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　　隐私护卫与数据价钱之间不成兼得，这是全宇宙都面对的题目。顽固的邦度和区域护卫数据隐私的法子即是对其举行加密再存储正在各自独立的编制中，可是如许会变成数据孤岛外象，无法充溢阐明数据价钱。

　　而更众邦度，仍然正在医疗、金融、大众安然等周围，出手遍及地共享数据处置很众题目，他们操纵隐私算计技艺春联系联的数据举行互相配合，从而厚实数据特性维度，构修更确实的模子。

　　况且技艺上跟着学术界和工业界对区块链和暗码学的探求和加入力度不停增补，目今已有众种法子可能正在不吐露数据实质的情状下对数据举行算计。

　　之前咱们连续正在分享邦内的隐私算计技艺发达和使用的近况，本文跳出邦内，来看看美邦的隐私算计技艺发达情状。

　　目前正在美邦，隐私算计技艺合键用来知足联系囚禁央浼，但正在异日这些技艺将也许成为配合各方互相相信的枢纽。区块链和去中央化金融的发达及其带来的实践落地使用案例带来了庞大的价钱，这些发达比各界预期的要疾。

　　2.先容分别类型的数据合营框架：私少睹据搜聚、数据保障库、数据清算室和无需相信的数据商场；

　　3.磋议营销、去中央化金融 （DeFi）、医疗保健和金融周围的新兴用例；

　　视察显示，越来越众的美邦人对用户隐私体现操心和戒备。这种外象的来历有许众，搜罗数据走漏事故的增补、《通用数据护卫条例》（GDPR）和《加利福尼亚消费者隐私法》（CCPA）等法例的出台，人们对侵入式广告执行的广博认识，以及不停增补的数据搜聚量。越来越众的品牌明白到充溢推重用户隐私可认为己方带来改动面的品牌现象。

　　当今数字化营业常日运作中融入隐私护卫的需求日益紧迫，本文将回复以下几个题目：

　　数据合营平常是指正在制造价钱的各方之间共享数据。可能接纳挪动使用措施搜聚用户数据，零售商与品牌换取数据或医疗保健供应商与探求测验室共享数据的体例。

　　1.加密的安所有据搜聚：这是目前大大都消费级使用措施的近况。用户数据被搜聚、加密，并发送到中心供职器，正在中心供职器上解密并举行理解打点。数据正在传输进程中举行加密，但供职器上的数据走漏也许会吐露小我纪录。

　　2.片面隐私数据搜聚：像苹果、谷歌、亚马逊如许具有大宗装备的结构不光安然地搜聚用户数据，还采用隐私算计技艺正在笼统片面纪录的同时答应举行聚集理解。数据正在传输和存储进程中是私有的，因而不会吐露小我消息。

　　3.数据保障库：当结构需求创设众个便宜联系方可能正在私少睹据上履行算计的境况时，可能正在安然境况中举行数据算计，同时不会走漏片面身份消息。比如，数据保障库可能隐蔽用户名和邮政编码，但仍旧可能公然用户事故。可能通过邮政编码对用户举动举行聚集，但无法识别单个用户的邮政编码。

　　4.数据干净区：数据干净区答应分别团队或实体共享和合营数据，而不会显现互相的实质。运用这些法子也许会与私少睹据搜聚相连合，也也许不会。这再次通过运用暗码技艺告竣，对共享数据上答应的算计举行附加的办理。

　　5.零相信数据平台：当实体需求正在互相之间举行合营，而不必信托对方时，它们通过阔别式收集告竣。收集的参预者通过确保数据打点的可验证性以及用于私少睹据算计的暗码技艺来确保平台的可托性。

　　当前，大大都使用措施运用加密技艺将数据从咱们的装备安然地传输到中心供职器。正在端到端加密中，数据仅由最终用户解密，而不是中心供职器。比如，WhatsApp谈天只可被参预对话的人阅读，而不行被WhatsApp的中心供职器读取。固然加密确保数据被安然地搜聚和传输，但它不答应中心供职器对数据举行任何算计。看待即时通信来说是可行的，但假设用户念理解哪种神色符号正在某个新成效中运用最频仍，这就无法做到了。

