隐私计算加密技术-秘密分享

发布网友 发布时间：2024-10-01 21:36

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热心网友 时间：2024-10-17 16:59

在大数据时代，隐私保护的重要性与日俱增，法规如欧洲的GDPR和美国的《统一个人数据保》以及中国《个人信息保》都在全球范围内推动了隐私计算技术的革新。2022年，这一领域更是进入了科技发展的前沿，深刻影响了大数据分析、密码学和机器学习的实践。

隐私计算的核心：秘密分享

秘密分享，作为隐私计算的基石，旨在确保数据在计算过程中不被泄露。它包括两种主要的策略：严格秘密分享和阈值秘密分享。严格秘密分享如加法秘密共享，要求所有参与者共同参与，而阈值秘密分享则允许部分参与者协作，只需满足特定数量（1 < K < n）即可解密，如1979年ACM Communication提出的创新。

云服务中的隐私计算实践

在实际应用中，云服务成为秘密分享架构的常见载体。例如，用户C需要计算A和B的数字和/乘积，通过云服务的分片Server，使用随机切割技术，将A的x和B的y分割成N份，A和B分别持有这些切片。C通过请求算子求和，分片服务器执行计算，C收集结果，从而获得答案，同时A和B的数据保持私密。

扩展应用：复杂运算的隐私保护

秘密分享技术并不仅限于基本的加法和乘法，它能够扩展到诸如指数、对数等复杂运算，通过巧妙设计的随机性和线性方程组，确保计算过程中的隐私保护。

阈值秘密分享的实例

以多项式阈值秘密分享为例，如计算D，我们通过大素数（如991）生成方程组，然后将这些加密的方程分发给10个参与者。解密时，只需选择满足条件的3个方程来揭示D的秘密，这一过程遵循Secure Computation和Multipartite Computation等研究的原理。

京东联邦学习中的实践

京东联邦学习团队负责人杜宝坤，以其深厚的专业知识和实践经验，致力于构建电商领域的大规模联邦学习解决方案。他不仅关注技术框架的构建，更关注业务层面的隐私保护实践，诚邀业界同仁进行深入的技术交流，有兴趣者可通过邮件baokun06@163.com联系他。

隐私计算技术的发展，不仅满足了法规要求，也推动了企业和个人在数据驱动的世界中寻求平衡，确保数据安全与计算效率的双赢。在隐私计算的道路上，我们期待更多的创新与应用，为数据隐私提供更为坚固的防护盾。