區塊鏈:杭州區塊鏈國際周 | 圓桌對話：隱私計算在產業中如何發揮“用武之地”

開頭：?7月5日，杭州區塊鏈國際周分論壇順利開幕。此次論壇由算力智庫聯合巴比特、海南省大數據管理局、上海人工智能發展聯盟、長三角大數據產業合作聯席會議、新財富等共同舉辦，論壇匯聚了國內外近幾年來在隱私數據與安全計算領域專注耕耘的大廠、金融機構與科技企業重磅嘉賓與專家首次云集，共享數據應用思辯饕餮盛宴，同時，還頒發了2020隱私計算產業30強榜單。

在分論壇中，國盛證券研究所所長助理宋嘉吉主持了以《隱私計算在產業中如何發揮“用武之地”》為論題的圓桌對話，多位行業專業人士對此各抒己見，交流心得體會。

圓桌嘉賓主持人：國盛證券研究所所長助理、通信行業首席分析師宋嘉吉

圓桌嘉賓：云象-浙江大學區塊鏈聯合實驗室負責人陳建海同盾科技人工智能研究院深度學習首席專家李宏宇锘崴科技創始人王爽富數科技安全計算首席專家卞陽微眾銀行首席架構師張開翔

宋嘉吉：歡迎各位嘉賓參加這場分論壇的圓桌交流，我是國盛證券的宋嘉吉，在過去一段時間，我們站在券商的角度一直非常關注一二級市場在區塊鏈，包括相關聯的一些細分領域的研究。今天，我們就隱私計算這個話題來和各位做一個分享，早期大家關注的最熱門的詞是區塊鏈，隱私計算相對小眾一些，市場上這兩年這個概念興起以后，大家對這個概念有點模糊，早先市場有很多這樣的概念，包括可信計算等等，先請各位專家和大家分享一下，如何定義這個隱私計算，和市場以前所了解的可信計算這些概念有什么區別？

陳建海：大家好，非常高興能夠來到這個現場，今天也是學習了很多，我在隱私計算方面的研究也是比較初步的，我來自云象-浙江大學區塊鏈聯合實驗室，重點在區塊鏈方面的研究。區塊鏈來了以后安全可信是核心的問題，所以應該說安全也火了，所以隱私計算這個詞，在區塊鏈應用的時候很重要的一點就是解決多部門之間的協作，數據互通互相，解決的是可信的問題。相當于讓數據在計算機當中能夠看到的是靠譜的，讓人是信任的，數據不能丟失，這里離不開密碼學。實際上隱私本身就是一個問題，比如說隱私保護，數據本身不能丟，數據包含的真正和用戶相關的私密信息不能丟，所以隱私計算應該理解成就是一種技術、計算，所以要解決隱私問題我們說用密碼學的技術。密碼學當然靠算法，算法離不開算力，好算法需要服務器，所以隱私計算一定是基礎的技術，真正要解決隱私問題靠計算肯定是離不開的，當前有很多密碼學的技術，實際上還是有很多研究要突破的，不僅僅是硬件本身要改善。

杭州公交首發數字藏品:金色財經報道，據杭州公交官方公眾號，由杭州公交集團等推出的“1314愛情巴士”數字藏品將于6月24日正式發行，本次發行數量為10000份，售價18元。“1314愛情巴士”數字藏品是“杭州城市公交系列”的首發款，該藏品具有唯一性和不可篡改性。[2022/6/23 1:26:52]

李宏宇：大家好，我是來自同盾科技的李宏宇，很榮幸和大家一起分享和探討隱私這個領域最新的一些東西。剛才提到隱私計算的概念，從我個人的理解來講，從字面上來看隱私計算是關于隱私數據的計算，在隱私數據的基礎上計算，從這樣一個角度來看，隱私計算和我們說的聯邦學習其實都是有異曲同工之妙，其實隱私計算不能局限在剛才我們看到徐教授的PPT中提到，隱私計算不是一種技術，不是一個具體的技術，可能是一個體系，一系列的方法都存在、都屬于隱私計算當中的一環。我們同盾提到知識聯邦，和這個有異曲同工之妙，隱私計算對于如何處理、如何計算隱私數據，保護隱私數據的基礎上發揮更多的功能，不僅僅是局限在計算這個層面上，可能從隱私數據的采集、存儲到隱私數據的使用，以及到隱私數據的銷毀，隱私計算可能從廣義來講可能涉及到的面更廣，可能涉及到很多東西。

