PRI:谷歌隐私交集和技术解析1—应用场景分析_VAT

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在多方协作的过程中，涉及到隐私的问题已被关注已久。

如何解决呢？密码学界提出了不少解决方案，例如全同态加密，多方计算。

这些技术都是通用的，放在任何一个需要的地方都可以。但是由于技术本身的特性，放在任何一个地方都会有或多或少的缺点。

谷歌发布的隐私交集开源库(PrivateJoinandCompute)，展示了一个如何从学术界摘果子的范例。它是解决一个具体场景下的问题。

学术界、工业界以及商业界，是一个生物链。看似是做的不同的事情，但是互相之间是供给的关系。这就是我们常说的“产、学、研”。但是我们经常搞乱了角色，没把自己的角色做好，反而要担当多角色。

EOS在1小时内跌幅超过3.00%:据火币全球站数据显示，EOS/USDT在1小时内出现剧烈波动，跌超3.00%，当前报价为3.19美元，行情波动较大，请注意风险控制。[2020/8/22]

谷歌是一家愿意尝鲜的公司。我记得几年前，格加密算法在理论界因为其抗量子特性火了的时候，谷歌率先在自己的服务器上部署了基于环LWE的密钥交换协议，以测试其性能，为抗量子时代准备。不知为什么，几个月后就恢复成原来的协议。

隐私交集和技术

随着大数据的兴起，机器学习无处不见，数据的隐私安全备受关注。例如，谷歌今年早期就开发出“密码检查器”，用户可以提交自己的用户名和口令进行查询，系统通过与已经泄露的口令数据集对比，从而判定用户口令的安全性。然而这一切都不会泄露用户的隐私。该系统使用的是一种基于隐私交集(PrivateSet-Intersection)的安全多方计算技术，这项密码学技术保障了多方协作却不泄露用户隐私。

MXC抹茶7月13日22:00考核区上线BZRX，开盘最高涨幅1566.6%:7月13日22:00，MXC抹茶考核区上线bZx Protocol (BZRX)。据MXC抹茶价格数据，BZRX开盘最高报价2.5 USDT，最高涨幅1566.6%，现报1.15 USDT。

bZx Protocol官方资料显示，BZRX是基于区块链的开放协议，构建的应用程序使交易者能够在以太坊上使用最灵活的去中心化协议。[2020/7/13]

谷歌这次发布的隐私交集开源库，基于的是一种称为“隐私交集和(PrivateIntersection-Sum)”的技术。该技术能够隐藏两个数据集的交集，但是却能显示对其交集的汇总计算结果，例如统计交集中元素的数量等。

今日匿名货币板块上涨8.60%:金色财经报道，qkl123数据显示，今日匿名货币板块上涨8.60%，9币种全线上涨。BCN（+20.62%）领涨。[2020/4/7]

在某些场景下，这项技术非常有用。例如两家公司，一家是广告商，一家是销售商。如果想知道有多少用户是通过广告商的广告点击，进入到销售商家进行购买的，而且销售额一共是多少。那么只要两家公司分别提供两个数据集，然后求交集，再求交集中用户的数量以及交易额即可。但是，这两家公司都不会愿意分享给对方自己的数据集。

怎么办呢？

先看传统解决方法。

传统解决方法依赖于法律。这两家公司先签一个法律协议，协议中规定双发分享各自的数据集，得到汇总数据后将数据集销毁。如果不销毁，导致数据泄露，将受到法律制裁。

然而，通过密码学手段，可以无需依赖于法律。

通过隐私交集和技术可以对交集进行汇总，从而在不泄露双方数据集的前提下，提供对交集的汇总信息。两全其美。

隐私交集和技术提供了一个类似于法律合约的功能，无需法律合同就能够让你知道想知道的，却不会知道的更多。这一切都是通过密码学协议保证。

这和区块链技术有异曲同工之处。

例如在上述应用场景下，最终可能得到的汇总信息是：1万个客户在看到广告后购买了商品，总共购买金额100万。其余什么都不知道。知其然而不知所以然。

上述场景是一个计算广告转化率的应用场景。谷歌提供的隐私交集和技术能够在保护隐私的前提下，计算广告转化率。当然，还可以应用到其他领域的研究中，例如：医疗保健、车辆安全、公共政策、多样性和包容性等研究中。

安全模型和不足之处

在谷歌开源库中，其安全模型假设的是“诚实且好奇的敌手”。如果参与者违背了协议，他们可能会知道更多，不仅仅是规定的信息。因此，该协议不能确保使用协议的各方使用合法的输入，或者防止任意输入。有可能导致泄露的弱点。

例如有一个用户消费金额很大，通过交集和汇总出的数据就很容易判断出，该用户是否在交集里。