谷歌推出新型安全多方計算開源庫，以隱私安全的方式與數據協作_CEB

谷歌公司不斷投資于新的研究，以推動創新，保護個人隱私。今年早些時候，推出了密碼檢查器，這是一個Chrome擴展程序，可幫助用戶檢測他們在網站上輸入的用戶名和密碼是否已被盜用。它依賴于稱為隱私集合交集的加密協議，以將您的登錄憑據與超過40億憑證的加密數據庫相匹配，谷歌知道這些憑據是不安全的。同時，它確保沒有人了解您的實際憑據。

現在谷歌推出了隱私加入和計算的開源庫，這是一種新型的安全多方計算，它增強了核心PSI協議，幫助組織與機密數據集協同工作，同時提高了隱私。大家可以到GitHub上查看該項目：https://github.com/Google/private-join-and-compute?。

谷歌三季度財報不及預期，下降部分原因是加密公司削減廣告支出:金色財經報道，谷歌母公司Alphabet周二公布了其第三季度財報，財報顯示，三季度凈利潤為139億美元，同比下降27%，低于分析師預期的169億美元。收入增長6%至691億美元，低于預期的710億美元。

谷歌首席商務官 Philipp Schindler 在財報電話會議上表示，下滑的部分原因是加密公司和其他金融公司削減了廣告支出。[2022/10/26 11:45:35]

以隱私安全的方式與數據協作

許多重要的研究，商業和社會問題可以通過來自不同方的數據集的組合來推導出想要的結果，其中每一方都擁有關于一組共享標識符的個人信息，其中一些是常見的。但是，當您處理敏感數據時，一方如何在不知道另外一方的任何個人數據情況下，而得到有關另一方數據的匯總信息呢？這是PrivateJoin和Compute需要解決的挑戰。使用此加密協議，雙方可以加密其標識符和關聯數據，然后加入它們。然后，他們可以對重疊的數據集執行某些類型的計算，從而匯總兩個數據集中的有用信息。所有輸入在整個過程中保持完全加密且不可讀。任何一方都沒有透露他們的原始數據，但他們仍然可以使用計算的輸出回答手頭的問題。最終結果是以聚合統計信息的形式解密和共享的唯一結果。例如，這可以是兩組中數據的計數，總和或平均值。

前谷歌CEO：對Facebook能否成功構建元宇宙表示懷疑，不會叫它“Meta”:金色財經報道，前谷歌CEO埃里克·施密特在接受CNBC“Squawk Box”節目采訪時表示對Facebook能否成功構建元宇宙表示懷疑，他說道：“我期待著元宇宙的出色創新，我已經等了大約三十年......但至于 Facebook 是否會建立它，我不知道。” 埃里克·施密特還表示，他會繼續用Facebook這個詞，而不是用“Meta”來稱呼這家公司，就像其他人稱 Alphabet 為“谷歌”一樣。在談到元宇宙監管問題時，埃里克·施密特說道：“我們需要弄清楚元宇宙U監管，但現在我覺得我們還不知道如何監管這一領域，我認為今天的監管機構沒有正確的表述，甚至沒有如何討論這個問題。”[2021/11/3 6:27:50]

深入了解該技術

布萊克摩爾集團首席執行官：谷歌禁止加密貨幣廣告背后可能隱藏著不可告人的動機:根據英國媒體獨立報道，投資公司布萊克摩爾集團首席執行官Phillip Nunn表示：“Facebook和谷歌在管理用戶閱讀內容方面承受著很大的壓力，但他們仍在為賭博網站和其他不道德的做法做廣告。我懷疑這個禁令已經實施，以適應在不久的將來將自己的加密貨幣推向市場的潛在計劃。刪除其他加密廣告可以讓他們按照自己的條件進行操作。”他聲稱Google禁止加密貨幣主題廣告是自私的，并稱搜索引擎“超越了它作為信息守門人的角色”。[2018/6/5]

PrivateJoin和Compute結合了兩種基本的加密技術來保護單個數據：

隱私集合交集：允許雙方私下加入他們的集合并發現他們共有的標識符。我們使用一個不經意問題的變種協議，它只標記加密的標識符而不學習任何標識符。

同態加密：允許直接對加密數據執行某些類型的計算，而不必首先對其進行解密，這保留了原始數據的隱私。在整個過程中，個人標識符和值仍然隱藏。例如，您可以計算公共集中有多少個標識符，或計算與標記的加密標識符關聯的值的總和?-無需了解有關個人的任何信息。

這兩種技術組合確保只顯示連接集的大小和其相關值的統計。個別項目使用隨機密鑰進行高度加密，并且不以原始形式提供給對方或其他任何人。

使用多方計算來解決實際問題

多方計算是一個歷史悠久的領域，但它通常面臨著學術界以外廣泛采用的障礙。常見的挑戰包括找到有效的方法來定制加密技術和工具來解決實際問題。

谷歌致力于通過更廣泛地提供隱私技術，將MPC和加密技術應用于Google及其他更具體的現實問題。我們正在通過協作機器學習，用戶安全性和匯總廣告衡量來探索Google的一些潛在用例。

這只是可能的開始。該技術可以幫助推進需要組織協同工作的各種領域的有價值的研究，而不會泄露有關數據中所代表的個人的任何信息。例如：

公共政策?-如果政府在公立學校實施新的健康計劃，受影響學生的長期健康結果是什么？

多元化和包容性?-當行業制定新的計劃來彌補性別和種族薪酬差距時，這會如何影響人口統計公司之間的薪酬？

醫療保健?-當一種新的預防性藥物被開給全國的患者時，它是否會降低疾病的發病率？

汽車安全標準?-當汽車制造商為車輛增加更先進的安全功能時，是否與報告的車禍減少相吻合？

PrivateJoin和Compute可確保個人信息安全，同時允許組織準確計算并從匯總統計中獲取有用的見解。通過更廣泛地共享技術，我們希望這擴展了安全計算的使用案例。

來源：格密鏈

Tags：CEBBOOKCOMFACEICEBRK價格BOOK幣defi communityNo Face Inu

KuCoin