　　此外需求细心的是，跟着量子算计的最新发达，古代的加密技艺正面对危险。由美邦邦度轨范与技艺探求所（NIST）主导的课题——拓荒量子算计安然的加密算法以更安然地存储数据正正在举行中。估计正在2024年采用出获胜算法后，其梗概率会获得主流贸易使用。

　　当前，大大都网站和使用措施以极高的粒度捉拿用户举动。他们保障用户数据正在理解进程中将举行片面身份消息匿名打点，从而保障安然性。然而，黑客曾凯旋通过将数据与非匿名化数据集举行般配（如Netflix数据）来从新识别此类数据集。

　　制服这个题目的一种通行法子是运用联邦练习（Federated Learning），此中模子正在客户装备上陶冶私少睹据。惟有模子的输出被发送到供职器，从而范围了共享的数据。然而，平常情状下，人工智能模子往往会编码比须要的消息更众，而且也许偶然中追忆了小我或可识此外消息。

　　苹果通过运用差分隐私（Differential Privacy）搜聚来自其装备的消息，比如运用最常睹的神色符号、导致Safari破产的网站以及其他犹如的数据点。差分隐私正在护卫片面隐私的同时，告竣了苹果与谷歌之间正在新冠接触追踪方面的配合，护卫用户隐私。

　　差分隐私（DP）是一种样板的隐私算计技艺，它答应实体将噪音编制地插入搜聚的数据中，从而使聚集算计不妨优秀运转，而独自的条件自己则没蓄谋义。正在差分隐私数据上履行的呆板练习将不绝仍旧差分隐私。然而，差分隐私正在必然水平上会低落数据的适用性，目今的探求宗旨是裁减噪声的负面影响。

　　数据保障库为数据的存储和按需拜候供应了一个安然的空间。数据保障库有助于确保采用性地共享准确的数据，平常被称为“绑缚”题目。实行数据保障库的常睹用例搜罗安然存储片面身份消息（PII）、支出数据（PCI数据）和医疗数据（HIPAA合规性）南宫。

　　数据干净室犹如于数据保障库，用于众方肯定举行合营的情状。正在数据干净室中，算计是正在不吐露互相数据的情状下举行的。同态加密（FHE）、安然众方算计（MPC）和可托履行境况（TEE）是该周围的热门技艺。

　　各至公司正正在创设数据干净室用于正在配合伙伴之间共享营销数据。广告公司如Facebook、Google和Amazon也通过干净室与客户共享数据。依照Gartner的预测，到2025年，50%的大型公司将默认运用隐私巩固技艺（PET）来存储其数据，这是一个重大的商场。

　　同态加密和安然众方算计（MPC）是正在不揭示数据实质的情状下履行算计的暗码学法子。可托履行境况（TEE）是正在内存中运用的CPU加密隔绝的私有区域，用于正在硬件级别上护卫正正在运用的数据。

　　数据干净室和保障库依赖于设立干净室和保障库的实体的相信。这看待创设一个品牌举行营销的生态编制尽头有用，但假设涉及数百或数千个实体的大型生态编制，则显得不够。这即是阔别化和无相信数据平台的用武之地。

　　数据干净室答应众方（或统一公司的便宜联系方）以护卫隐私的式样协同打点数据。正在干净室中，隐私取决于由办理员设定的料理条例，办理员将对盘查实行料理。比如，用户也许心愿将医疗纪录与癌症筛查供应者共享，只是为了举行癌症检测，不做他用。

　　去中央化将数据存储和算计分散正在众个节点上，从而告竣无相信架构。去中央化还强化了平台的安然性——要夺取数据，必需同时获取众个节点的拜候权限。区块链为去中央化算计供应了底子，然而存储正在像以太坊如许的热门链上的数据无法举行加密或护卫隐私。

