在大數(shù)據(jù)和 AI 的時代背景下，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了重要財富，大到政務(wù)數(shù)據(jù)、企業(yè)核心數(shù)據(jù)，小到個人信息、銀行卡余額，這些數(shù)據(jù)無一例外都是“隱私數(shù)據(jù)”，如果在使用和流轉(zhuǎn)時發(fā)生泄漏都會造成巨大的損失。

那有沒有什么方法，可以在不暴露數(shù)據(jù)隱私的前提下，讓數(shù)據(jù)流動起來發(fā)揮更大的價值呢？在這個問題的驅(qū)使下我們找到了今天的主角——隱私計算。

一、什么是隱私計算？

隱私計算是指在不泄露數(shù)據(jù)本身的情況下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和計算的技術(shù)，具有“數(shù)據(jù)可用不可見”的特點，讓數(shù)據(jù)安全合規(guī)地流動起來。

下面用一個經(jīng)典的百萬富翁問題，來幫助理解什么是“數(shù)據(jù)可用不見”。

假設(shè)有兩個百萬富翁，他們都想知道誰更富有，但又不想讓對方或者第三方，知道自己具體有多少錢。

• 數(shù)據(jù)本身：具體的財富值（數(shù)據(jù)）
• 計算：比大?。捎茫?/li>
• 不泄露：對方或第三方（不可見）

按照常理，進行比大小的計算是需要知道兩個數(shù)是多少，才能比較大小，但這里不知道具體的數(shù)字。所以上面這個問題在普通人看來是無解的，但其實這是一個密碼學問題，也被稱為“多方安全計算”（MPC）問題，由姚期智院士在 1982 提出，并給出了解決方案——混淆電路，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的可用不可見。

從隱私計算的技術(shù)發(fā)展時間線，我們不難看出隱私計算還是一個比較“新”的技術(shù)。隨著零知識證明、差分隱私、全同態(tài)加密、聯(lián)邦學習等技術(shù)的相繼問世，目前已形成三大應(yīng)用技術(shù)路線多方安全計算（MPC）、聯(lián)邦學習（FL）、可信執(zhí)行環(huán)境（TEE），隱私計算作為數(shù)據(jù)流通的重要技術(shù)已應(yīng)用于金融、醫(yī)療、政務(wù)、廣告等領(lǐng)域。

• 金融：聯(lián)合反洗錢、銀(行)證(券)數(shù)據(jù)共享等
• 醫(yī)療和健康：流行病接觸者追蹤等
• 政務(wù)：案件調(diào)查、人口普查等

隨著歐盟 2018 年生效的《通用數(shù)據(jù)保護法案》，Google、Facebook 等科技巨頭都收到了巨額罰單。近兩年，我國也相繼出臺了 《數(shù)據(jù)安全法》 和 《個人信息保護法》。因此，如何讓數(shù)據(jù)安全地流通起來，已經(jīng)不再是一道附加題而是一道必答題。

如果我們把上面的“百萬富翁”換成企業(yè)/機構(gòu)的話，就可以很容易得出隱私計算技術(shù)就是數(shù)據(jù)安全流通的答案 。

二、PrimiHub

那么，對于沒有隱私計算技術(shù)背景的程序員、或是沒有相關(guān)研發(fā)團隊的企業(yè)/機構(gòu)，如何才能快速用上隱私計算技術(shù)，讓數(shù)據(jù)流通起來創(chuàng)造更大的價值呢？

今天，HelloGitHub 給大家?guī)硪豢?/span>由密碼學專家團隊打造的開源隱私計算平臺——PrimiHub，它開箱即用、支持 CLI 和可視化 Web 界面，讓你無需具備隱私計算技術(shù)背景，就能上手發(fā)起隱私計算任務(wù)。

GitHub 地址：github.com/primihub/primihub

下面，我將先介紹如何快速上手 PrimiHub，最后通過演示一個完整的應(yīng)用案例，讓你能夠真正的入門 PrimiHub，并將隱私計算應(yīng)用到實際的業(yè)務(wù)中。

三、快速上手

PrimiHub 是在隱私計算應(yīng)用技術(shù)之上構(gòu)建的隱私計算平臺，封裝了底層的密碼學協(xié)議讓開發(fā)者專注于業(yè)務(wù)、更容易上手。下面就讓我們實際上手體驗一下，讓數(shù)據(jù)流動起來吧！

3.1 安裝

雖然 PrimiHub 提供了 Docker、可執(zhí)行文件、本地編譯的安裝方式，但是如果你只是想在本地體驗一下，我強烈推薦 Docker 一鍵安裝，因為真的是太 easy 了 ～

# 第一步：下載 git clone github.com/primihub/primihub.git
# 第二步：進入目錄 cd primihub
# 第三步：啟動 docker-compose up -d

3.2 發(fā)起任務(wù)

