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利用隱私計算構建數據安全協同應用生態

2022-11-10
來源:安全牛
關鍵詞: 隱私計算 數據安全

  隨著整體經濟數字化轉型,數據在生產環境中的可用性需求凸顯。《數據安全法》從國家角度提出了構建數據安全制度的要求,因為數據是一種可以復制并可以反復利用的特殊資產,只有通過流通才能產生價值,所以確保數據能夠在隱私安全的前提下充分地得到良性開發利用,才能讓更多領域的數據跨行業跨機構合規互通起來。近年來數據隱私泄露事件不斷增加,保障數據安全協作的同時,又能保證敏感信息不外泄,是各行業在數據協作過程中履行數據保護義務的重要職責,也是實現數據價值最大化的重要支撐。

  01 標簽

  數據可用不可見、隱私計算、聯邦學習、數據安全融合、數據開放共享、可信計算沙箱

  02 用戶痛點

  (1)隱私數據頻繁泄露,多方數據之間流通、融合不信任

  以前數據的共享方式是直接共享文件或接口開放,可是如果別人復制走了,用戶是無法控制數據復制之后的各種用途,若第三方把數據進行再分發,將完全失去對自身數據的價值把控,甚至有可能被人違法違規惡意利用。

  (2)數據需求方運算/建模能力不足

  對于有定向數據需求能力,但是本身沒有數據分析、數據挖掘、模型算法的能力的數據需求方,受困于有使用數據的需求場景,但是不知道如何利用數據協同來實現需求目標。

  (3)應用場景需求多,多套系統使用、維保成本高

  各種數據隱私保護、數據共享平臺層出不窮。可是對于數據量大,數據需求場景復雜的用戶,既要查詢、統計、分析、建模,還要平衡數據使用供需關系,滿足公共數據合規開放,解決行業內部或者跨行業數據流通、運營。如果平臺一一部署,不僅使用效率低,而且維保成本不菲。

  03 解決方案

  安華金和數據安全協同平臺使用中心化和分布式相結合的混合架構,對數據的所有權和使用權進行分離,通過安全的方式引入多樣性的數據源,并協調和保證各參與方能夠各司其職,形成數據流通生態閉環。數據安全協同平臺提供一站式數據分析運算能力,具備敏感數據自動識別、數據自動分級分類管控、數據操作留痕審計、輸出結果申報審核等功能。平臺管理方不觸碰數據、不運營數據,僅提供開放、多樣性的數據分析、建模環境,低代碼、全程可視化操作界面,可以讓業務人員、數據分析師等不同用戶減少學習成本,快速提高工作效率。

  多能力集合的安華金和數據安全協同平臺,搭建了統一規范、互聯互通、安全可控的數據開放環境,多方協同全程加密傳輸、緩存和運算,保護數據的安全和隱私,促使數據流通價值最大化,安全合規的推動跨部門、跨機構、跨行業的數據開放與共享,實現了提供數據安全流通和共享的協同生態圈。

  04 方案價值

  (1)傳統的數據共享路徑已經失效。利用數據安全協同平臺的隱私計算能力,可以在保護數據本身不對外泄露的前提下實現數據分析計算,達到對數據“可用不可見”的保護目標。平臺可以在充分保護各方本地數據安全和隱私安全的前提下,實現數據價值的轉化和釋放,解決多方數據流轉中的安全信任問題。

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  隱私計算以多方安全計算、聯邦學習等隱私數據保護技術為基礎,去中心化架構,無需可信第三方,各方原始數據不出域。使用MPC以及同態加密技術構建底層安全計算協議,將不同的特征在加密狀態下加以聚合,并以此支持不同種類的多方數據安全運算;基于非對稱加密、不經意傳輸等密碼學技術的匿蹤查詢,使數據提供方保持數據資源控制權,數據請求方不再使用明文查詢,查詢入參增加隨機密鑰,確保僅得到匹配的查詢結果卻不留查詢痕跡。真正實現數據可用不可見,數據使用可控可計量,不共享數據,只共享數據價值。

  (2)如果數據需求方有實際應用場景,但是本身模型算法能力不足,數據安全協同平臺除了有常規數據提供方、數據需求方、平臺管理方的角色,還可以提供類似于數據增值服務方的第三方角色。

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  第三方的服務提供商可以利用自身豐富的算法資源和數據挖掘、數據分析能力,將自己所的模型/算法部署到數據安全開發利用平臺,協助他人進行數據統計、分析、運算等工作,以供數據使用方選擇使用。算法提供方提供算法邏輯,數據提供方/需求方提供數據資源,既可以對數據進行標準化、精細化權限管控,又能保證多方協作時的責權清晰、邊界明確、安全可控,提升平臺整體使用感受和管理質量。

  (3)數據流通/融合的安全保障不是一個單獨產品可以獨立完成的。實際生產環境中用戶的應用場景復雜多樣,且存在多種需求能力交叉。不僅需要多方數據進行隱私保護運算、聯合建模訓練,可能還需要對內或對外直接進行數據安全分發共享。

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  多種數據安全保障能力融合的數據安全協同平臺,既可以實現隱私計算、數據共享、安全沙箱環境等多種數據使用安全手段自由組合,也可以針對不同用戶場景拆分能力適應實際業務需求。




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