PRI:谷歌隐私交集和技术解析1—应用场景分析_VAT

在多方协作的过程中，涉及到隐私的问题已被关注已久。

如何解决呢？密码学界提出了不少解决方案，例如全同态加密，多方计算。

这些技术都是通用的，放在任何一个需要的地方都可以。但是由于技术本身的特性，放在任何一个地方都会有或多或少的缺点。

谷歌发布的隐私交集开源库(PrivateJoinandCompute)，展示了一个如何从学术界摘果子的范例。它是解决一个具体场景下的问题。

学术界、工业界以及商业界，是一个生物链。看似是做的不同的事情，但是互相之间是供给的关系。这就是我们常说的“产、学、研”。但是我们经常搞乱了角色，没把自己的角色做好，反而要担当多角色。

谷歌母公司Alphabet减持近九成Robinhood股份:金色财经报道，谷歌母公司Alphabet周五表示，已将其所持的Robinhood股份削减近90%。数天前，这家美国在线券商平台宣布首次实现上市后盈利。Alphabet在提交给监管机构的文件中表示，截至6月30日，该公司持有Robinhood约612,214股，而截至3月31日第一季度为490万股。根据计算，截至周四收盘，Alphabet所持股份市值仅为700万美元左右。[2023/8/5 16:19:41]

谷歌是一家愿意尝鲜的公司。我记得几年前，格加密算法在理论界因为其抗量子特性火了的时候，谷歌率先在自己的服务器上部署了基于环LWE的密钥交换协议，以测试其性能，为抗量子时代准备。不知为什么，几个月后就恢复成原来的协议。

谷歌趋势：“Bitcoin”和“Gold”搜索热度激增:2月24日，据GoogleTrends显示，“Bitcoin”和“Gold”的搜索热度从北京时间今天10点起出现快速增长趋势。现“Bitcoin”的搜索热度为51，“Gold”的搜索热度为89。[2022/2/24 10:13:32]

隐私交集和技术

随着大数据的兴起，机器学习无处不见，数据的隐私安全备受关注。例如，谷歌今年早期就开发出“密码检查器”，用户可以提交自己的用户名和口令进行查询，系统通过与已经泄露的口令数据集对比，从而判定用户口令的安全性。然而这一切都不会泄露用户的隐私。该系统使用的是一种基于隐私交集(PrivateSet-Intersection)的安全多方计算技术，这项密码学技术保障了多方协作却不泄露用户隐私。

谷歌或正在开发支持其云服务的分布式数字账簿 :据彭博报道， 知情人士透露，谷歌正在研究与区块链相关的技术以支持其云业务，并抵御来自新兴创业公司的竞争。据另一位熟悉该公司的人士透露，谷歌云计算首席执行官Diane Greene已接到报告称，近几个月来谷歌基础设施部门的几名工作人员一直在修改区块链协议。其他Google内部人士最近也表示，云业务是区块链相关服务的自然所在。由于该公司还没有准备好发布公告，所以人们被要求不要谈论这个话题。目前谷歌的发言人拒绝发表评论。[2018/3/22]

谷歌这次发布的隐私交集开源库，基于的是一种称为“隐私交集和(PrivateIntersection-Sum)”的技术。该技术能够隐藏两个数据集的交集，但是却能显示对其交集的汇总计算结果，例如统计交集中元素的数量等。

在某些场景下，这项技术非常有用。例如两家公司，一家是广告商，一家是销售商。如果想知道有多少用户是通过广告商的广告点击，进入到销售商家进行购买的，而且销售额一共是多少。那么只要两家公司分别提供两个数据集，然后求交集，再求交集中用户的数量以及交易额即可。但是，这两家公司都不会愿意分享给对方自己的数据集。

怎么办呢？

先看传统解决方法。

传统解决方法依赖于法律。这两家公司先签一个法律协议，协议中规定双发分享各自的数据集，得到汇总数据后将数据集销毁。如果不销毁，导致数据泄露，将受到法律制裁。

然而，通过密码学手段，可以无需依赖于法律。

通过隐私交集和技术可以对交集进行汇总，从而在不泄露双方数据集的前提下，提供对交集的汇总信息。两全其美。

隐私交集和技术提供了一个类似于法律合约的功能，无需法律合同就能够让你知道想知道的，却不会知道的更多。这一切都是通过密码学协议保证。

这和区块链技术有异曲同工之处。

例如在上述应用场景下，最终可能得到的汇总信息是：1万个客户在看到广告后购买了商品，总共购买金额100万。其余什么都不知道。知其然而不知所以然。

上述场景是一个计算广告转化率的应用场景。谷歌提供的隐私交集和技术能够在保护隐私的前提下，计算广告转化率。当然，还可以应用到其他领域的研究中，例如：医疗保健、车辆安全、公共政策、多样性和包容性等研究中。

安全模型和不足之处

在谷歌开源库中，其安全模型假设的是“诚实且好奇的敌手”。如果参与者违背了协议，他们可能会知道更多，不仅仅是规定的信息。因此，该协议不能确保使用协议的各方使用合法的输入，或者防止任意输入。有可能导致泄露的弱点。

例如有一个用户消费金额很大，通过交集和汇总出的数据就很容易判断出，该用户是否在交集里。

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