隐私计算：拿什么保护我们的数据安全？编辑导读：在互联网数据泛滥

编辑导读：在互联网数据泛滥的大背景下，如何网络信息的安全性和保证用户隐私数据是亟待解决的问题。本文作者从数据隐私的重要性出发，介绍了一种保护数据不外泄，能实现数据分析和计算的隐私计算（Privacy Computing）技术，并对其展开了详细说明，一起来看看~
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数据隐私到底有多重要？
以人脸识别为例，在人脸识别技术正在广泛应用在支付转账、解锁解密、交通案件、实名登记、开户销户、门禁考勤等场景，每一项都影响到我们的财产、健康、隐私等安全。
就在央视新闻的一则晚间栏目的报道中，采访人员调查发现，在某一网络交易平台，只要花2块钱就可以买到上千张人脸照片， 5000多张人脸照片不到10块钱，单张人脸照片不到1分钱。而这些照片都来自真人在社交网络所分享的真实生活照和自拍照。如果再叠加上用户的身份信息，其很有可能被用到精准诈骗、洗钱、涉黑等违法犯罪中。
我们到底把多少隐私信息留在了网上，留给了多少平台，恐怕多到连自己都记不清了。而我们对于这些数据最终的去向、用途和安全性几乎一无所知。
近年来，我国在公民的个人数据和隐私保护上已经开始了相关立法，比如《网络安全法》《民法典》，当中都有相关个人信息保护的法律规定。而《数据安全法》《个人信息保护法》也处于向全社会公开征求意见的过程中。
相关法律的出台更多是事后维权的保障，而个人数据和隐私信息的保护仍然要从源头抓起，那就是各个网络平台从技术层面来实现对数据的全面保护和监管。
【隐私计算：拿什么保护我们的数据安全？】与此同时，数据交易和数据流通，又成为制约我国大数据产业发展的一个重要问题。如何通过合法、合规又安全高效的手段获得可信、高质量的数据，又成为很多科技企业和平台亟待解决的难题。
一方面是用户大量数据隐私泄露的泛滥成灾，一方面是相关企业平台难以获得有效合规的数字资源，这一矛盾使得越来越多的企业呼唤一种新的数据治理和应用方案。
至此，一种用以保护数据不外泄为前提，但又能实现数据分析和计算的隐私计算（Privacy Computing）已经正式提上日程。
01 “百万富翁”难题：隐私计算的缘起“假设有两个百万富翁相遇，他们都想知道谁更富有，但又不愿意让对方知道自己真正拥有多少财富。那么如何在没有第三方参与的情况下，让对方知道谁更有钱？”
这是2000年图灵奖得主姚期智院士在1982年提出的“百万富翁”假设。这个烧脑的问题涉及这样一个矛盾，如果想比较两人谁更富有，两人就必须公布自己的真实财产数据，但是两个人又不愿让对方知道自己的财富多少。那么，在我们看来，这几乎是一个无解的悖论。
这一看似难解的问题就涉及到了数据的所有权和使用权问题。富翁拥有的财富就是数据的所有权，富翁将财富数据公布就是数据的使用权。目前，主要的互联网平台在为你提供服务的时候，基本上是既获得了数据的使用权，也几乎获得了数据的实际所有权，尽管用户保留对数据的名义所有权，但是大多数人都会将数据保留在这些平台上面，同时也很少有人会去主张平台将数据销毁。
而面对两位“百万富翁”的小心思，是否有一种技术，可以使得数据的所有权和使用权分离，能够让富翁向这个技术平台透露财富数据，但是经过一系列加密数据的计算，最终只给出相应的结果（谁更富有）。对于互联网平台或需要用户数据的企业来说，他们获得的不再是原始数据的所有权，而是经过率先加密的一套数据，来为数据需求方提供服务？
理解了这一假设，就可以理解隐私计算的大概思路。
在隐私计算里，这是一个专业的加密学问题，可以准确表述为“一组互不信任的参与方之间，在保护隐私信息以及没有可信第三方的前提下的协同计算问题”的《安全计算协议》。提出设想的同时，姚期智院士当时也提出了自己的解决方案“多方安全计算”（MPC）。
MPC在80年代初提出的时候，只能是作为一种亟待可行性验证的技术理论。而随着计算机算力的不断提高和隐私数据越来越广泛的应用和重要性提升， MPC技术也在逐步完善发展中得以应用。
现在，隐私计算除了在MPC技术上面的进展外，也已经呈现出更多新的技术特点和解决方案。那么，隐私计算目前的技术准备和产业应用有哪些具体进展呢？