比特幣:谷歌隱私交集和技術解析1——應用場景分析_coinone中文版app

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。

過去兩周谷歌趨勢顯示對“銀行危機”和“銀行擠兌”等詞的搜索量飆升:金色財經報道，谷歌趨勢數據顯示，過去兩周，人們對美國銀行業危機的興趣大幅上升。與“銀行危機”、“銀行倒閉”和“銀行倒閉”等搜索詞相關的查詢急劇增加。2023年3月13日，搜索詞“banking crisis”在Google Trends中的得分達到了100分。相關主題涉及硅谷銀行、Signature Bank和First Republic Bank的財務問題。[2023/3/20 13:14:15]

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。

谷歌云可能會很快接受比特幣和其他加密貨幣:1月29日消息，谷歌云向Blockworks表示，谷歌云在擴展區塊鏈業務后可能會很快接受比特幣和其他加密貨幣。據此前消息，谷歌的云部門已經組建了一個團隊，圍繞區塊鏈應用開展業務，努力在零售、醫療保健和其他行業發展，計劃聘請大量具有區塊鏈專業知識的人。（Blockworks）[2022/1/29 9:21:40]

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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

動態 | Coinbase Wallet用戶將可在谷歌和蘋果的云存儲平臺備份私鑰:據coindesk報道，Coinbase周二在一篇博客文章中宣布，Coinbase Wallet用戶很快就可以在個人云存儲平臺Google Drive和蘋果的iCloud上備份他們的私鑰。Coinbase表示，通過云存儲備份，用戶只需記住密碼即可收回資金，因為其私鑰已經被安全存儲。為了增加安全性，公司仍建議用戶在激活云備份服務后手動存儲密碼。[2019/2/14]

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 | 谷歌算法顯示比特幣是一個“崩塌的經濟泡沫”:據bitcoinexchangeguide報道，金融巨頭們表示，當用戶搜索比特幣這個詞時，谷歌的人工智能似乎認為比特幣是一個“崩潰的經濟泡沫”。因為當個人在谷歌中搜索比特幣這個詞時，首先出現的就是這個詞。然而，結果現在已經改變，顯示相同的答案，但沒有上述短語。[2018/12/15]

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。

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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。

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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。

該開源庫并不是谷歌官方出品，所以僅供學習使用。目前格密鏈網絡科技有限公司已經著手研究該項目，結合同態加密設計出更合理的方案。對該技術感興趣的公司，可以聯系我們，歡迎合作交流。

來源：格密鏈

作者：致遠博士

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