值的最大化/最优化”成为企业的普遍诉求。
1500-3 《第3册 用例和一般要求》 NIST SP 1500-4 《第4册 安全和隐私保护》（由NIST NBD-PWG的安全与隐私保护小组编写。） ICT（信息与通信技术）保护的标准开发，包括安全与隐私保护方面的方法、技术和指南。 目前下设五个工作组，分别为信息安全管理体系工作组（WG1）、密码技术与安全机制工作组（WG2）、安全评价、测试和规范工作组（WG3）、安全控制与服务工作组（WG4）和身份管理与隐私保护技术工作组（WG5 :2015《信息技术 安全技术 隐私保护能力评估模型》 ISO/IEC 29184《在线隐私通知和准许指南》 ISO/IEC 27550《隐私保护工程》 ISO/IEC 27551《对ISO/IEC 27001在隐私保护管理方面的增强要求》 大数据安全以数据为中心，重点考虑数据生命周期各阶段中的数据安全问题。
随着移动互联网和云计算技术的迅猛发展，越来越多的数据在云环境下进行存储、共享和计算，云环境下的数据安全与隐私保护也逐渐成为学术界以及工业界关注的热点问题。 TEE 与 REE 关系图示 TEE 强大的数据安全和隐私保护能力，使其成为隐私计算主要技术流派之一，比 REE 得到了更广泛的应用。 二、TEE 与其他隐私计算技术 TEE 与安全多方计算、同态加密对比 安全多方计算（MPC）、同态加密是和 TEE 一样各有所长的隐私计算技术。 此外，目前 TEE 的安全性标准主要由 GlobalPlatform 制定，通过 GlobalPlatform 安全性认证的产品也比较少，如何进一步制定明确的 TEE 安全性标准也是一个难题。 数据协作的各方不完全互信，存在参与各方恶意攻击的可能 其中已落地的最常见应用场景包括：隐私身份信息的认证比对、大规模数据的跨机构联合建模分析、数据资产所有权保护、链上数据机密计算、智能合约的隐私保护等
通过这个段子，我们看到，互联网时代，大数据的广泛应用，给人们带来了诸多便利和人性化的服务，可同时也面临着个人信息的过度曝光，隐私不被保护，让人没有安全感。 “支付宝的用户数据包含大量用户隐私，如电话、地址、身份证号、购物习惯、账户余额等。如果这些资料被不法分子掌握，理论上他们可以用来实施很多犯罪行为，威胁到用户个人财务安全。” （请参阅《倒卖用户信息背后的隐秘产业链：做电商就是做数据》） 所以，在这个越来越信息化的大数据时代，用户的个人隐私，即信息安全问题，受到社会各界越来越多的关注，“如果不能解决安全问题，那么会产生两个结果 （请参阅《周鸿祎：大数据时代的用户信息安全》） 另外，美国白宫也在关注用户的数据安全问题，并出台了相关规定，“建议政府出台政策限制公司通过网络收集信息客户私人信息并加以使用”，“硅谷的企业家们将之看作政府着手对公司如何利用数据获利 ——美国白宫已着手出台商业数据使用规定》） 没有隐私的大数据是很危险的，甚至会是一场灾难，在没有过硬的隐私保护的当下，我们要学会自己保护自己，与人身和财产安全有关的数据信息，谨慎为之！
伴随着顾客个人隐私保护观念的慢慢提高，有关政策法规的聚集颁布，个人隐私保护的总体发展趋势愈来愈严。 换一个角度观察，在这般严苛的维护下获得的私人信息数据信息，具备更大的经济收益，灰产总是更为按耐不住，由于导致的危害越大，灰产盈利越高。在这类发展趋势下，本人、公司、管控组织应当怎样解决？ 如今总流量划算了，别蹭完全免费WIFI，乃至不必常常打开手机的WIFI电源开关，由于无线路由能够 帮助精准定位，你的手机能接受到什么WIFI数据信号，及其这种数据信号的抗压强度，还可以精准定位出你的精准位置 自然，隐私泄露的重要，不取决于本人是不是想要授权组织收集自身数据信息，而取决于组织是不是可以妥当存放隐私保护数据信息。过度在乎私人信息，回绝一切必须出示私人信息的服务项目，在时下也会导致许多麻烦。 所有人都必须在出示私人信息以享有更强的人性化服务，与维护个人隐私中间寻找一个均衡。
在本文中，我们将重点对以上两种联邦学习进行安全性分析，深入探索多方在横向联邦学习和纵向联邦学习中交换的中间结果是否会带来隐私数据泄漏。 Vanilla 横向联邦学习的安全性 Vanilla 横向联邦是联邦学习的一种最初形态，由 Google 在 2016 年提出 [2]，该方案最早地展示了如何在不接触用户本地数据的前提下完成模型训练，从而在一定程度上减少了用户的隐私数据泄漏 安全性分析（结论）：vanilla 横向联邦学习虽然避免了中心服务器直接接触用户数据，但仍无法保证用户的隐私数据安全，中心服务器在接收到用户的明文梯度后，可以使用梯度攻击模型恢复出用户的隐私数据。 安全性分析（密钥管理）：在对基于同态加密的联邦学习系统进行安全性分析之前，还有一点需要我们额外注意的，那就是同态加密算法在使用中如何管理密钥。 本文以 FATE 中使用的线性回归模型为例进行了分析，FATE 使用同态加密作为基础隐私保护技术，多方之间传递的信息均为同态加密后的，所以可以保障参与者的隐私数据安全不泄漏。
