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隐私|成都将在全国先行建设基于超算中心的隐私计算平台

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能保护隐私的隐私计算
当银行需要知道客户的信贷信息 ， 并向外部数据源机构发起查询时 ， 隐私计算中的隐匿查询技术能够基于非对称加密、不经意传输等密码学技术 ， 构建出多方查询时的数据交互加密通信通道 ， 从而让银行方无法获知除预期查询结果返回信息以外的其余信息 ， 达到数据隐私保护的目的 。
2021年9月1日 ， 我国数据安全领域的基础性法律——《中华人民共和国数据安全法》正式实施 。 在规范数据活动的同时 ， 《数据安全法》对支持促进数据安全与发展的措施、推进政务数据开放利用等作出相应规定 。 自今年6月该法律获得通过以来 ， 各类数据安全技术再次成为新的行业风口 ， 备受瞩目 。 一直在数据要素流通领域走在前列的成都又有新动作——采访人员从成都市大数据集团获悉 ， 成都将在全国先行建设基于超算中心的隐私计算平台 。
是什么？
用数据交互加密实现隐私保护
无法获知预期查询结果以外的信息
隐私计算是什么？普通大众对这个词或许会感到陌生难懂 。 实际上 ， 隐私计算融合了密码学、人工智能、区块链以及计算芯片等一系列软硬件技术 ， 是在保证数据和隐私的情况下 ， 对数据进行处理与分析 ， 助力数据流通与安全协作的计算理论和方法 。 隐私计算的参与方既可以是同一机构的不同部门 ， 也可以是不同的机构 。
那么 ， 隐私计算平台有怎样的应用场景？隐私计算技术距离大众的生活还很遥远吗？成都市大数据产业联盟专家库成员李正给采访人员举了一个金融借贷领域的例子 。 当银行需要知道客户的信贷信息 ， 并向外部数据源机构发起查询时 ， 传统模式下的数据源方会对银行查询条件中的姓名、身份证、手机号等用户身份信息进行匹配 ， 并返回对应的查询结果 。 “这个过程中银行就有机会获知用户更多的身份信息 。 ”
隐私计算中的隐匿查询技术能够基于非对称加密、不经意传输等密码学技术 ， 构建出多方查询时的数据交互加密通信通道 ， 从而让银行方无法获知除预期查询结果返回信息以外的其余信息 ， 达到数据隐私保护的目的 。 “也就是说 ， 数据源机构无法知道是哪家银行发起了查询 ， 银行只能知道某位客户产生了贷款行为 ， 并且无法知道哪家机构提供了数据 。 ”
不仅如此 ， 在医疗行业则可通过隐私计算技术 ， 医疗机构与保险公司之间可以在不泄露用户数据的情况下分析投保者的健康信息 ， 从而提供更准确、更全面的保险服务 。 而在政务行业 ， 隐私计算可以为产业发展提供高价值政府数据、电信企业、互联网企业等社会数据融合的解决方案 。
为何建？
多方数据融合推动上下游企业
实现安全可信高效的数据协同创新
早在2017年 ， 成都就授权成都市大数据集团探索“政府数据授权集中运营”的公共数据流通路径 ， 并以此为突破口 ， 构建“公共数据运营、社会数据融通、科学数据共享”不同路径的流通体系 。
如果说实现政府数据授权集中运营是成都的体制创新 ， 那么如何让这些数据安全地运用起来 ， 则是成都的另一道考题 ， 这需要在技术上实现新的突破 。
一直以来 ， 数据隐私保护与数据流通和使用效率之间存在着天然的矛盾 。 借助隐私计算则可以实现多方数据融合 ， 在发挥数据价值的同时 ， 又做到隐私保护 ， 实现合法合规的数据应用 。
在行业看来 ， 隐私计算平台还有更大的想象空间——生态圈内的产业协作 。 “利用隐私计算解决企业间的数据安全顾虑 ， 利用成都超算中心的算力破解隐私计算技术执行效率瓶颈 ， 帮助企业与企业之间实现数据价值的交换流通 ， 推动成都各产业生态圈的上下游企业实现安全可信高效的数据协同创新 。 ”成都市大数据集团总经理顾勤说道 ， 同时还能催生新模式、新业态 ， 并围绕“产业生态圈+数据要素流通”探索形成可复制的数据驱动城市产业发展的新路径 。
怎样建？
超级算力支撑的隐私计算
每提升一倍算力 ， 约可提升35%性能
当下 ， 北京、上海、深圳等地都在积极开展隐私计算促进数据要素流通的探索 。 采访人员了解到 ， 超强的算力支撑海量数据的隐私计算将是此次隐私计算平台建设的“成都特色” 。
“隐私计算是在提供隐私保护的前提下 ， 实现数据价值挖掘的技术体系 。 但由于隐私计算中每一条数据在加密的情况下进行计算 ， 就像让数据保持原地不动 ， 并套上了一层坚硬的壳 ， 再折返跑马拉松 。 这直接带来了隐私计算效率低的问题 。 ”李正告诉采访人员 ， 受限于其对算力资源的高消耗 ， 这项技术一直未能大规模地应用到实践中 。
2020年国家超算成都中心的建成投运 ， 为成都打开了一扇新的算力大门 。 据了解 ， 成都市大数据集团在国家超算成都中心开展了长达9个月的隐私计算移植验证 。 验证的过程并非一帆风顺 ， 由于测试的数据类型不同 ， 技术人员需要针对不同的场景特征做定制修改 ， 还需要对数据格式进行匹配 ， 复杂度非常接近真实的业务生产环境 。 同时 ， 从云计算中心到超算中心的测试环境转变 ， 数据量从2000万扩大到8亿 ， 数据量扩大40倍 。 需要针对数据量的变化和超算环境 ， 不断进行算法优化移植 。
“经过大半年时间的反复调优 ， 最终的测试结果没有让我们失望 。 我们得出了超算中心的算力对隐私计算性能的支撑呈线性增长的初步结论 ， 每提升一倍的算力 ， 大约可以提升35%的性能 。 ”成都市大数据集团方面表示 。
采访人员了解到 ， 最近两个月 ， 成都市大数据集团开始频繁地与企业就应用场景开展“头脑风暴” ， 从实际需求出发真正解决企业痛点 。 “我们希望携手成都企业在这个全新的赛道上占得先机 。 通过超级计算支撑的隐私计算实现数据融合开发 ， 充分激活数据要素价值提供可能 。 ”
【隐私|成都将在全国先行建设基于超算中心的隐私计算平台】本报采访人员 程怡欣

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