隐私计算技术如何赋能大数据审计

随着云计算、人工智能、物联网等信息技术的飞速发展，大数据已成为各行各业的重要生产要素。在审计领域，大数据的应用为审计工作带来了巨大变革，使审计能够更高效、准确地发现和分析问题。然而，大数据审计在享受技术带来的便利的同时，也面临着数据完整性和隐私泄露的双重风险。

如何平衡数据的安全性和审计的效率，成为大数据审计领域亟待解决的问题。隐私计算作为一种新兴的技术，为大数据审计提供了新的解决方案。

一、大数据审计困境

大数据审计通过运用大数据技术，对海量经济社会运行数据进行深入挖掘与分析，显著提升了审计发现问题、评价判断和宏观分析的能力。然而，在大数据审计的实践中，审计数据的完整性和隐私性成为两大核心挑战。

一方面，审计数据的完整性难以保证。由于各种因素，如被审计单位的数据管理不规范、数据篡改等，审计部门获取的数据往往不完整、不准确。这种不完整的数据不仅会影响审计结果的准确性，还可能导致审计结论的误判。

另一方面，审计数据的隐私性面临严重威胁。用于审计的数据中通常会包含大量个人隐私和保密数据，这些数据在流转过程中容易被非法获取和滥用，给个人和企业带来严重损失。如何在保障数据隐私的前提下进行审计分析，成为大数据审计领域亟待解决的难题。

隐私计算技术的出现为大数据审计带来了新的机遇。通过密码算法、安全协议、联邦学习等技术，隐私计算可以实现数据在审计全流程中的隐私保护和安全共享，为大数据审计提供强有力的技术支持。

二、隐私计算技术在大数据审计中的应用

2.1数据脱敏与完整性校验

数据脱敏是隐私计算的重要组成部分，它通过对敏感数据进行变形处理，使其在不违反系统规则的条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用，从而保护敏感隐私数据的可靠性。在大数据审计中，数据脱敏可以有效避免敏感信息的泄露，同时保持数据的可用性和审计价值。

为了实现数据脱敏，审计部门需要首先对原始数据进行仔细分析，识别出其中的敏感信息，如个人身份信息、公司财务数据等。然后，根据敏感信息的类型和级别，制定相应的脱敏策略。例如，对于身份证号、手机号等个人信息，可以采用基于加密算法的可恢复脱敏；对于财务数据，可以采用聚合、抽样或加密等方法进行处理。

在实施脱敏操作后，审计部门还需要对脱敏后的数据进行验证，确保其不再包含敏感信息，并且能够满足审计工作的需求。为了避免被审计单位利用原始数据脱敏实施恶意数据篡改，可采用哈希算法对脱敏后的数据生成数字摘要，用于脱敏数据的完整性校验。再用数字签名对脱敏数据签名，用于确保脱敏的数据来自有效的被审计单位。

2.2“密态”计算

“密态”计算是一种保护隐私数据的计算技术，它可以在不暴露原始数据的情况下进行数据处理和分析。在大数据审计中，“密态”计算可以有效避免数据在传输、存储和处理过程中的隐私泄露风险。

以同态加密为例，它是一种特殊的加密方式，可以在密文状态下进行运算并得到与明文状态下相同的结果。在大数据审计中，审计部门可以首先对被审计单位的数据进行同态加密，然后将密文传输到审计系统进行分析。在分析过程中，审计系统可以在不解密的情况下对密文进行运算，得到与明文状态下相同的结果。最后，审计部门再通过解密算法将密文解密为明文，得到最终的审计结果。

虽然“密态”计算在大数据审计中具有显著优势，但也存在一些挑战。例如，“密态”计算会增加计算复杂性和开销，需要权衡隐私保护与计算效率之间的关系。此外，同态加密算法的安全性也取决于密钥的管理和使用，因此需要采取有效的密钥管理措施来确保安全。

2.3联邦学习

联邦学习是一种新兴的机器学习技术，它允许多个参与方在本地训练模型，并通过加密和安全的通信协议进行模型参数的交换和聚合，从而在无需交互原始数据的情况下实现协同学习和推理。在大数据审计中，联邦学习可以有效避免数据集中带来的隐私泄露风险，同时实现跨数据源的分析和模型训练。