剛才也提到，隱私計算這幾年還是一個小眾的話題，但是事實上每一個流行起來的領域都是從小眾的話題慢慢成為一個熱門領域，我也是相信在未來的3-5年的時間，我們可以看到隱私計算成為一個非常蓬勃、非常壯大的新的領域，謝謝大家！

王爽：非常榮幸今天能夠和大家分享一下我對于隱私計算的理解。我們锘崴科技主要專注于在醫療領域應用隱私計算服務于醫療大數據的分析分享，我們醫療數據隱私計算有很久了，在美國創辦了國家生物醫學計算中心，專注于通過隱私計算技術來服務大數據的互聯互通，我可以理解隱私計算是傳統意義上的信息安全的拓展和飛躍，傳統信息安全更多在數據防和守階段，比如說美國規定醫療數據通過什么樣的安全標準才可以進行存儲和傳輸，通過什么樣的脫敏標準才可以進行數據分享。在傳統方式下并不能保證數據的絕對安全，加密只能保證數據在存儲和傳輸過程當中的安全，使用過程當中還是需要解密的，存在信息上的安全漏洞，傳統數據脫敏的辦法還是要交給第三方使用，數據的使用權、管理權存在相應的缺失問題，隱私計算應運而生，能夠解決傳統防和守的問題，更多是主動的確保數據在使用過程當中是一個定向和定量的分配和分享方式，定向就是有權使用這些數據的使用方才能夠進行分析，定量就是只能夠獲得被允許獲得這方面的數據，比如說醫學領域很多分析的結果并不是關注個體數據本身，而是關系一個計算的結果，比如說某種基因變異的位點和某種疾病的相關性。通過隱私計算的技術，可以實現多中心的合作，定向定量信息的傳遞和分享。

動態 | 杭州市發布首條政務區塊鏈底層系統“政務服務鏈”:金色財經報道，近日，杭州市數據資源管理局完成了杭州市首條政務區塊鏈底層系統——“政務服務鏈”的搭建和試運行。該區塊鏈系統基本滿足政務對于系統的安全和效率需求，采用了“一主多側”的技術架構，初步布設4個區塊鏈節點，從今年5月開始試運行，6個月來總計出塊300多萬個，并且實際支撐了可信應用場景。目前，該區塊鏈系統已經初步應用于杭州市“最多跑一次”的可信身份認證場景中。[2019/11/20]

卞陽：大家下午好！今天有很多專家觀點都非常精辟，我也非常高興來這里和大家一起做一個交流和分享。富數科技在行業里比較早做隱私計算，2017年做大數據，發現大數據有很多金子可以挖掘，但是風險很大，所以當年立項做隱私計算。我之前做信息安全，也有對人工智能的從業經驗，所以負責孵化這個項目。

今天我們是區塊鏈的分論壇，我也講一講區塊鏈和隱私計算的關系，區塊鏈要共享賬本，達成共識，隱私計算恰恰相反，信息是不能共享，要進行保護。看起來兩個是矛盾的，但是事實上隱私計算一定是涉及到多方的，如果計算過程當中只涉及到單方面的數據，只需要在本地做計算，不需要做加密了，不需要保護隱私了，所以隱私計算也是多方協同，也需要交換、也需要共享，這個過程當中和區塊鏈的交換共享、達成共識就一致起來了。反過來區塊鏈的共享賬本，每個人交易記錄所有人都可以知道，都透明，大家不敢用，所以需要隱私計算來保護這方面的數據和信息，從這個角度來講，區塊鏈和隱私計算是你中有我、我中有你，完全同意的。