本文整理了腾讯云区块链产品中心梁永甫老师的演讲《区块链和隐私计算在数据要素流通领域的应用实践》，与大家共同探索如何在保证数据产权和隐私的同时，通过数据共享挖掘数据价值。 第二，如何保护用户隐私和数据资产方隐私。 第三，如何有效融合、匹配多方数据。 第四，如何为数据有效定价。数据定价就是要给到对方多少钱，才能达到数据交换的目的，这部分不是技术所能解决的问题，所以我们今天的分享主要是，如何通过区块链和隐私计算去解决前三个问题。 区块链 + 隐私计算如何解决 B2B 数据共享 回到数据共享过程中三个根本问题，一个是所属权，一个是隐私保护，以及做更大范围的数据共享，我们该怎么解决这些问题？ 3分布式数字身份解决 C2B 数据共享 除了企业与企业之间共享数据，我们个人的数据在给企业共享时，应该如何保护数据的安全和隐私？
会上，腾讯云安全总经理李滨做了题为“腾讯云数据安全与隐私保护探索与实践”的演讲，对新时代下如何做到数据安全保障和隐私保护方面进行了精彩的解读与分享。 腾讯每天会跟踪全球信息安全、网络安全领域的攻击态势，包括对我们的企业数据或国家安全产生威胁的威胁主体，攻击的手段或工具，主要攻击目标等，以及这种情况下如何应对，全球范围内有哪些相应的法律法规标准给我们做出了指导与规范 这样的发展趋势下，企业的商业数据，用户的个人隐私等都成为企业潜在遭受重大风险的重要方面。 第二，全球各个地区的国家政府都发现了这方面的严峻形势。 如何用好安全机制进行数据管理，是第二个难点，包括密钥的管理，以及如何在不同的生产业务环节进行合适的加密或数据安全的处理等。 3.在过程中数据一直在流动，怎么知道数据哪些环节发生哪些问题？ 在此过程中，如何简化部署安全机制才能起到最有效、最高性价比的保护？
2021年，隐私和安全的数字时代已全面到来，数据安全和隐私保护甚至成为全球企业所面临的“头等大事”： 在欧洲，史上最严数据安全法 GDPR 开出了多个刷新记录的大额罚单； 全球包括东南亚、南美洲、非洲在内的多国陆续颁布了自己的隐私法案 ； 跨国科技巨头不断加码数据安全投入，成立专门的数据安全和隐私保护团队； 我们的王毅外长提出了《全球数据安全倡议》，呼吁各国深化合作，共商应对数据安全风险之策，共谋全球数字治理之道。 （苹果的 privacy by design 理念） 有人说“苹果最好的产品不是iphone，而是保护隐私” 4、中国发出《全球数据安全倡议》 数据安全已经成为国际社会普遍关心的大问题，一方面，我们关心如何在保障数据安全的前提下 新兴的威胁 一些新兴的欺诈手法、黑客技术，是如何窃取我们的隐私数据，以及目前广泛应用的技术，如AI人工智能应用、API技术，为什么会带来了新的数据风险。 坚强的后盾 公司和机构，在应对数据安全和隐私保护的时候，有哪些痛点和难点，常用的应对技术又是什么，什么是联邦学习、如何进行隐私增强、如何防止数据外发、防止数据滥用。 持续更新......
在对方连续十分钟的有关隐私计算的发言后，我依然很懵懂。 但我还是坚持用外行解读，为他的讲话做了简单总结：“所谓隐私计算，就是数据安全的一种算法吧。现在数据安全确实需要提上日程。” 对方极力否认：“不，不，不只是数据安全……” 于是，我更迷惑了。接着他便开始了下一轮十分钟的隐私计算概念讲述。 中间，我忍不住择机打断他：“嗯，隐私计算，说到底还是数据安全的问题。” 那么，隐私计算到底是什么呢？在数据时代，又有哪些效力？ “密码学”揭开隐私计算的隐私 在隐私计算的认知上，从当初“数据安全”，如今我有了更多的认识——数据时代，数据安全成为亟待解决的重大问题。 数据安全拓展隐私计算前景 在实现数据安全的通道上，数据脱敏、匿名化、假名化、去标识化，差分隐私和同态加密均可实现某种程度的隐私数据保护。隐私计算可以说是博采众长。 隐私计算的发展，自然有其可依赖的市场环境。近几年，全国人大先后出台了《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》。
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而在城市智能化进程中，数以百万计的智能终端和传感器接入智能城市综合网络，聚集城市数据，并上传到云端进行大数据分析和人工智能计算。如果数据安全和隐私保护能力缺位，将造成严重的安全隐患。 而安全问题一旦爆发，将对城市运行、管理造成重大打击，并难以恢复，甚至导致城市日常生活瘫痪或造成重大经济损失。因此，如何保护海量云上数据已然成为了智能城市建设中需要解决的首要问题。 ，有效地降低了隐私数据的暴露风险。 举个具体的例子，MesaTEE可以完美地解决多方数据交换里的隐私泄露风险。 MesaTEE则可以通过下一代软硬件技术建立多方均可信任的安全隔离计算中介，以近原生计算的速度完成数据交换或处理，在保障敏感数据和用户隐私的前提下提供最佳的通用数据计算业务支持。
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