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。 为了更好地保护数据安全，使数据不被非法分子所利用从而对个人安全、公司安全和社会安全造成威胁，国家需要制定相关的法律法规去约束。 1.3 盗不走的只有经验 数据安全永远是相对的，只要数据还需要人们的访问和使用，数据的安全就存在人为的威胁，绝对保密的数据反而没有价值。
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。 他们很重视安全性，所以他们想通过一个简单的例子 —— 乘法（multiply），来验证下隐私 AI 框架是否真正做到了隐私安全。 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。
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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。 ）； 大多数通信将自动进行–对象将决定与其环境交换数据，用户可能不会意识到这一点； 对象是异构的，根据其应用程序的上下文提供不同的功能； 基于上述特征，我们确定了隐私和数据保护以及信息安全方面的一些主要挑战和问题 –应在设计阶段系统地解决信息安全、隐私和数据保护问题。 根据这些原则，应考虑以下选择： 隐私、数据保护和信息安全风险管理–只有在进行良好的隐私、数据保护和信息安全风险管理的情况下，才能确定适当和相关的技术保障措施。 （研究）设计隐私和默认隐私–通常不是技术本身增加了隐私、数据保护和安全风险，而是技术的开发和应用方式。如果应用于物联网系统，这种做法对隐私、数据保护和安全的负面影响将显著增加。
下面对和大数据安全相关的传统数据安全标准、个人信息保护标准和专门为大数据应用制定的大数据安全相关标准进行梳理分析。 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。） 全国信安标委在2016年4月成立大数据安全标准特别工作组，主要负责制定和完善我国大数据安全领域标准体系，组织开展大数据安全相关技术和标准研究。 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 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。
美国有一家企业开价 8 美元/月（约合人民币 50 元）收集用户的隐私数据，你愿意把自己的数据卖出来换点小钱吗？ 他说：“两种数据都很有价值，如果能在同时利用，肯定可以获得更多价值。”据了解，Datacoup 的灵感来自于 Datalogix 这款连接社交媒体和购物网站的数据中介商。 计算机科学家 Jaron Lanier 则认为人们一直都没有看到自己的隐私数据的价值。 “从道德上来讲，消费者知道自己的数据去了哪、谁在用和结果是什么都是合情合理的。”Acquisti 如是说。 还有，人们如果想靠卖自己的隐私数据赚钱，就必须接受 Datacoup 的条款，不能获知数据被何方使用。 “卖隐私数据值不值，真的很难判断。” Hogan 则认为，鼓励人们更多地思考隐私数据和价值，能启发他们去要求其他企业公开隐私政策，了解其他公司是否在背地里卖用户数据。
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。 ，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。 MesaTEE对于AI安全也有极大的意义。一方面，MesaTEE可以保护AI计算所处理的隐私数据；但更重要的是，MesaTEE可以守卫AI模型本身不会被攻击者破坏或窃取。
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。 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 下期预告 《鱼和熊掌兼得—隐私保护与价值挖掘》 古人云，“鱼，我所欲也，熊掌亦我所欲也；二者不可得兼”。大数据时代，数据挖掘诚可贵，隐私保护价更高。 “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。
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！
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。 可实现数据溯源、难以篡改、公开透明、智能合约自动执行等特点的区块链技术，与隐私计算的融合，可以有力解决多方协作与信任问题。两者融合产生的价值，无疑为数据安全带来更多的期待。 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。
线性查询可以提交到包含专用数据的服务器。服务器使用加性噪声对系统破坏的查询提供响应，以保护其数据存储在服务器上的用户的隐私。隐私的度量与费希尔信息矩阵的轨迹成反比。假设对手可以对响应添加错误的偏见。 安全性的度量是Kullback-Leiber散度对加性偏差的敏感度，它捕捉到了检测虚假数据注入的容易度。提出并随后解决了一个平衡隐私和安全性的优化问题。 结果表明，被保证隐私的级别与安全级别的乘积等于一个常数。因此，通过提高隐私级别只能削弱安全保障，反之亦然。在差异隐私框架下也得出了类似的结果。 原文作者：Farhad Farokhi, Peyman Mohajerin Esfahani 原文地址：https://arxiv.org/abs/2008.04477 安全与隐私(CS CR).pdf
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。 3、科技巨头纷纷加码数据安全投入 在这样的隐私合规压力下，跨国巨头们纷纷加码数据安全和隐私保护的投入，从制度、法务、合规、技术、产品全链路上锻造自己的隐私保护能力。 《倡议》指出要客观理性看待数据安全，即以事实为依据来看待数据安全，而非披上“意识形态的外衣”，积极维护全球信息技术产品和服务的供应链开放、安全、稳定。 下一集，将会解读我国对数据安全和隐私保护的立法进度、执法情况，接下来的安排是： 国内监管 国内对数据安全和隐私保护的监管布局，以及相关看点和解读。