富數開發了一個隱私計算的平臺，通過這樣一個平臺希望能夠做到做到個人信息用APP中，我們不知道背后到底傳遞了多少方，有這樣的平臺可以讓個人的信息暴露的面大大減少，企業和企業之間合作的時候，也不需要把自己的數據都給到合作方或者去到中間的地方，各方數據可以在本地得到安全的保護。同時要做增量的市場，數據價值要發揮出來，通過隱私計算把價值能夠真正的實現變現，數據生產要素能夠真正的流通起來。

動態 | 杭州三人非法控制八千余臺電腦“挖礦” 獲利17余萬元:據新華社消息，杭州市下城區人民法院22日通報了一起非法控制計算機信息系統，植入“木馬”用于互聯網“挖礦”牟利的案件。經勘查，被告人王某、劉某、李某等人共對杭州市90余家合作網吧的8000余臺客戶端計算機進行非法控制，非法獲利共計人民幣17萬余元。[2019/2/25]

張開翔：我們微眾銀行做區塊鏈研究有一些年頭了，我們2014年、2015年開始研究的，今天這個主題講隱私計算，要給計算下一個定義很難，但是我們做區塊鏈的過程當中有一個痛點問題就是隱私保護，做計算還是做什么事情最終是保護隱私，隱私什么時候會產生風險，其實在多方參與到一個事情中，你的主體的數據透露給了第三方，甚至是敵對一方才會產生隱私保護的問題，如果數據只在本地是沒有問題的。所以區塊鏈加劇了隱私泄露的風險，因為分布式賬本一切數據共享以后、透明以后，加劇了隱私的泄露和隱私的擴大面。所以，2016年開始我們開始研究隱秘支付，我們是銀行，支付我們覺得是重頭的方向，同時我們還研究很多。回到主題，隱私保護和隱私計算它是很寬泛的一個話題，如果你把數據留在本地，用可信第三方的方式，可能不牽扯到計算，它是數據管理，管理制度也是保護隱私的非常重要的渠道，但是如果數據一定要拿出去多方聯合證明或者得到一個模型就牽扯到一個計算。我們是學計算機的，HASH也是計算，聯邦計算、大數據、人工智能也是計算，所以這是很寬泛的話題，這里有很多可以研究的地方可以和大家一起探討。

宋嘉吉：感謝五位嘉賓，接下來時間分成兩塊，首先是技術，其二是產業，前面很多發言專家講到了大數據，但是其實在隱私保護的角度來看，其實大數據有點既要又要的感覺，既要把數據分享出來又要保護你的隱私，其實我們也看到了很多嘗試，早期的大數據交易所都在做這方面的嘗試，當然結合所有的行業，包括在座的各位嘉賓涉及到的金融、供應鏈、醫療等等行業，又有自己不同的特性，我們先從技術上看一看，如何來實現的。當然當你實現隱私計算的時候一定要通過一些加密手段，在我們一般人來理解，就是通過加密、通過計算來彌補了你的隱私，這和性能之間需要不斷取得平衡，這個過程其實算法非常多，MPC、聯邦計算、TEE等等，首先請五位嘉賓介紹一下，咱們在自己各自的場景中怎樣選擇這些技術的，包括和資源的平衡以及和自己場景的平衡。

杭州余杭區將重點招引區塊鏈、人工智能等未來產業項目:5月8日，“余杭經濟技術開發區發展大會”在余杭區舉行。會議強調，深入實施數字經濟“一號工程”，重點招引人工智能、區塊鏈、機器人等未來產業項目，集聚做強高端裝備制造、新能源汽車、醫藥健康等戰略性新興產業發展。[2018/5/9]

陳建海：我結合我們云象的一些落地的實踐當中，我們提一下區塊鏈和隱私解決安全問題的時候我們做了一些事兒，云象2014年開始做區塊鏈，率先在銀行、金融領域就開始，一直圍繞金融領域做了非常多，包括供應鏈金融。我們是站在區塊鏈底層平臺來做，這幾年我們也落地了很多實實在在的地方，把實際業務跑起來。一開始要突破區塊鏈技術本身，這里有幾個城市的架構，比如說性能上的共識怎么辦，比如說早期走以太坊那一套，我們試了一下性能上比較弱，后來研究超級賬本，所以現在在超級賬本上也共享了很多代碼。

