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淺談數(shù)據(jù)安全治理與隱私計(jì)算

安全 數(shù)據(jù)安全
本次對(duì)滴滴公司的處罰作為一個(gè)典型案例,體現(xiàn)了國(guó)家對(duì)于加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全、個(gè)人信息保護(hù)的重視程度和保護(hù)力度,對(duì)于重要數(shù)據(jù)處理有關(guān)企業(yè)應(yīng)當(dāng)全面梳理其相關(guān)業(yè)務(wù)、建立完善數(shù)據(jù)安全體系,做到依法合規(guī)運(yùn)營(yíng)。

   北京時(shí)間2022年7月21日,國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室依據(jù)《網(wǎng)絡(luò)安全法》《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》《行政處罰法》等法律法規(guī),對(duì)滴滴全球股份有限公司處人民幣80.26億元罰款,對(duì)滴滴全球股份有限公司董事長(zhǎng)兼CEO程維、總裁柳青各處人民幣100萬元罰款。滴滴公司存在過度收集用戶隱私數(shù)據(jù),且關(guān)鍵信息采取明文存儲(chǔ),給國(guó)家關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施安全和數(shù)據(jù)安全帶來嚴(yán)重安全風(fēng)險(xiǎn)隱患。近些年,隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等技術(shù)的不斷成熟,已經(jīng)在公共管理和科學(xué)研究等多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。通過數(shù)據(jù)分析能夠指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行重要決策,協(xié)助國(guó)家制定未來的戰(zhàn)略發(fā)展方向等。

智能數(shù)字時(shí)代豐富人們工作與生活的同時(shí),也將面臨諸多安全問題,例如數(shù)據(jù)的不安全存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)的越權(quán)訪問和隱私泄漏等。近些年發(fā)生了多起數(shù)據(jù)泄漏事件,如MongoDB 數(shù)據(jù)庫(kù)被入侵、Facebook和SHEIN 數(shù)據(jù)庫(kù)泄露等,對(duì)公民的隱私造成極大的危害。數(shù)據(jù)安全治理已經(jīng)成為當(dāng)下人們關(guān)注的熱點(diǎn)。隱私計(jì)算在保證用戶數(shù)據(jù)安全的前提下,又能有效的解決“數(shù)據(jù)孤島”問題,成為數(shù)據(jù)安全保護(hù)的重要技術(shù)手段,引起了學(xué)術(shù)和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。

相關(guān)法律法規(guī)

國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)泄露事件頻發(fā),大量企業(yè)的商業(yè)利益、聲譽(yù)受損。數(shù)據(jù)安全法律法規(guī)相繼頒布,監(jiān)管力度不斷升級(jí),企業(yè)逐漸意識(shí)到數(shù)據(jù)安全治理的重要性與緊迫性。全球開展大規(guī)模的數(shù)據(jù)安全隱私保護(hù)法律法規(guī)的制定,如歐盟GDRP《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》、加州CCPA《加利福尼亞州的消費(fèi)者隱私法案》、加拿大PIPEDA《加利福尼亞州的消費(fèi)者隱私法案》等。我國(guó)制定的主要法律和標(biāo)準(zhǔn)如表1所示,在全國(guó)人大發(fā)布的《數(shù)據(jù)安全法》、《網(wǎng)絡(luò)安全法》和《個(gè)人信息保護(hù)法》的三法聯(lián)動(dòng)推進(jìn)下,中國(guó)迎來了數(shù)據(jù)安全治理與隱私保護(hù)的合規(guī)發(fā)展階段。《數(shù)據(jù)安全法》明確提出數(shù)據(jù)的安全發(fā)展、數(shù)據(jù)安全制度、數(shù)據(jù)安全保護(hù)義務(wù)和政務(wù)數(shù)據(jù)安全與開放相關(guān)法律法規(guī);《網(wǎng)絡(luò)安全法》主要強(qiáng)調(diào)了個(gè)人用戶信息收集的安全合規(guī)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的完整性、可用性和機(jī)密性;《個(gè)人信息保護(hù)法》強(qiáng)調(diào)個(gè)人信息在數(shù)據(jù)流通過程中的安全合規(guī)性,確立了個(gè)人信息的“最小必要”原則。國(guó)務(wù)院也發(fā)布了多項(xiàng)方案和意見,明確提出了對(duì)數(shù)據(jù)安全流通的建議與規(guī)劃。