本文将简要介绍大数据时代给个人隐私保护所带来的挑战，看看会有哪些环节泄露了我们自己的秘密。 什么是隐私？ 《中国人权百科全书》中将隐私定义为：隐私即秘密，是指尚未公开的、合法的事实状态和一般情况。如果已经向公众公开或向无保密义务的特定人公开，即不属于隐私。 互联网时代的隐私 ? 按照支付宝、华为推出的指纹支付标准，指纹支付采用“硬件厂＋服务商”的模式，用户录入的指纹数据将保存在本地的安全硬件中，不会存储到任何服务器和云端。 关于免费硬件FreeBuf之前有文章纰漏过K1免费路由的留后门劫持流量窃取用户隐私，这就好比自己保安监守自盗，数据包刚进入链路就被强盗给抢了。 有人提出，大数据时代，个人隐私会逐渐失去意义，隐私更趋向于公开化和共享。但无论怎样，这都是一个逐渐演变的过程，而不是一蹴而就，那么在这个漫长演变过程中必将产生各种各样的问题。
大家好，今天给大家分享一下如何进行接口参数的隐私校验。 背景：应国家工信部要求，用户使用APP时，接口请求中禁止携带明文的Imei、AndroidID等敏感信息，需要测试部针对Apk进行接口的全面检查，遍历所有接口判断是否包含隐私信息。 缺点： fiddler占用大，查询效率极低：全部测试任务完成后，fiddler中的请求量会有成千上万条，此时进行查询，fiddler卡死风险很大。 过滤慢，查询imei后，需要逐条检查，再查询android_id，再检查…… 方案二、服务器过滤： 1、搭建测试服务器，手机代理到测试服务器； 2、配置server，将指定端口接收的请求按照原有域名转发 进行逐行调试后发现问题出在打开log.txt文件的时候会报错，结合请求数量猜测，应该是请求刷出的速度太快，第一条请求打开了log.txt文件，在close未执行的时候第二条请求就又申请打开log.txt
作者: Android 隐私和框架产品主管 Charmaine D’Silva Android 隐私和框架工程主管 Narayan Kamath Android 安全产品主管 Stephan Somogyi Android 安全工程主管 Sudhi Herle 上期 #11WeeksOfAndroid 系列文章中内容我们介绍了 联系人和身份，本期我们将聚焦 隐私和安全 。 隐私和安全是我们设计 Android 的核心，随着每一个新版本的发布，我们都会加大这一方面的投入。 如需详细了解如何利用这些新更改构建隐私友好型应用，请查看 相关技术视频。 后台位置 在 Android 10 中，我们添加了后台位置使用情况提醒，以便用户定期查看应用使用此敏感数据的情况。 我们的安全团队正在努力完善此 API，通过使用安全硬件来保护和控制对数据的访问，从而确保身份凭据信息能够安全存储。与传统的纸质文档相比，该 API 可 增强用户的隐私。
隐私是 Android 产品原则的核心。正如我们在 Android 隐私更新一览演讲中所分享的那样，Android 12 继续在既有的安全基础上进行扩展，进一步加码平台的隐私保护功能。 下面让我们一起来看看 Android 12 为保护用户隐私所带来的一些重要更新。 隐私仪表板 (Privacy Dashboard) - 用户经常告诉我们，他们想了解应用使用了哪些数据。 您还可以通过 Android 12 中新的权限 intent API 分享应用使用数据的更多背景信息。隐私仪表板将在 Beta 2 中加入供大家体验。 Android 12 是迄今为止我们在隐私安全方面最具雄心的版本。一路走来，我们与开发者社区密切接触，协力共建一个将隐私置于首位的平台，同时也兼顾对开发者造成的影响。 感谢大家持续的反馈和支持，让我们的平台对每个人都更私密，更安全。请前往 开发者网站，了解更多新特性和细节。
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。 、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。 四、总结 作为一种新兴的系统安全与隐私保护技术，TEE 技术实现了安全性与可用性之间较好的平衡，是当前传统公钥密码学性能受限情况下的一个较好的替代方案，在适当的应用场景中可以作为一些计算协议中的信任根来减少为了去信任引入的性能代价
本文将从国内外隐私合规视角切入，对数据安全技术进行梳理和总结，并对国内外数据安全技术发展趋势进行洞察和分析。 同时，GDPR规定企业保护数据需采取假名化、加密以及其他技术措施，数据泄露采取快速响应机制等等。此外，违法的代价是高昂的——最高罚款额度在2000万欧元或公司全球营业额的4%。 二、合规驱动下的数据安全技术盘点 Gartner今年7月份将数据安全（Data Security）与隐私（Privacy）作为安全的两个细分领域，分别发布了2020年数据安全成熟度曲线[5]、2020年隐私成熟度曲线 据2019年11月Gartner的一份预测报告指出，预测在2023年之前全球80%以上的企业将面临至少一项以隐私为重点的数据安全保护规定，并且在合规上的投入将突破80亿美元。 ——探讨国内外法规下的匿名化概念》 治理体系篇： 《拨开云雾见天日——数据安全治理体系》 《聚焦数据安全建设难点，绿盟科技发布《数据安全白皮书2.0》》 实践技术篇： 《鱼和熊掌兼得——隐私保护与价值挖掘
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。 在今天，数据已经成为生产力的核心要素，对数据安全的保障也成为制约或刺激企业发展的关键命题。 怎么做好数据安全，使数据在生活中发挥更大的价值？在如今，企业在技术、环境、业务等不同领域均面临挑战。 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。 《个人信息保护法》这个月刚刚发布，主要界定企业在用户的个人信息、隐私、敏感数据方面的保护责任。《密码法》，是在2018年底发布，主要界定了国产化密码的地位。 存储安全涉及到访问控制，数据安全、备份安全，这些数据对于业务人员比较难理解，这么长的环节，又涉及这么多复杂的价值，一定会产生核心的困难点，企业数据安全处理面临以下三个核心困难点： 1.怎么知道数据在哪里
云安全隐私计算(TCSPC)以联邦学习、MPC（安全多方计算）、TEE（可信执行环境）等隐私数据保护技术为基础的隐私计算平台，TCSPC针对机器学习算法进行订制化的隐私保护改造，保证数据不出本地即可完成联合建模，同时支持安全多方PSI、安全隐私查询统计分析，提供基于硬件的TEE可信计算。通过TCSPC最大化各个合作企业在数据安全的基础上的数据价值，很好地解决了业界数据孤岛的难题。
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