當然在實際應用的時候也碰到了問題，比如說安全這方面，傳統的密碼學拿來用，實際上像超級賬本當中也用256、橢圓，這些都是商用的密碼，所以又要支持國密的，所以我們把國密的加密算法都整合起來，這里也是要根據用戶對這個保護的需求來的，他們覺得這個是國家的，就是靠譜的，所以我們就做。現在主打的底層的基礎平臺，還有就是我們發起的VNTChain，也是開源的公鏈的社區，把我們研究的一些架構進行集成，而且在這里我們也是希望大家能夠一起多交流，我們也希望這方面向大家多學習，因為這里真的是關于密碼學的一些應用在區塊鏈當中很多，真的有很多東西是值得深入去研究的。比如說MPC，我們很早也探究了這個東西，也申請了很多專利，但是MPC一開始嘗試它就是一個硬件還真的無法支持非常大的計算量，所以隨著未來硬件的提升，包括通信，現在5G來了及網絡的速度的突破，我想對我們隱私安全計算方面也會有一些改善，謝謝大家。

宋嘉吉：李總講一講這些技術中間有哪些優勢，哪些BUG。

李宏宇：提到隱私計算兩個最常見的領域，一個是MPC，一個是聯邦學習，我們知道聯邦學習某種程度上可以稱之為安全多方學習，差別是一個在于計算，一個在于學習，學習當中也會涉及到計算，本質上是在聯邦學習當中需要續聯模型，安全多方學習，用既定好的規則可以實現相應的應用，聯邦學習從Google最早提出來是應用在個人終端上做一些數據用戶的隱私保護，我們國內有很多企業都有自己的數據，他們的數據的價值沒有得到真正的釋放，我們怎樣把這些企業或者政府機構中存量的數據價值最大化，釋放出來，這其實是面臨的最大的難題。同盾科技作為一個智能分析和決策領域的領軍型企業，服務了有上萬家企業級客戶，我們在選擇具體會采用什么技術首先會考慮到怎樣解決企業里的存量數據怎樣充分利用的問題，在聯邦學習過程當中，我們進一步把這些挖掘了一下，擴大了從安全多方計算到安全多方學習產生了一個新的體系叫做知識聯邦，比如說在金融領域場景兩個問題，一個問題就是風控，怎樣能夠給一個客戶合理的風險評估的分數，信用分是我們做所有小額貸款或者金融服務的時候經常面臨的問題，如果想要給他們一個合理的風控，肯定就要利用多方數據訓練出來一個模型，而不是根據規則直接得到的東西。這里就會涉及到標簽，標簽知不是可以泄露出來，標簽不能泄露在什么程度上怎樣通過可信第三方實現還是直接通過雙方之間經過一些不經意的傳輸技術手段來實現，這就是一種方式。這個時候我們說一般肯定采用聯邦學習在模型層上進行計算的過程。

杭州市金融辦主任：區塊鏈產業已成長為新銳力量:杭州市金融辦主任王越劍在全球區塊鏈高峰論壇稱，作為金融科技的代表，區塊鏈技術和產業已經成長為新金融的新銳力量。杭州在相關探索方面做的比較快。區塊鏈產業受到了省市各級領導的關注和重視。[2018/3/26]

在金融領域經常提到多頭共戰，可能遇到很多人，可能在一家機構貸款了，在另外一家機構貸款了，貸了很多家機構，這個人風險系數就高了，由于信息不對稱無法確認這個人是不是潛在隱患，這個時候肯定選擇技術手段，不可能訓練模型，用的是多方安全計算方式去解決這個問題。這里可能是我們有一定的先進的規則，通過加密手段在技術上把一些數據轉換成有用的信息，我們說這些信息是有價值的，通過同態加密計算最后可以獲取到一個結論，不要去數據的流動，要的是結論，結論說這個人有風險或者沒有風險，最終可以形成非常有效的機制，這是在金融領域的應用，每一個業務場景其實都可能決定我們會選擇不同的技術手段，這是根據實際的情況會有選擇，比如說政務共享、開放過程當中可能應用的是另外的，因為更多是業務模塊，涉及到數據檢索查詢，如何進行安全多方檢索是另外一個議題。