在大数据审计的情境中，联邦学习允许各个审计数据源在本地进行模型训练，而无需将数据集中到一个中央位置。审计部门可以通过联邦学习框架收集各参与方的模型参数，进行聚合和训练，得到全局模型用于审计分析。这种方式不仅保护了数据隐私，还提高了审计模型的泛化能力和准确性。

联邦学习在大数据审计中的应用场景包括跨部门、跨机构的协同审计、敏感数据审计以及实时经济责任监控等。然而，基于联邦学习的大数据审计也面临一些挑战，如参与方之间的数据分布可能不均衡导致的模型训练偏差、通信开销较大影响审计的实时性等。为了克服这些挑战，可以采取设计适用于非平衡数据的联邦学习算法、优化通信协议和模型更新策略等措施。

2.4可信执行环境

可信执行环境（TEE）是一种特殊的软硬件组合，它提供了一个隔离且安全的执行环境，确保其中的代码和资源不会受到外部恶意软件的干扰或窃取。在基于可信执行环境的审计大数据分析中，数据和分析过程都在TEE中进行，外部攻击者很难获取或篡改数据，从而大大提高了数据的安全性。

三、隐私计算赋能大数据审计分析机制

隐私计算技术为大数据审计提供了强大的技术支持，通过构建基于隐私计算的大数据审计分析机制，能够有效解决大数据审计中的数据完整性、准确性及隐私泄露等问题。

3.1 基于数据脱敏的审计大数据完整性校验

在大数据审计中，数据脱敏不仅有助于保护敏感信息，还能通过哈希算法等数字摘要技术实现数据的完整性校验。通过对脱敏后的数据生成数字摘要，并用数字签名进行签名，可以确保脱敏的数据来自有效的被审计单位，且未被恶意篡改。这种完整性校验机制为大数据审计提供了可靠的数据基础。

3.2 基于“密态”计算的审计大数据分析架构

基于“密态”计算的审计大数据分析架构能够在不暴露原始数据的情况下进行数据处理和分析。通过采用同态加密等隐私计算技术，审计部门可以在不直接接触原始数据的情况下对数据进行加密处理并分析。这种架构不仅保护了数据的隐私性，还提高了数据分析的效率和准确性。同时，为了平衡隐私保护与计算效率之间的关系，需要采用高效的加密算法和优化计算流程。

3.3 基于联邦学习的审计大数据分析

基于联邦学习的审计大数据分析能够解决数据分散、隐私保护等难题。通过允许各个审计数据源在本地进行模型训练，并通过安全的通信协议进行模型参数的交换和聚合，联邦学习能够在无需交互原始数据的情况下实现跨数据源的分析和模型训练。这种分析方式不仅提高了审计结果的全面性和准确性，还降低了数据泄露的风险。

然而，联邦学习也面临着数据分布不均衡、通信开销大等挑战。为了克服这些挑战，需要设计适用于非平衡数据的联邦学习算法、优化通信协议和模型更新策略等。

3.4 基于可信执行环境的审计大数据分析架构

基于可信执行环境的审计大数据分析架构能够确保数据在处理过程中不会被非法访问、篡改或泄露。通过将审计数据和分析算法都部署在TEE中，可以确保数据的安全性和隐私性。同时，TEE还提供了稳定的执行环境，可对原始数据进行精准分析，减少外部干扰对分析结果的影响。

然而，基于可信执行环境的审计大数据分析也面临着TEE本身的安全性和可靠性问题以及大规模数据处理效率等挑战。为了克服这些挑战，需要加强对TEE的安全评估和监控，并优化数据处理算法和流程。

结语：

通过数据脱敏、“密态”计算、联邦学习以及可信执行环境等先进技术，隐私计算不仅有效解决了大数据审计中的数据完整性和隐私泄露问题，还提高了审计效率和准确性。未来，随着技术的不断进步和完善，隐私计算将在大数据审计领域发挥更加重要的作用，为审计工作提供更加全面、高效和安全的支持。

参考文献：

王晓勤.隐私计算赋能大数据审计分析机制研究[J].审计观察,2024,(08):72-76.