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隐私计算,能否破局“数据孤岛”?

【人工智能网】

文/陈根

当前,与传统的资源、土地、劳动、手艺等一样,数据已成为主要生产要素之一。其与算力、算法组合,作为一种新型社会生产力,在人们的生发生涯中施展显著作用。越来越多的营业场景需要多方数据的流通和共享。

然而,即便社会各界高度认同数据生产要素的主要意义,但合理挖掘、释放和使用数据要素所蕴含的伟大价值,依然需要战胜横亘在人们眼前的,亟待解决的客观难题。

一方面,在现实天下中,受制于数据的涣散性、低复制成本以及价值聚合性,数据仍呈高度涣散的状态,“数据孤岛”十分显著;另一方面,蕴藏着伟大价值的数据能够以极低的成本复制和无限使用,这种“野蛮掘金”的诱惑导致了林林总总数据泄露、盗用、滥用等问题案件的发生。

为战胜这两浩劫题,隐私盘算应运而生。

双重需求驱动隐私盘算

隐私盘算,广义上是指面向隐私珍爱的盘算系统与手艺,涵盖数据的发生、存储、盘算、应用、销毁等信息流程全历程,以期杀青使数据在各个环节中“可用不能见”的效果。正如上述,隐私盘算的兴起和生长源于数据融合和隐私珍爱的双重需求驱动。

从数据融合来看,当前,数据流通不畅已成为制约我国大数据产业生长的主要问题。数据拥有者出于数据平安保密的挂念而不愿共享数据,使得差异企业、差异机构间难以行使对方的数据举行团结剖析或建模。

究其缘故原由,数据具有涣散性、低复制成本以及价值聚合性,涣散性是数据连续不停地从各个途径发生,泉源涣散,缺乏数据授权、获取、存储、传输、验证及共享等交互尺度;涣散性叠加数据极低的复制成本,使得许多情形下,各个数据所有方不愿意、不能够共享数据。

由于一旦分享,就失去了对数据的控制权,加上数据互联互通的成本较高,这就形成了“数据孤岛”。纵然数据能联通,它们的可信水平也存有疑问。同时,数据又具有价值聚合性,即单一数据源的价值有限,多维数据、海量数据的团结应用的价值更高。

于是,数据的涣散性、低复制成本以及价值聚合性,不停组成矛盾——数据需要聚合才气有价值,但数据却涣散成一个个“孤岛”。

基于此,隐私盘算作为一种由两个或多个介入方团结盘算的手艺和系统,介入方可以在不泄露各自数据的条件下通过协作对他们的数据举行团结机械学习和团结剖析。隐私盘算的介入方既可以是统一机构的差异部门,也可以是差其余机构。在隐私盘算框架下,介入方的数据不出内陆,在珍爱数据平安的同时实现多源数据跨域互助,可以破解数据珍爱与融合应用难题。

对于隐私珍爱来说,数字经济时代下,数据作为生产要素的主要性日益凸显,加之数据的频仍泄露,数据隐私平安成了时下亟待解决之痛。当前,从信息处置历程中的隐私珍爱方式来看,隐私珍爱主要分为接见控制手艺方式、信息混淆手艺方式、密码学手艺方式等三类。

但无论是接见控制手艺方式、信息混淆手艺方式、密码学手艺方式的隐私珍爱方案都主要是针对特定场景局部数据集的详细算法,缺少针对特定场景动态数据集的算法框架,更缺少顺应多场景动态数据集的普适性算法框架。

此外,针对多媒体数据需要多个隐私珍爱算法的组合,而现在也缺少成熟的方案。将差异隐私珍爱算法相互叠加以获得更好珍爱效果的方式则仍待开展研究。简朴来说,现有的隐私珍爱以及隐私器量方案零星伶仃,还缺乏隐私信息操作审计和约束条件的形式化形貌方式。

尚未有将隐私珍爱与隐私侵略取证追踪一体化思量的方案,无法构建涵盖信息采集、存储、处置、宣布(含交流)、销毁等全生命周期各个环节的隐私珍爱和隐私侵略取证追踪的手艺系统。而隐私盘算则突破了现有隐私珍爱的局限,在处置和剖析盘算数据的历程中能保持数据不透明、不泄露、无法被盘算方以及其他非授权方获取。

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