SIS:谷歌隱私交集和技術解析1—應用場景分析_ANT

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。

谷歌重組虛擬助手部門，專注于Bard人工智能技術:3月30日消息，谷歌正在重組其虛擬助理Assistant部門的匯報組織架構，以更多地關注該公司新的人工智能聊天技術Bard。在周三給員工的一份題為“Assistant和Bard團隊的變化”的備忘錄中，谷歌副總裁兼Assistant業務部門負責人Sissie Hsiao 宣布了組織架構變動。

根據備忘錄，直接向Hsiao匯報工作的谷歌Assistant工程副總裁Jianchang Mao將因個人原因離開公司。接替Mao的將是在谷歌工作了16年的Peeyush Ranjan，他目前擔任谷歌商業部門副總裁，負責支付業務。新的領導層變動表明，Assistant部門可能計劃在未來將Bard技術整合到類似的產品中。

此前2月份消息，谷歌推出對話式AI技術Bard以與ChatGPT競爭。（CNBC）[2023/3/30 13:35:03]

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。

跨鏈協議Ren稱正在谷歌機密運算開發框架Asylo上進行研發:跨鏈協議Ren Protocol發推稱，近期一直在谷歌機密運算開發框架Asylo框架上進行研究和開發，谷歌云平臺的機密計算可緩解RenVM的經濟限制，從而提供擴展解決方案。[2021/1/20 16:34:29]

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。

動態 | 黑客利用谷歌廣告系統勒索比特幣:近日，KrebsOnSecurity組織揭露了一起新的比特幣贖金騙局。該騙局利用谷歌AdSense廣告系統，威脅發布者和網站，黑客稱如果不按期交錢，將用機器人生成的視圖充斥整個網站，以觸發Google的反欺詐措施。

據KrebsOnSecurity披露，一些利用Google AdSense網絡投放橫幅廣告的網站最近收到了通過電子郵件進行勒索的試探。搞破壞的黑客要求提供5000美元的等價比特幣，才能免于遭受AdSense攻擊。

谷歌對此回復稱，這種破壞活動實際上極為罕見，表示谷歌擁有檢測機制，可以主動檢測潛在的破壞活動并將其納入執法系統。同時，谷歌還表示，無效流量通常會在廣告商和發布商受到影響之前就會被過濾掉。（新浪科技）[2020/2/20]

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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