宋嘉吉：接下來是王總這邊如何平衡技術的選擇以及優劣勢。

王爽：其實每一種技術都有自己的優缺點，沒有辦法說同一個技術可以解決所有的問題，我們锘崴科技主要是深耕于醫療數據的隱私計算方面的應用，醫療數據本身也是非常復雜的，比如說臨床數據、基因測序數據、圖像數據，應用場景比較復雜，像有數據的查詢、模型的構建、模型的使用、臨床決策、支持，包括醫院、藥場、保險公司，在不同組合情況下，我們主要是通過利用不同的隱私計算的優缺點的組合，實現針對具體場景的應用。我可以舉幾個具體的例子看一下我們具體怎樣應用不同的技術來實現，比如說在多中心的罕見病的研究當中，锘崴科技的一套多中心系統實現了跨省的多家醫院的合作，在這個案例當中，我們應用到了聯邦學習和多方安全計算的技術的特點，保證每家醫院的數據在不出醫院的情況下，也能夠實現增加樣本量、增加樣本維度的合作。但是在一些情況下，比如說做一些查詢的情況下的時候，既要保護數據庫本身，也要保護查詢條件，因為很多藥廠或者科研機構做查詢的時候基因位點查詢和疾病相關性信息是很敏感的，就要應用到其他不同的技術，比如說基于可信計算環境、同態加密針對性的技術解決數據庫查詢的問題。

既有一個很大的應用領域，就是醫學上臨床決策支持，很多情況下需要構建知識庫，基于這個知識庫和病人的相關的信息提供最好的診療方法和用藥、診療手段，但是這些知識庫壓身是非常敏感的信息，可以通過一些同態加密的技術來加密的環境下進行模式的匹配，實現臨床的決策的支持。

我們這個系統基本上要根據用戶的具體的應用場景、數據類型來進行多技術的融合的支持。其實我們也是從很早之前就在用不同的技術，也在實踐不同的技術，2014年我們構建了全球的演示計算大賽，每年20多個國家的隊伍來參加這個比賽，通過我們在過去這些年的觀察發現，需要基于實際的應用場景結合不同技術的優缺點實現最優化的隱私計算的解決方案。宋嘉吉：關于醫療方面的隱私保護應用場景再單獨請教你，接下來請卞陽總講一下技術選擇的問題。

卞陽：我喜歡用武林門派來比喻，隱私計算三個主要技術：多方安全計算比作少林派，因為歷史悠久，功力深厚，聯邦學習比作武當派，要用到少林派多方安全技術密碼學的技術，但是又發展了用在機器學習、人工智能方面，非常具有代表性，可信執行環境用到的硬件，我比作華山派，特別快，華山派的劍法特別快，但是原理和前面兩種有很大的不同。

我非常認同前面幾位專家的觀點，這些技術要用在不同的場景，而且他們不是完全是相互排斥的，雖然最早的時候從多方安全計算開始的，但是做著做著就是聯邦學習都相關了。下一周有三個隱私計算的標準會發布，我們全程參與了三個標準的制定，最后還是要看用戶的場景，然后我們需要集武功大城才能夠真正解決實際問題。

宋嘉吉：從我們目前了解銀行應用場景來看您怎么看這些技術？

張開翔：我們做開源社區整個軟件整個社區在用，不限于銀行業，工業、農業、文化、娛樂都有，這是按照場景需要選擇技術，對于基礎設施建設者來看我們應該怎樣做，有很多門派，就有很多武器，我們要建立一個武器庫，建設一個盡量豐富能夠解決問題的武器庫，選擇什么武器以用戶需求、以成本，可能還有別的限制，比如說法律法規、標準等等。

比如說中印邊境怎么解決問題？為什么沒有用核彈？因為有特定場景的要求，所以在什么場景應用什么技術，前提是準備好一系列的兵器庫。

宋嘉吉：結合各個場景在落地的時候要根據政策環境來選擇，今天時間相對有限，關于具體的場景分析我們今后有時間再具體交流，希望未來從政策、從產業引導、技術發展各方面能夠推進整個隱私保護從而引爆整個大數據浪潮，今天第一個分論壇到這里，謝謝大家！

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