Upbit:谷歌隱私交集和技術解析1——應用場景分析

在多方協作的過程中，涉及到隱私的問題已被關注已久。

如何解決呢？密碼學界提出了不少解決方案，例如全同態加密，多方計算。

這些技術都是通用的，放在任何一個需要的地方都可以。但是由于技術本身的特性，放在任何一個地方都會有或多或少的缺點。

谷歌發布的隱私交集開源庫(PrivateJoinandCompute)，展示了一個如何從學術界摘果子的范例。它是解決一個具體場景下的問題。

學術界、工業界以及商業界，是一個生物鏈。看似是做的不同的事情，但是互相之間是供給的關系。這就是我們常說的“產、學、研”。但是我們經常搞亂了角色，沒把自己的角色做好，反而要擔當多角色。

谷歌披露其超計算機速度、能耗效率高于英偉達A100芯片構建的同類系統:4月10日消息，谷歌本周披露其訓練人工智能模型使用的超級計算機的最新細節，其稱這些系統的速度和能耗效率均高于英偉達基于A100芯片的同類系統，其90%以上的人工智能訓練任務都通過谷歌擁有自主定制的TPU芯片完成。

目前，AI芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC等。ASIC作為專用集成電路，廣泛應用于人工智能設備等領域，其根據終端功能又細分為TPU芯片、DPU芯片和NPU芯片等。資料顯示，ASIC在吞吐量、功耗、算力水平等單個方面都是最優秀的，其中，TPU比同時期的GPU或CPU平均提速15-30倍，能效比提升30-80倍。[2023/4/10 13:53:53]

谷歌是一家愿意嘗鮮的公司。我記得幾年前，格加密算法在理論界因為其抗量子特性火了的時候，谷歌率先在自己的服務器上部署了基于環LWE的密鑰交換協議，以測試其性能，為抗量子時代準備。不知為什么，幾個月后就恢復成原來的協議。

動態 | 在谷歌出現兩個韓國虛擬貨幣交易所Upbit:據Thebchain消息，7月2日，Upbit給用戶警告郵件，其內容中寫著，在谷歌搜查韓國虛擬貨幣交易所Upbit時會出現兩個鏈接。用戶在登陸Upbit時務必確認URL地址。相繼Upbit對假冒網站在谷歌進行舉報，并持續與谷歌相關人員進行溝通。[2019/7/3]

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隱私交集和技術◆◆

隨著大數據的興起，機器學習無處不見，數據的隱私安全備受關注。例如，谷歌今年早期就開發出“密碼檢查器”，用戶可以提交自己的用戶名和口令進行查詢，系統通過與已經泄露的口令數據集對比，從而判定用戶口令的安全性。然而這一切都不會泄露用戶的隱私。該系統使用的是一種基于

動態 | 谷歌加密禁令寬限期已過 但仍有8個采礦應用保留在谷歌商店中:據Cointelegraph報道，根據Next Web昨日發布的報告顯示，盡管谷歌有加密禁令，但是目前仍然有采礦應用保留在谷歌商店中。谷歌為采礦應用程序開發人員提供了30天的寬限期，以修改他們的產品以符合新條款，但是寬限期已經過去，但在谷歌商店中仍發現了8個采礦應用程序，其中3個已被刪除。[2018/8/29]

隱私交集(PrivateSet-Intersection)的安全多方計算技術，這項密碼學技術保障了多方協作卻不泄露用戶隱私。

谷歌可能希望利用區塊鏈技術來保護審計信息:據coindesk，周四公布的一項專利申請顯示，谷歌可能希望利用區塊鏈技術來保護審計信息。申請中提出使用區塊鏈創建一個可存儲簽名的“防篡改”日志，驗證系統存儲的信息未被更改，或提供清晰的路徑來查找信息發生的變化和時間。申請描述使用兩個區塊鏈，一個被稱為“目標區塊鏈”，包含“第一簽名”；第二個單獨的區塊鏈將存儲簽名驗證的數據。本周三，彭博曾報道谷歌正在研究存儲交易記錄的分布式賬本。[2018/3/23]

谷歌這次發布的隱私交集開源庫，基于的是一種稱為“

隱私交集和(PrivateIntersection-Sum)”的技術。該技術能夠隱藏兩個數據集的交集，但是卻能顯示對其交集的匯總計算結果，例如統計交集中元素的數量等。

在某些場景下，這項技術非常有用。例如兩家公司，一家是廣告商，一家是銷售商。如果想知道有多少用戶是通過廣告商的廣告點擊，進入到銷售商家進行購買的，而且銷售額一共是多少。那么只要兩家公司分別提供兩個數據集，然后求交集，再求交集中用戶的數量以及交易額即可。但是，這兩家公司都不會愿意分享給對方自己的數據集。

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怎么辦呢？◆◆

先看傳統解決方法。

傳統解決方法依賴于法律。這兩家公司先簽一個法律協議，協議中規定雙發分享各自的數據集，得到匯總數據后將數據集銷毀。如果不銷毀，導致數據泄露，將受到法律制裁。

然而，通過密碼學手段，可以無需依賴于法律。

通過隱私交集和技術可以對交集進行匯總，從而在不泄露雙方數據集的前提下，提供對交集的匯總信息。兩全其美。

隱私交集和技術提供了一個類似于法律合約的功能，無需法律合同就能夠讓你知道想知道的，卻不會知道的更多。這一切都是通過密碼學協議保證。

這和區塊鏈技術有異曲同工之處。

例如在上述應用場景下，最終可能得到的匯總信息是：1萬個客戶在看到廣告后購買了商品，總共購買金額100萬。其余什么都不知道。知其然而不知所以然。

上述場景是一個計算廣告轉化率的應用場景。谷歌提供的隱私交集和技術能夠在保護隱私的前提下，計算廣告轉化率。當然，還可以應用到其他領域的研究中，例如：醫療保健、車輛安全、公共政策、多樣性和包容性等研究中。

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安全模型和不足之處◆◆

在谷歌開源庫中，其安全模型假設的是“誠實且好奇的敵手”。如果參與者違背了協議，他們可能會知道更多，不僅僅是規定的信息。因此，該協議不能確保使用協議的各方使用合法的輸入，或者防止任意輸入。有可能導致泄露的弱點。

例如有一個用戶消費金額很大，通過交集和匯總出的數據就很容易判斷出，該用戶是否在交集里。

該開源庫并不是谷歌官方出品，所以僅供學習使用。目前格密鏈網絡科技有限公司已經著手研究該項目，結合同態加密設計出更合理的方案。對該技術感興趣的公司，可以聯系我們，歡迎合作交流。

來源：格密鏈

作者：致遠博士

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