　　正在区块链上存储小我数据面对自己的挑衅——很难以去中央化式样合适同态加密等技艺。安然众方算计和可托履行境况更适合正在去中央化编制上使命。金融机构等大型结构仍正在举行区块链试点项目，因而护卫隐私的区块链仍正在发达中。

　　假设算计和交往发作正在去中央化平台上，可验证性是另一个紧张思考成分。咱们需求确保（A）输入来自咱们信托的实体，以及（B）算计的准确履行。为理解决前者，企业和首创公司正正在构修“主权自我身份”的异日，以答应发行和认说明体宣布“可验证凭证”，通过暗码学式样说明身份的有用性。看待后者，零常识说明是一种暗码学技艺，可能验证算计的准确履行，而不走漏其运转的数据。

　　零常识说明看待区块链具有庞大的影响。正在阔别化收集中，智能合约由众个节点履行以确保确实性，零常识说明降低了速率和可扩展性。以太坊可扩展性的容许吸引了大宗危险资金加入到构修新算法和硬件加快的使命中。

　　广告行业仰赖正在装备、浏览器和其他第一方数据起原之间确定用户身份来活命。过去几年中，一系枚举措使广告举动的丈量变得艰苦，好比苹果的ATT使得跟踪用户标识符变得艰苦；Facebook不答应将用户数据发送给广告商，只答应发送给MMP（挪动丈量配合伙伴，如AppsFlyer、Branch等）；谷歌揭晓到2023年裁减第三方cookie；另外，欧盟的GDPR和加利福尼亚的CCPA等囚禁门径也对广告举动发生了影响。

　　通过正在广告举动数据、外部营销数据（电子邮件、音信）和第一方用户数据之间举行配合，可能更蓄谋义地权衡绩效、构修更好的受众群体并举行长远的广告举动理解。

　　通过正在离线C数据之间举行数据配合，可认为用户供应更好的全渠道体验。比如，D2C品牌可能与Target等离线零售连锁店共享数据，以确定哪些客户置备了产物，并更好地举行广告执行。这些用例使得看待具有重大营销预算的品牌来说，数据干净室成为一种可行的投资采用，依照Gartner的预测，到2023年，预算到达10亿美元的品牌中将有凌驾80%采用数据干净室。

　　Facebook、谷歌和亚马逊都具有己方的数据干净室。这些干净室答应正在事故流的底子上增添己方的第一方数据，并正在一个相对庄厉的境况中举行操作。其他极少公司则笃志于构修针对营销使用的数据干净室，比如归因平台或营销云供应商。

　　目前，正在区块链前进行的交往是公然的。用户可能追踪与钱包联系的一齐交往，并理解该账户的交往史乘。正在数字资产获得更遍及传扬的宇宙中，咱们需求机制来护卫与咱们的交往联系的数据的隐私。美邦有42%的机构投资者拥少睹字资产，此中74%体现对异日的数字资产有有趣。金融机构也正在测验将实际宇宙资产举行代币化，以正在区块链上创修债券和股票等证券的宇宙。

　　正在担心谧的发达中邦度，比特币闪电收集和其他加密钱币胀舞了点对点交往，隐私成为必定品。假设某天人们正在链上（好比以安谧币体例）收到工资，当然也不心愿如许的消息被公然。

　　链上隐私看待DeFi也很紧张，由于交往数据的公然性导致了MEV（矿工可提取价钱）的牺牲。这使得次第器或区块出产者正在验证之前读取交往，并答应他们举行前置、后置或更改交往次第以取得经济便宜。

　　很众创业公司正正在使用零常识说明和众方算计技艺，使得可能正在链上存储私密数据，同时合适安然原则。当加密钱币的法例越发鲜明时，这些技艺将变得越发广博。

　　美邦的医疗保健编制正正在转向以价钱为底子的照顾系统，保障支出与结果联系，而不是供职。这种蜕变需求降低供应者之间和供应者与付款方之间的数据配合。HIPAA的央浼正在史乘上使得这种数据配合变得艰苦。