《數(shù)據(jù)安全法》全文:http://www.npc.gov.cn/npc/c30834/202106/7c9af12f51334a73b56d7938f99a788a.shtml

《網(wǎng)絡(luò)安全法》全文:http://www.sprd.gov.cn/newsShow.asp?dataID=635

《個(gè)人信息保護(hù)法》全文:http://www.npc.gov.cn/npc/c30834/202108/a8c4e3672c74491a80b53a172bb753fe.shtml

表1 數(shù)據(jù)安全合規(guī)流通的法律法規(guī)及相關(guān)政策

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數(shù)據(jù)安全

數(shù)據(jù)安全就是保障采集、傳輸和存儲(chǔ)、處理、共享和銷毀各階段的安全。每個(gè)階段都面臨著不同的風(fēng)險(xiǎn),如采集階段面臨數(shù)據(jù)源不可靠風(fēng)險(xiǎn)、存儲(chǔ)階段面臨數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)、處理階段面臨隱私數(shù)據(jù)挖掘的風(fēng)險(xiǎn)等,數(shù)據(jù)安全的主要任務(wù)在于識(shí)別這些風(fēng)險(xiǎn),并采取適當(dāng)?shù)姆婪洞胧┻M(jìn)行安全保障。目前企業(yè)主要將各種安全防護(hù)技術(shù)應(yīng)用到數(shù)據(jù)中臺(tái)以此來保障數(shù)據(jù)安全,安全公司將各種技術(shù)集成在一起形成安全產(chǎn)品,如加密網(wǎng)關(guān)和智能分類分級(jí)、脫敏系統(tǒng),客戶可直接部署安全產(chǎn)品來解決安全防護(hù)問題。雖然目前出現(xiàn)了很多的安全產(chǎn)品,但是針對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)始終沒有統(tǒng)一的安全防護(hù)解決方案,風(fēng)險(xiǎn)處置和隱私保護(hù)等主要問題的解決方案尚未得到全面的探討。數(shù)據(jù)安全仍然是歷久常新的問題,安全防護(hù)策略需要不斷調(diào)整來應(yīng)對(duì)當(dāng)下復(fù)雜多變的環(huán)境,如何在技術(shù)革新的時(shí)代提出更加安全的防護(hù)模型,仍然是當(dāng)下和未來大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的重要命題。

隱私計(jì)算

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展,激發(fā)了數(shù)據(jù)要素流通的市場(chǎng)空間。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)流通的方式無法滿足數(shù)據(jù)安全的要求,需要通過創(chuàng)新的技術(shù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流通的安全性。隱私計(jì)算在保證數(shù)據(jù)提供方不泄露原始數(shù)據(jù)的前提下,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算,數(shù)據(jù)以“可用不可見的”的方式進(jìn)行安全流通,能有效的解決“數(shù)據(jù)孤島”問題,成為數(shù)據(jù)安全保護(hù)的重要技術(shù)手段。同時(shí)隱私計(jì)算中的多方安全計(jì)算技術(shù)還可以控制數(shù)據(jù)的用途以及用量,做到數(shù)據(jù)的“用途可控可計(jì)量”。在應(yīng)用實(shí)踐中,隱私計(jì)算還可以融合區(qū)塊鏈技術(shù)來強(qiáng)化在“身份認(rèn)證、訪問控制、計(jì)算和監(jiān)管”等方面的信任機(jī)制,如圖展示了基于隱私計(jì)算的數(shù)據(jù)可信流通。

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圖1  基于隱私計(jì)算的數(shù)據(jù)可信流通

