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隐私计算使数据富矿开采更安全
【出 处】
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南方日报
【发表日期】
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2020年01期
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随着信息技术的进步和用户隐私意识的提高，用户在新技术背景下的隐私行为已成为一项全球性议题。然而，现有研究结论存在较大分歧，如何从更加基础、本质的层面上有效解释用户的隐私行为是当前研究所面临的困境。基于神经隐私研究框架，利用认知神经科学方法研究用户隐私行为及其背后的认知机制，可为解决现有问题提供新思路。具体来说，未来研究可从以下四个方面深入展开：（1）构建隐私构念与神经活动的关联；（2）从动态神经活
＜正＞0 引言隐私计算（Privacy Computing）是在需求推动下的一类技术的统称，前提是数据被作为生产要素，需要实现其价值。如果仅需要保护隐私，或者说实现机密性，是不需要隐私计算的。隐私计算也称为隐私保护计算（Privacy-persevering Computing），主要是指在保护数据隐私的前提下，实现数据的流通和应用等，就是常说的“可用不可见”。因此，从隐私的整个生命周期来看，隐私
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＜正＞编者按：我国《个人信息保护法》已于2021年11月1日起施行，银保监会消保局于今年开展银行业保险业个人信息保护专项整治，推动银行业保险业落实《个人信息保护法》，提升个人信息使用的规范性，保护消费者信息安全权。个人信息与隐私保护既是高度依赖银行治理能力、管理能力、执行能力，以及数据技术能力的实务性工作，也是渗透在银行文化与管理基因中的数字化思维与数据道德的重要内涵之一。
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＜正＞数字经济时代，各行业数字化转型体系不断扩大，数据已然成为新型生产要素。随着新产业、新技术的井喷式发展，数据收集、流转过程中的安全隐患正逐渐暴露，给个人信息保护带来了诸多挑战。基于政策导向和公共利益的需要，于2021年11月1日起正式施行的《个人信息保护法》与《数据安全法》《网络安全法》形成有效衔接，构建起数据安全的严密法网，共同推进数据市场的良性发展。
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＜正＞隐私计算作为一项新技术在数据资源整合和数据安全保护方面发挥着越来越重要的作用。隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，是隐私信息所有权、管理权和使用权三权分离时，隐私度量、隐私泄露代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统。隐私计算可以在保护数据安全的前提下，实现对数据“可用而不可见”的目的，不仅具有巨大的技术价值，也有着广阔的应用空间。目前在医疗、金融、政务等领域
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＜正＞2020年3月30日，中共中央、国务院发布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，阐明了数据是和土地、劳动力、资本、技术相并列的生产要素，具有极其重要的经济资源价值。可以说，以数字经济推动产业升级、激发市场活力的核心问题就在于数据驱动。而作为现代社会大数据中比例最高、潜力最大的部分，公共数据的开放共享，则是深度开发数据价值这一整体布局中的“牛鼻子”，在数字化赋能新经济的过程中意
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停车服务为司机提供了寻找空闲停车位的便利，但现有的大多数停车方案将停车请求上传至云服务器进行处理和分析，易导致通信延迟和用户隐私泄露等问题。针对上述问题，提出了一种基于雾计算面向停车服务的隐私保护方案，通过雾节点实现司机与停车位的匹配，使用基于椭圆曲线的签名技术实现身份认证；利用布隆过滤器和模糊提取器，在不公开用户隐私信息的情况下实现空闲停车位的查询；采用TA签名的电子钱包实现支付功能。此外，通过
＜正＞当前，全社会各行各业都在围绕大数据进行转型，人们的一举一动、一言一行等信息无时无刻地被各类电子终端收集和使用。人类社会实现了前所未有的高效连接，使得社会的运转效率得以大幅提升，也促成了大数据时代的到来。在人们享受大数据便利的同时，个人隐私的安全性也同样面临挑战。随着大数据的不断发展，传统的数据隐私保护技术已经难以规避数据计算环节存在的安全隐患，数据信息泄露问题越发凸显。
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