矩陣元謝紅軍：隱私計算開啟資料共享利用新時代

2018年12月1日，由矩陣元、算力智庫、萬向區塊鏈實驗室、Crypto Innovation School (CIS)和上海市股份公司聯合會共同發起的“振金社”正式成立。矩陣元COO謝紅軍在成立儀式上做了關於隱私計算的主題分享。

謝紅軍在分享中指出， 當前資料隱私保護正面臨嚴峻挑戰，過度採集使用者資料的行為應當得到糾正；流動起來的資料才有價值，而在資料流動時同樣不可忽視資料隱私保護，以MPC為核心的隱私計算將開啟一個數據共享利用的新時代。

謝紅軍分享現場

以下為謝紅軍分享全文，整理自現場速記：

1 資料隱私保護正面臨嚴峻挑戰

隨著網際網路的發展，資料已經成為一種重要的“戰略資源”。大資料環境下，誕生了新型的“流量經濟”，同時催生了大批依賴資料的“廣告”公司。

當前網際網路企業一個重要的盈利模式就是：通過採集分析龐大的使用者資料，對使用者進行資料畫像，之後“投其所好”進行“精準”廣告投放，以此獲得不菲廣告收入。其中典型的如我們所熟知的網際網路巨頭Google和Facebook，Google多年的廣告收入佔整體收入的90%以上，Facebook廣告收入甚至佔到了整體收入的98%。

然而，今年Facebook、Google等巨頭相繼爆發個人資料洩露事件，引發了世界範圍內對資料隱私的高度關注。從使用者到政府，均對企業是否能夠有效保護個人隱私產生了巨大懷疑。

另外，當前資料的利用方式，還存在兩個嚴重問題：

第一，資料的過度採集和濫用。此前曝出的“大資料殺熟”事件，就是濫用資料的一種表現，部分企業不只是利用我們的資料給我們推廣告，還可能趁我們不注意“宰”我們一筆。

第二，資料的管理不規範與混亂。最近兩年出現了數十家共享單車公司，每家都收集了大量使用者資料，包括手機號、所在地、騎行路線等等。而那些已經退出業務運營的共享單車公司，他們採集的海量資料現在都在哪裡？

這些不合理的資料利用方式都應當得到糾正，資料利用帶來的便利不能以犧牲個人隱私為前提。隨著人們資料隱私保護意識的增強，以及以歐盟GDPR為代表的資料隱私保護法律法規建立，企業也必須重視起對使用者資料的隱私保護。

除了個人資料隱私亟待保護外，企業間資料共享與隱私保護也面臨嚴峻挑戰。

掌握大量資料的機構和主體，因對資料隱私洩露及自身利益受損的擔憂，往往不願共享自己的資料，尤其是重要資料。而任何單一機構掌握的只是資料全集的一部分，必須通過多方資料共享才能完成準確資料畫像，最大化資料價值。 如何在資料共享的同時又保護各方的資料隱私？是一個值得被關注和亟待解決的難題。

2 隱私計算開啟資料共享新時代

以MPC（安全多方計算）為核心的隱私計算技術，恰恰為我們解決資料隱私保護難題提供了新思路。

矩陣元已經在區塊鏈與密碼學方向深耕了近三年時間，其中研發投入最多的就是MPC。MPC的價值在於： 可以讓各參與方在本地資料無需歸集、隱私不被洩露的前提下，通過既定邏輯的運算得到共同想要的計算結果，完成所需的資料畫像。

在MPC整個計算協議執行過程中，各參與方對自身資料始終擁有控制權，只有計算邏輯公開。計算參與方只需參與計算協議，無需依賴第三方就能完成資料計算，並且各參與方拿到計算結果後也無法推斷出原始資料。除安全多方計算（MPC）外，我們基於密碼學演算法研發的新型隱私安全技術還包括 代理重加密 (PRE)、零知識證明（ZKP）、同態加密 (HE)等。

最近幾年基因檢測開始走入大眾視野，這一領域正是隱私計算典型應用場景之一。醫療、科研機構通過對基因資料的聯合研究，來預防、治療疾病甚至延長人類壽命。而基因資料作為人最為重要的隱私資料，在進行跨機構甚至跨國研究時必須得到保護。以MPC為核心的隱私計算技術，就可以幫助基因研究機構在不洩露基因隱私的前提下，進行聯合基因資料分析。

而在金融行業，藉助隱私計算進行多方資料協同計算將有望改變傳統網際網路使用者標籤和畫像處理方式，改善大資料收集、清洗、分析模式下的風控和精準營銷模型，大幅提高金融服務水平。

當然，隱私計算的應用範圍遠不止醫療、金融行業，在物聯網、人工智慧、廣告等領域都有用武之地。

今天振金社成立了， 我們也期待更多的夥伴加入到振金社中來，一起為資料安全與隱私保護努力，為隱私計算技術拓展應用賦能，攜手開啟資料共享利用的新時代！