探讨基于数据的私密处理

在人工智能的引领下，如今的生活和工作将变得更加充实，也将面临诸多安全问题，例如数据的不安全存储、数据的越权访问和隐私泄露等。近些年发生了多起数据泄漏事件，如MongoDB 数据库被入侵、Facebook和SHEIN 数据库泄露等，对公民的隐私造成极大的危害。数据安全治理已经成为当下人们关注的热点。

数据安全就是保障采集、传输和存储、处理、共享和销毁各阶段的安全。每个阶段都面临着不同的风险，如采集阶段面临数据源不可靠的风险、存储阶段面临数据泄露的风险、处理阶段面临隐私数据挖掘的风险等，分布式数据安全的管理的主要任务之一在于有效地识别这些不同维度的风险，并采取适当的防范措施针对性地进行安全保障。

目前企业主要将各种安全防护技术应用到数据中台以此来保障数据安全，安全公司将各种技术集成在一起形成安全产品，如加密网关和智能分类分级、脱敏系统，客户可直接部署安全产品来解决安全防护问题。虽然目前出现了很多的安全产品，但是针对整个数据始终没有统一的安全防护解决方案，风险处置和隐私保护等主要问题的解决方案尚未得到全面的探讨。

隐私计算的三种技术实现思路：以密码学为核心、融合隐私保护技术的联合建模、可信执行环境。以密码学为核心：主要包括多方安全计算，动态加密，差分隐私，零知识证明等多种密码学技术 。目前行业的技术厂商通常将多方安全计算作为主要的技术方案，同态加密等密码学算法也被较多的应用于业务实践当中，或是与联邦学习、可信执行环境等技术方案开展融合应用。这些技术方案的出现，不仅丰富了数据安全领域的技术手段，而且有效提升了数据安全保障能力。

（编辑：银川站长网）

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