谷歌隱私交集和技術解析1—應用場景分析_比特幣

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。

Horizen Labs提醒用戶不要通過谷歌搜索APE質押網站，防止釣魚欺詐:12月16日消息，Web3工具開發商Horizen Labs發推提醒APE質押用戶，其團隊發現使用谷歌搜索APE質押會出現大量釣魚和欺詐網站，用戶需要保持警惕，批準交易時必須確認正確的合約地址，且不要通過谷歌搜索來訪問APE質押網站，安全團隊已就此事進行協調。目前已有11個非法站點從谷歌搜索和谷歌廣告中被取消索引，3個站點被域名注冊商刪除。[2022/12/16 21:48:15]

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。

數據：比特幣耗電量是谷歌耗電量的十二倍:1月4日消息，根據MoneySuperMarket.com數據顯示，比特幣似乎是最耗電的加密貨幣，單筆交易的平均使用量為1173千瓦時（kWh），足夠一個典型的英國家庭使用三個多月。相比之下，alphabet旗下全球最大搜索引擎谷歌耗電量為是12T瓦特時(Wh)，約為比特幣耗電量的十二分之一。（Metro）[2022/1/4 8:24:27]

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。

聲音 | 谷歌賬戶安全主管：加密貨幣已成網絡犯罪分子的“熱門目標”:據bitcoinexchangeguide報道，谷歌賬戶安全主管Mark Risher表示，加密貨幣已成為網絡犯罪分子的“熱門目標”，通過SIM卡調換技術盜取加密貨幣案件有所增加，應歸咎于雙因素身份驗證（2FA）存在弱點。此外Risher還建議，加密貨幣投資者應采用谷歌泰坦安全密鑰（Titan?Security?Key?）。[2019/1/25]

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。

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。

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。

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