隱私計(jì)算的三種技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路:以密碼學(xué)為核心、融合隱私保護(hù)技術(shù)的聯(lián)合建模、可信執(zhí)行環(huán)境。以密碼學(xué)為核心:主要包括多方安全計(jì)算,同態(tài)加密,差分隱私,零知識(shí)證明等多種密碼學(xué)技術(shù) 。目前行業(yè)的技術(shù)廠商通常將多方安全計(jì)算作為主要的技術(shù)方案,同態(tài)加密等密碼學(xué)算法也被較多的應(yīng)用于業(yè)務(wù)實(shí)踐當(dāng)中,或是與聯(lián)邦學(xué)習(xí)、可信執(zhí)行環(huán)境等技術(shù)方案開展融合應(yīng)用。融合隱私保護(hù)技術(shù)的聯(lián)合建模:技術(shù)上采取聯(lián)邦學(xué)習(xí)與各類隱私保護(hù)技術(shù)相融合的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式,聯(lián)邦學(xué)習(xí)根據(jù)參與訓(xùn)練客戶端的數(shù)據(jù)集特征信息不同,分為橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)、縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)和聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)。可信執(zhí)行環(huán)境:采取對(duì)隱私數(shù)據(jù)的計(jì)算環(huán)境進(jìn)行隔離和度量,數(shù)據(jù)和算法被加密輸入可執(zhí)行環(huán)境,對(duì)外只輸出最終的計(jì)算結(jié)果,原始數(shù)據(jù)和過程數(shù)據(jù)使用完就地銷毀,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“可用不可見”。

隱私計(jì)算包含如下三種關(guān)鍵計(jì)算方案:多方安全計(jì)算(MPC)、可信聯(lián)邦計(jì)算(TFL)和可信執(zhí)行環(huán)境(TEE)

1 多方安全計(jì)算(MPC)

多方安全計(jì)算于1986 年由姚期智院士通過姚氏百萬富翁問題提出。兩個(gè)百萬富翁街頭邂逅,他們都想炫富,比一比誰(shuí)更有錢,但是出于隱私,都不想讓對(duì)方知道自己到底擁有多少財(cái)富,如何在不借助第三方的情況下,讓他們知道誰(shuí)更有錢。姚氏“百萬富翁問題”后經(jīng)發(fā)展,成為現(xiàn)代密碼學(xué)中非?;钴S的研究領(lǐng)域,即多方安全計(jì)算。MPC可以保障多個(gè)參與方進(jìn)行協(xié)同計(jì)算并輸出計(jì)算結(jié)果,使各個(gè)參與方除了計(jì)算結(jié)果之外無法獲取任何其他信息,從技術(shù)層面實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可用不可見,聯(lián)合挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,拓寬數(shù)據(jù)的使用維度。如圖2所示,多方安全計(jì)算技術(shù)是由一系列技術(shù)組成,按層次可分為專用算法層和支撐技術(shù)層。

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圖2 多方安全計(jì)算(MPC)技術(shù)框架

專用算法:解決特定問題所構(gòu)造出的特殊MPC協(xié)議,由于是針對(duì)性構(gòu)造并進(jìn)行優(yōu)化,專用算法的效率會(huì)比基于混淆電路(GC ,Garbled Circuit)的通用框架高很多,包含四則運(yùn)算、比較運(yùn)算、矩陣運(yùn)算、隱私集合求交集、隱私數(shù)據(jù)查詢和差分隱私等。

支撐技術(shù)層:提供構(gòu)建MPC的基礎(chǔ)技術(shù)實(shí)現(xiàn),包含常用的加密解密、hash函數(shù)、密鑰交換、同態(tài)加密(HE,Homomorphic Encryption)、偽隨機(jī)函數(shù)等,還包含MPC中的基礎(chǔ)工具:秘密分享(SS,Secret Sharing)、不經(jīng)意傳輸協(xié)議(OT,Oblivious Transfer)、不經(jīng)意為隨機(jī)函數(shù)(OPRF,Oblivious Pseudorandom Function)等。

2 可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)(TFL)

