“可用不可见”: 新技术开辟数据安全共享新蓝海

摘要：

1. 法律是底线也是推手
2. 海量数据价值最大化, 海量市场科技新应用
3. 技术如何实现数据“可用不可见”

7月3日，数据安全法草案全文公开征求意见。该法将确立我国数据安全保护管理基本制度，完善我国在数据安全方面的法律体系，受到广泛关注。

草案将数据安全定义为通过采取必要措施保障数据得到有效保护和合法利用，并持续处于安全状态的能力。草案同时明确，国家鼓励数据依法合理有效利用，保障数据依法有序自由流动，促进以数据为关键要素的数字经济发展。

值得关注的是，在国家推动“新基建”快速发展、深化要素市场化配置改革的大背景下，数据不仅应受到保护，更要实现安全地流动和共享，才能产生更大价值，服务于全社会。

“健康码”就是典型例子。每个二维码背后都有通信、交通出行等大数据的支撑，政府为打通不同部门的数据，实现共享与分析做了大量工作。尽管尚未全国统一，但各地健康码已经为疫情防控发挥了巨大作用。

大数据安全与共享：法律是底线也是推手

不同主体、不同地域间的数据流动与共享向来不易。在打破数据孤岛的过程中，法律既是一切数据活动的底线，也是推动优化管理模式与催生新技术的力量。

中科院金融科技中心首席科学家刘世平教授表示，大数据环境下保护用户个人隐私是一个综合性问题，除了法律政策外，相关数据运营公司应加强管理，防止用户数据泄露，用户自身应提高隐私保护意识，另外还应从技术上保护数据基础设施和网络安全。

在市场层面，有大数据行业资深人士表示，过去一些企业在做大数据分析时，数据保护没有一个标准可以遵循，法律的完善将倒逼这些企业在加强管理的同时寻求更新的技术解决方案，实现数据的安全流动和共享。

可见，法律在拉起红线的同时，也开辟出一片蓝海——让数据“可用不可见”的技术。

以智慧金融为例，凡是需要多方数据参与的，就会涉及到数据共享。据了解，目前贷前风险防控、联合营销和多头共债等场景已经应用到了相关技术，可让不同来源的数据在不出本地、不被泄露的前提下实现共享、分析。

有统计显示，以银行为代表的金融业是数据“大户”，银行每百万美元收入就要使用820 GB数据。而根据国际权威机构Statista的统计和预测，2020年全球数据量有望突破50 ZB（1 ZB=2的40次方GB）。正是在这样的数据海洋中，让数据“可用不可见”的技术正在产生不可估量的价值。

面对新蓝海，各路技术开发团队也在跑步入场，其中包括了腾讯、阿里、平安科技等一众巨头，也有如同盾科技之类的独角兽，还有不少创业团队也在开拓。

同盾科技人工智能研究院深度学习首席专家李宏宇博士指出：“数据的共享利用一直颇有难度，许多企业想要挖掘数据价值，但由于缺少标准和法律法规，有数据也不敢共享出去。此外，异构问题和一致性问题等也阻碍了数据的共享。”

他表示，随着顶层设计、法律体系和标准规范的完善，加上相关技术的进步，企业就可放心在规则内挖掘数据价值，实现价值最大化。相关技术供应商也将因此迎来机遇，一个新的技术产业正在迅速成长。

李宏宇在圆桌一”隐私计算在产业中如何发挥用武之地“发言

技术融合实现数据“可用不可见”

实际上，科技界对于此类技术的研究由来已久，密码学、大数据、人工智能方面的专家都提出了不同的理论与技术路径。

左图：世界经济论坛与德勤联合发布《金融服务业新一代数据共享：利用隐私增强技术解锁全新价值》报告中列举的五大隐私增强技术

右图：中国信息通信院《大数据行业：大数据白皮书（2019）》中对主要隐私保护技术的对比

可以看出，由于不同技术分属不同“流派”，各界对于这些跨学科技术的认知、分类、比较尚未形成普遍共识，甚至连称谓都各不相同，如隐私增强技术、隐私保护技术、隐私计算技术等。

可喜的是，与以往不同企业采用不同技术路径各自为政相比，当前产业界正在探索和实践多种技术融合与系统理论构建。殊途同归，所有技术的最终目标都是为了实现数据“可用不可见”。

以同盾科技近期推出的“知识联邦”为例，其旨在将散落于不同机构或个人的数据联合起来转换成有价值的知识，并在联合过程中采用安全协议保护数据隐私。以此为愿景，知识联邦打造的并非单一技术方法，而是一套层次化技术框架体系，包括信息层、模型层、认知层和知识层，支持安全多方检索、安全多方计算、安全多方学习、安全多方推理等多种联邦应用。

知识联邦与相关技术

来源：同盾科技知识联邦白皮书

需要指出的是，尽管知识联邦听起来类似人工智能领域的联邦学习，但知识联邦并非以联邦学习为主体。

李宏宇博士对此解释，联邦学习只是知识联邦的一个子集，知识联邦作为一套技术框架体系，与联邦学习、区块链、隐私计算、安全多方计算等其它技术领域都紧密相关。这些单一技术在知识联邦的不同层面各自发挥作用，共同服务于让数据“可用不可见”的大目标。

目前，同盾基于知识联邦体系打造的智邦平台（iBond）已进入应用落地阶段。该平台侧重于解决多方数据安全交换的问题，与同盾科技现有的大数据平台、机器学习平台兼容协同。据悉，智邦平台已在金融、保险等领域的分析决策，包括疫情预测等方面形成了应用案例。

李宏宇博士透露，未来智邦平台还会根据应用需求进一步细分，分成应用平台、数据沙箱、数据安全交换协议等模块，满足不同机构的不同需求。

据了解，同盾科技将知识联邦定位为战略级重点项目，有近百人参与研究和平台开发。另外，公司在智能分析和决策领域已有的领先技术，以及服务一万多家企业客户的实战经验，都将成为深度打磨知识联邦和智邦平台的资源支撑。

近日，在算力智库携国内外顶级密码学与计算安全专家共同发布的“2020隐私计算产业30强”榜单中，同盾科技荣膺“2020隐私计算场景应用最具实力派”企业。

李宏宇博士在颁奖现场表示：“数据作为新型生产要素必将成为经济建设的强大推动力，让数据‘可用不可见’的相关技术也将迎来历史机遇。我相信基于知识联邦的数据安全的人工智能生态系统能够为我国‘新基建’战略规划贡献一份力量。”