PrimiHub 將復雜的隱私計算技術(shù)封裝成了一個個任務(wù)，只需要修改配置文件，然后執(zhí)行命令發(fā)起任務(wù)即可。

PrimiHub 目前支持聯(lián)合統(tǒng)計、隱私求交、匿蹤查詢、聯(lián)邦學習等功能。

• 聯(lián)合統(tǒng)計：多個參與方在不暴露私有數(shù)據(jù)的情況下，共同完成均值(AVG)、求和(SUM)、最大值(MAX)、最小值(MIN) 等計算
• 隱私求交：在不暴露參與方私有數(shù)據(jù)的情況下，實現(xiàn)兩個或多個參與方之間的數(shù)據(jù)交集計算。
• 匿蹤查詢：保證用戶向數(shù)據(jù)源方提交查詢請求時，在數(shù)據(jù)源方不知道用戶查詢條件和結(jié)果的前提下完成查詢。
• 聯(lián)邦學習：一種分布式模型訓練技術(shù)，在數(shù)據(jù)不動、模型出域的前提下完成全局模型的訓練。

下面是通過命令行發(fā)起一個「隱私求交」任務(wù)的全過程，task_config_file 參數(shù)指定配置文件。

3.3 更多配置示例

為了方便用戶上手，PrimiHub 在 example 目錄下，提供了 50 多種隱私計算任務(wù)的配置文件，可作為模板快速配置自己的數(shù)據(jù)源發(fā)起任務(wù)。

四、應(yīng)用案例

這里我們將通過在 PrimiHub 管理平臺模擬演示一個匿蹤查詢（隱匿查詢）的應(yīng)用案例：檢察院要向公安機關(guān)查詢張三（身份證號）是否有涉毒記錄，但是公安機關(guān)不想把全量數(shù)據(jù)提供給檢察院查詢，檢察院也不想暴露他們當前正在偵查的對象。

上面的場景，雙方可以通過 PrimiHub 的隱匿查詢功能來滿足雙方需求，實現(xiàn)公安機關(guān)看不到檢察院的查詢，檢察院也不用拿到公安機關(guān)的全量數(shù)據(jù)，下面開始操作。

4.1 注冊并登陸

匿蹤查詢需要兩方以上進行協(xié)同，所以需要選擇「節(jié)點 1：模擬檢察院」和「節(jié)點 2：模擬公安機關(guān)」進行注冊。

節(jié)點 1：node1.primihub.com/#/register

節(jié)點 2：node2.primihub.com/#/register

注冊完成后打開兩個網(wǎng)頁分別登陸，剛模擬注冊的檢察院和公安機關(guān)的賬號。

4.2 匿蹤查詢

4.2.1 準備工作

本地準備好待查詢的數(shù)據(jù)如下表，以及查詢條件身份證號：110221xxxxx

4.2.2 上傳數(shù)據(jù)資源

打開「節(jié)點 2」網(wǎng)頁（公安機關(guān)賬號）在「我的資源」點擊「添加資源」按鈕，將上面表格作為數(shù)據(jù)資源上傳（實際場景中可通過配置數(shù)據(jù)庫進行查詢），最后點擊保存。

4.2.3 新建匿蹤查詢?nèi)蝿?wù)

打開「節(jié)點 1」網(wǎng)頁（檢查院）在「隱匿查詢」發(fā)起一次查詢?nèi)蝿?wù)，在「選擇查詢資源」處選擇上一步模擬公安機關(guān)上傳的數(shù)據(jù)資源，最后點擊「查詢」按鈕。

4.2.4 查看結(jié)果

在「節(jié)點 1」網(wǎng)頁（檢查院）的「隱匿查詢」下可以查看上一步創(chuàng)建的「匿蹤查詢」任務(wù)狀態(tài)，任務(wù)運行結(jié)束后，點擊「導出結(jié)果」即可下載結(jié)果文件，查看匿蹤查詢返回的記錄。

至此，我們就用 PrimiHub 管理平臺完成了一次完整的「匿蹤查詢」任務(wù)。模擬了檢察院在公安機關(guān)提供的涉賭記錄數(shù)據(jù)中，查詢目標對象（110221xxxxx）的涉賭信息。在查詢過程中，檢察院僅獲得查詢對象的信息，公安機關(guān)也看不到檢察院的查詢記錄，保證了檢察院的辦案獨立性。

五、最后

PrimiHub 是由原語科技開源的隱私計算平臺，具有開箱即用、功能豐富、容易上手、靈活配置等特點。

• 開箱即用：擁有 Web 界面、命令行 和 Python SDK 多種使用方式
• 功能豐富：支持匿蹤查詢、隱私求交、聯(lián)合統(tǒng)計、聯(lián)合建模、數(shù)據(jù)資源管理等功能
• 靈活配置：支持自定義擴展語法、語義、安全協(xié)議等
• 自主研發(fā)：多方安全計算、聯(lián)邦學習、同態(tài)加密、可信計算等隱私計算技術(shù)

隱私計算作為前沿技術(shù)，其開發(fā)難度可想而知，開源不易如果體驗后覺得 PrimiHub 還不錯，就點一個 Star? 吧！

GitHub 地址：github.com/primihub/primihub

在國內(nèi)外科技巨頭紛紛布局隱私計算產(chǎn)業(yè)的當下，花些時間學習一下「隱私計算」屬實是波只賺不虧的技術(shù)投資。雖然目前隱私計算受限于性能等因素還遠沒到普及的程度，但從各國對于隱私保護的重視程度，隱私數(shù)據(jù)安全合規(guī)的使用和流動注定是未來的趨勢。相信待時機成熟之時，隱私計算會和現(xiàn)在的大模型一樣，迎來屬于自己的時代。