聯(lián)邦學(xué)習(xí)(FL)由Google于2016年提出,旨在構(gòu)建一個(gè)基于分布數(shù)據(jù)集的聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型,使得在原始數(shù)據(jù)不出庫(kù)的情況下,協(xié)同完成機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的學(xué)習(xí)模式,排除利用模型參數(shù)/梯度重構(gòu)原始數(shù)據(jù)的潛在風(fēng)險(xiǎn)。任何多方聯(lián)合機(jī)器學(xué)習(xí)建模,都不可避免聯(lián)邦學(xué)習(xí)這一機(jī)器學(xué)習(xí)范式,基于FL可以量化分析隱私計(jì)算各種技術(shù)保護(hù)方案的優(yōu)劣,從而指導(dǎo)隱私計(jì)算算法的設(shè)計(jì)。合理運(yùn)用包括多方安全計(jì)算(MPC)、可信執(zhí)行環(huán)境(TEE)、同態(tài)加密(HE)和差分隱私(DP)等技術(shù)進(jìn)行融合,結(jié)合分布式機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法,找到聯(lián)合建??尚?、可行和可控的解決方案,實(shí)踐中FL將融合各類隱私保護(hù)技術(shù),這就是“可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)”的核心概念,不斷提高聯(lián)邦學(xué)習(xí)的能力,協(xié)同解決“數(shù)據(jù)孤島”和“數(shù)據(jù)隱私計(jì)算”的問題。 

3 可信執(zhí)行環(huán)境(TEE)

TEE通過可信、抗篡改的軟硬件構(gòu)建一個(gè)可信的安全環(huán)境,在硬件中為敏感數(shù)據(jù)單獨(dú)分配一塊隔離的內(nèi)存,所有敏感數(shù)據(jù)均在這塊內(nèi)存中展開計(jì)算,并且除了經(jīng)過授權(quán)的接口外,硬件中的其他部分不能訪問這塊隔離內(nèi)存中的信息。如圖3所示,展示了普通執(zhí)行環(huán)境和可信執(zhí)行環(huán)境的對(duì)比,數(shù)據(jù)在可信環(huán)境中由可信程序進(jìn)行處理,以此來保護(hù)程序代碼或數(shù)據(jù)不被操作系統(tǒng)、其他應(yīng)用程序竊取或篡改。

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圖3 普通執(zhí)行環(huán)境和可信執(zhí)行環(huán)境對(duì)比

普通應(yīng)用采取調(diào)用底層API可實(shí)現(xiàn)對(duì)上層業(yè)務(wù)的實(shí)現(xiàn)。對(duì)于操作系統(tǒng)支持的安全應(yīng)用,硬件會(huì)開辟出可信執(zhí)行域,通過TEE函數(shù)API調(diào)用底層的用戶API,完成可信計(jì)算。

總    結(jié)

本次對(duì)滴滴公司的處罰作為一個(gè)典型案例,體現(xiàn)了國(guó)家對(duì)于加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全、個(gè)人信息保護(hù)的重視程度和保護(hù)力度,對(duì)于重要數(shù)據(jù)處理有關(guān)企業(yè)應(yīng)當(dāng)全面梳理其相關(guān)業(yè)務(wù)、建立完善數(shù)據(jù)安全體系,做到依法合規(guī)運(yùn)營(yíng)。在數(shù)據(jù)面臨“隱私泄露”和“數(shù)據(jù)孤島“大背景下,本文通過分析相關(guān)的隱私泄漏事件以及在《網(wǎng)絡(luò)安全法》《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》三法驅(qū)動(dòng)下我國(guó)隱私保護(hù)技術(shù)的發(fā)展。本文就如何有效保障數(shù)據(jù)安全與隱私出發(fā),為讀者介紹了數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的相關(guān)概念,隱私計(jì)算能有效的保障數(shù)據(jù)安全,同時(shí)解決數(shù)據(jù)孤島問題,作為數(shù)據(jù)安全保護(hù)的重要技術(shù)手段,本文重點(diǎn)梳理隱私計(jì)算的實(shí)現(xiàn)思路和相關(guān)的技術(shù)方案,包括多方安全計(jì)算、可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)和可信執(zhí)行環(huán)境,為未來隱私保護(hù)工作提供參考。

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[9] https://zhuanlan.zhihu.com/p/384759946

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 中國(guó)保密協(xié)會(huì)科學(xué)技術(shù)分會(huì)
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