　　改正供应者之间的数据配合可认为大夫供应周详的患者病史和危险成分，为患者供应更好的照顾。像PatientPing、HealthGorilla和Zus Health等首创公司通过共享数据并创设数据轨范来改正供应者之间的和洽照顾。数据干净室可能助助负职守的照顾结构（ACOs或供应者大众）更好地协同打点医疗纪录。

　　支出方从不妨查看扫数照顾进程中的患者数据中受益。通过与供应者配合，他们可能主动评估患者的危险得分。假设患者装备了遥测装备（如可穿着装备），这些数据可能与现有的医疗纪录相叠加，以主动评估危险。有危险的患者可能正在呈现危殆情状之前获得干涉。

　　最终，这些技艺可能助助降低供应者与学术界或制药公司等探求结构之间的数据配合。通过答应探求结构正在数据干净室中对确凿宇宙数据举行模仿，供应者不必忧虑数据被带出编制。像Nference等结构从医疗供应者获取数据，并以护卫隐私的式样让探求机构拜候这些数据。

　　金融机构之间的数据配合可能助助创设片面和企业的总共财政账户。这有助于构修更好的信用评分、识别洗钱举动以及获取相合消费和收入风俗的其他观点。

　　大大都金融机构目前具有效户的一齐片面文献的副本，并将其存储正在己方的供职器中。这存正在危险，数据走漏也许会导致片面消息公然。可验证根据有也许改观这种框架，答应金融机构担当“信用价钱”或“KYC”等取代存储片面身份文献的象征。

　　像SkyFlow等公司仍然使得存储敏锐支出消息变得越发容易，从而使电子商务参预者可能与众个支出网合配合，而不是被范围正在一个网合（如Stripe）上。

　　正在隐私护卫需求增补的配景下，最有也许从中受益和受损的公司是像谷歌如许的大型科技公司，以及供应云算计供职的供应商。因而，这些公司正在隐私护卫技艺的各个周围都举行了大宗的拓荒，创修了开源技艺。正在异日的几年中，咱们可能预期呈现更众的首创企业，搜罗：

　　目前对这些技艺举行投资的投资者搜罗英特尔资金、Snowflake以及Insight Partners等计谋投资者和金融投资者。依照CB Insights的数据，过去2.5年中与“隐私”联系的公司的总投资额凌驾了37亿美元，涵盖了拓荒或鼓吹隐私技艺采用的互联网公司。

　　1.合规央浼的增补：假设美邦其他州效仿加利福尼亚的CCPA法案，数据保障库将需求成为当代数据架构中的一个新层级

　　2.用例从合规和法例到数据合营解锁价钱的转动：比如，Skyflow答应电子商务平台将卡数据存储和打点正在其数据保障库中，排除了对支出网合的依赖

　　4.通过运用FPGA和ASIC举行算法和硬件加快的改善：与量子算计机免疫的暗码学技艺亲昵联系的后量子暗码学是一个相邻周围，将胀舞硬件加快技艺的发达。ZK说明技艺正在扩展区块链方面惹起了很大的有趣，依照Crunchbase的数据，迄今为止仍然有凌驾14亿美元的危险投资加入。

　　隐私对消费者、囚禁机构和企业的紧张性越来越高。大型科技公司、学术界和首创企业的发达不停胀舞通过新技艺对私密数据举行算计。异日几年，咱们可能预期：

　　4.跟着加密钱币法例的分明，DeFi和营销方面的使用将供应价钱，从而胀舞硬件加快技艺的发达，并正在长远内告竣更遍及的采用。

　　5.到2030年，数据隐私将成为当代数据办理架构中不成或缺的构成局限，就像安然性正在即日的位子相通紧张。

　　本文由“怒放隐私算计”翻译摒挡，分享仅供练习参考，若有失当，请干系咱们打点！返回搜狐，查看更众