【浙江大学张秉晟分享】RAM模型下的多方隐私函数评估 IEEExATECIEEExATEC科技思享会是由

IEEExATECIEEExATEC科技思享会是由专业技术学会IEEE与前沿科技探索社区ATEC联合主办的技术沙龙。邀请行业专家学者分享前沿探索和技术实践，助力数字化发展。
在万物互联的大数据时代，数据链接了我们生活的方方面面。一方面，大数据极大便利了我们的工作与生活；另一方面，数据的海量化也增加了诸多隐私信息泄露的风险与挑战。本期科技思享会邀请到了四位重磅嘉宾，共同围绕“隐私保护的前沿技术及应用”这个主题，分别从机器学习算法、通讯协议、APP及操作系统等不同层面，就隐私安全风险及技术创新应用展开讨论。
以下是浙江大学张秉晟研究员的演讲，《RAM模型下的多方隐私函数评估》。

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演讲嘉宾|张秉晟浙江大学百人计划研究员、国家级青年人才项目获得者、科技部重大科研项目首席科学家《RAM模型下的多方隐私函数评估》大家好，我是浙江大学的张秉晟。今天跟大家分享一个我们组和蚂蚁摩斯最新的合作研究成果《RAM模型下的多方隐私函数评估》。什么是RAM模型，什么是隐私函数评估？在这个Talk中我会慢慢跟大家介绍。
目的与场景

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首先是目的和场景。隐私泄露的问题日益严重，也得到了越来越多人的关注，包括国家、政府和各级的地方机关。我国的大部分互联网公司都或多或少有一些需要整改的地方，也收到过国家的整改条令、约束等。上图中列举了一些隐私泄露的相关案例，其他案例在此不再一一列举。

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最近，我们国家对数据安全和隐私保护的相关立法加速落地。从2012年开始到现在，我们国家相继出台了网络安全法、个人信息保护法、数据安全法等一系列法律法规。目前这些法律法规还只是比较上层的指导意见。例如在个人安全法里面提到，含有个人敏感信息的数据在通过处理不可以逆推、不可以反推出原始数据的情况下，是不受该法保护的。即它从侧面提供了一个我们对隐私计算、对数据互流互通的一个约束，数据要经过处理是不可以逆推成原始数据的。这些法律法规目前还比较上层，具体的评判标准还在制定当中。但是我们相信在不久的将来，我们这个评判标准也会越来越明确，至少现在去标识化已经有相关的标准。

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去年Gartner给出了一个预测，根据预测报告：在2023年底，全球有75%的人口的个人数据将受到隐私法律的保护。到2023年底之前，全球有超过80%的公司将面临至少一项以隐私为重点的数据保护法规。到2024年，全球隐私驱动的数据保护和合规技术将突破150亿美元。到2025年，有60%的大型组织和企业，他们会通过至少一种或者多种隐私增强技术来实现数据的分析、云计算、建模制、数据的智能化处理等等。

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隐私保护和数据安全的技术有很多，我们这个工作主要是属于安全多方计算的范畴。那什么是安全多方计算呢？它的英文叫SecureMultipartyComputation ，它是密码学的一个重要研究分支。如果你去网上搜索什么是安全多方计算，那么你一般会找到以下这句定义：为解决一组互不信任的参与方之间在保护隐私信息以及没有可信第三方的前提下协同计算问题而提出的密码协议与理论框架。