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区块链与隐私计算保护数据产权 让个人隐私不再裸奔

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数据太便宜了!在一次抓捕犯罪团伙的行动中,警方在数据黑产窝点,发现了有一台电脑中有多达300多GB的个人信息,包括多个邮箱、社交软件的账号和密码,而且都非常准确

数据太便宜了!在一次抓捕犯罪团伙的行动中,警方在数据黑产窝点,发现了有一台电脑中有多达300多GB的个人信息,包括多个邮箱、社交软件的账号和密码,而且都非常准确。

区块链与隐私计算保护数据产权
区块链与隐私计算保护数据产权

在随意爬取用户通讯录、任意贩卖用户交易、借贷等数据的黑产链条中,数据被硬性定价:1-2块钱一组。如此便宜就能买到一组费尽心思编辑的账号与密码,并且还是‘打包’出售,让我们不仅思考被誉为数字化时代‘石油’的数据如此不值钱吗?

与之相反的是,数据的重要性正在逐步凸显。2017年,习近平总书记在中央政治局学习时指出,“在互联网经济时代,数据是新的生产要素,是基础性资源和战略性资源,也是重要生产力”;而后,我国首次将数据定性为既土地、能源、人口、粮食后的第五大生产要素;数据要素的地位可见一斑。

这其中,数据市场的粗放式管理与数据要素地位日益提升之间形成了矛盾,数据在数字化进程中如何提升‘自我价值’也是社会面临的必然问题。

保护数据产权势在必行个人隐私不能再“裸奔”

‘十四五’正逢开局,2021年政府工作报告中指出“加快数字化发展,打造数字经济新优势,协同推进数字产业化和产业数字化转型,加快数字社会建设步伐,提高数字政府建设水平,营造良好数字生态,建设数字中国。”寥寥几语中八个‘数字’,‘数’说出我国加快建设数字中国的决心与毅力。

而数字化,离不开数据这个关键的生产要素。2019年,全球数据量达到了41ZB(1ZB=10亿GB),2020年,全球数据量达50.5ZB,每天有50亿消费者与数据互动,互动次数平均高达601次,而这其中仅2019年全球信息泄露就高达79.96亿条。

我们在不经意间产生了大量数据,但建设一个安全、健康、合规的数据市场的速度却远远追不上数据生产的速度,数据市场的不规范引发的问题愈发严重。

对于个人来说个人隐私的泄露是不可承受之殇,我们在网络世界冲浪的时候近乎‘裸奔’。而对于企业来说,由业务产生的大量数据具有很高的商业价值,比起赤裸裸的数据交易,企业将数据‘投喂’给人工智能用以进行机器学习、深度学习训练得出相应模型,形成多种多样的产品赚取不菲的财富。

这其中导致了非常复杂的数据的所有权以及相应的如何保护数据产权的问题,数据价值的体现一定是在数据使用过程中。数据与其他生产要素本质的区别在于,数据隐私是数据流动过程中产生价值的根本出发点。

显然目前陈旧的数据市场机制已经不能满足数字化进程的需求,‘腾笼换鸟’,寻找既能让数据流动与共享又可保护数据隐私的解决方案是目前解决数据问题的关键。以矩阵元为代表的企业正在抓紧研发新一代数据融合技术设施,为驱动数据市场提供底层新引擎,构建支撑数据资产大规模交易服务与流动性治理的新型基础设施。

建立公平公正的数据产权共有模式

一个基础设施的好坏,顶层设计是关键因素之一,想要盖房子,首先要画图纸。在可见的未来,各个领域的数据交换与共享将会日益频繁,交易各方普遍需要对数据价值做全面公允的市场化评估,需要全新的经济模型与定价方法。

不仅如此,识别、界定、明晰数据的所有权、使用权,设置并保障数据在使用中的收益分配机制,建立公平公正的数据产权共有模式,是建立一切流通机制的前提。

在这些复杂操作开展之时,同时也要保障数据隐私安全。数据融合基础设施的顶层设计是多管齐下,事无巨细的工程实践。

矩阵元创始人孙立林提出,‘数据融合基础设施’有四大设计理念:‘可管控’的底层技术基础设施、‘可验证’的基础设施安全性与一致性、‘可计算’的数据资源与计算需求、‘可度量’的数据交易经济模型和激励机制。如此‘四位一体’地构建数据融合基础设施,可充分挖掘在数字化时代工业、金融、医疗、互联网等行业的数据价值。

区块链和隐私计算助力数据合理共享

数据融合基础设施要用到什么底层技术?首先要从数据的全生命周期讲起,需要从数据的生产采集、计算存储、交换共享,到分析处理等全生命周期来驱动业务乃至市场的转型融合,而不是孤立的看待数据生产要素。

数据的生产和采集,对应的基础设施是IoT;计算和存储,对应的是云计算基础设施,用来控制成本,大规模的产生集约化效应;而目前市场对关心的数据交换与共享则需要隐私计算与区块链构建基础设施,只有隐私计算技术的引入才可以构造新的范式或者方法,让企业与机构能够把数据共享起来。可以说区块链和隐私计算共同面向的就是数据融合基础设施。

隐私计算是指借助以安全多方计算、同态加密、零知识证明、差分隐私和可信执行环境等为代表的现代密码学和信息安全技术,在保证原始数据安全隐私性的同时,实现对数据的计算和分析。

举个例子来让大家理解如何通过密码学技术来实现的隐私计算:比如要比较两个人谁的存款多,最直接的方法就是你告诉我你有多少钱,我告诉你我有多少钱,大家来进行比较。虽然这样可以得到比较的结果,但是我们互相之间就知道对方的存款数量了。还有一种做法是找个我们都相信的第三方,把我们的存款金额都告诉他,由他来比较大小并且告诉我们结果。

个人存款数量属于典型的个人隐私,泄露出去给对方或者给第三方,我们两个人肯定都是不愿意的。而且实际上我们也并不关心对方有多少钱,只想比个大小得到结果就可以了。而通过安全多方计算这个技术,可以不用把我们的具体存款金额披露出来但也能直接得出比较后的大小。

近年来,随着隐私计算技术的发展,定位于隐私计算领域的公司层出不穷,这其中,矩阵元公司应该算是入行最早的一批,其定位于隐私计算和区块链技术服务商,多年专注于现代密码学、前沿密码学、计算复杂性理论、分布式计算等科研与工程实践,积累了深厚的理论与技术功底,凝练出面向商用落地的先发优势,多次参与并承担了信通院、电标院等多项标准的制定及行业课题。

在数字化进程中,很难以‘看得见,摸得着’的标准切身体会数字社会的巨大进展与变迁,会有‘虚而不实’之感,而以矩阵元为代表的以数据流动为己任的企业正是让数字化‘脱虚向实’,让人民能够真正从体数字化社会得到幸福感的提升,构筑美好数字生活新图景。

数字社会理应取之于民,用之于民。

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