面向多方数据融合分析的隐私计算技术综述

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背景与核心问题

随着数据时代的发展，泛在共享环境下个人隐私面临严峻威胁，如App超范围采集信息、大数据杀熟等。跨系统数据融合需求迫切，但需确保隐私数据在共享、传播与协同计算中的安全性。隐私计算技术旨在通过多方协作，实现数据安全共享与受控传播。

泛在共享环境是一种基于泛在计算技术（Ubiquitous Computing）构建的数字化生态系统，旨在通过无缝整合物理空间、社会网络、信息技术和智能设备，实现资源、数据和服务的无处不在、按需共享与协同交互。其核心目标是打破传统信息孤岛，构建一个开放、智能、动态的共享网络，支持用户在任何时间、任何地点以自然方式获取所需资源或服务

核心研究方向与技术要点

• 多方隐私计算
  
  
  
  • 全生命周期保护：基于李凤华提出的隐私计算理论，构建涵盖隐私抽取、场景描述、控制、操作和效果评估的五步框架，提供全生命周期保护。微软、HP实验室等提出服务全流程方案，集成加密、策略绑定等技术。
    
    
    
    
  • 隐私流转控制：基于访问控制模型（如RBAC、CBAC、ABAC）提供细粒度权限管理，结合策略推荐系统（矩阵分解、深度学习）优化策略设置效率。
    
    
    
    
  • 敏感数据交换：区块链技术用于可审计的共享（如医疗、电网数据），零知识证明、不经意传输等技术确保交易隐私，但存在匿名性滥用、计算开销大的缺陷。
    
  
  
• 多方隐私信息共享控制
  
  
  
  • 本地控制：联邦学习通过“数据不动模型动”保护本地隐私，分为横向（不同地区的银行）、纵向（相同地区的银行和超市）与迁移学习（特征和用户重复度低），适配不同数据分布场景。
    
  • 延伸控制：基于数据起源的访问控制（追踪传播路径）与策略粘贴技术（将策略绑定到数据），结合加密保护策略完整性，支持跨域传播权限管理。
    
  • 脱敏控制
    
    
    
    • 匿名技术（k-匿名、l-多样性）泛化或抑制敏感位置轨迹，平衡隐私与数据可用性。
      
    • 差分隐私通过添加噪声实现全局或本地（如苹果iOS、Google RAPPOR）保护，结合联邦学习优化模型训练。
      
    • 信息论方法利用熵度量隐私泄露，应用于位置服务、数据发布等场景。
      
    
    
  
  
• 多方数据协同安全计算
  
  
  
  • 安全多方计算（SMC）：保护各参与方输入隐私，应用于位置查询、医疗诊断，但存在高通信开销问题。
    
  • 同态加密：支持密文运算，应用于外包学习（如加密神经网络推理），但面临计算效率与存储成本挑战。
    
  • 性能瓶颈：SMC频繁交互、加密算法的模运算复杂度限制了其在大规模场景的应用。
    
  
  

传统技术的局限性

• 匿名/脱敏方案：环节单一、易损可用性；
  
• 密码学方案（SMC、同态加密）：高计算/通信开销；
  
• 联邦学习：需暴露模型（参数），模型隐私保护不足。
  

未来发展展望

隐私计算理论的全生命周期框架需结合场景优化：

• 深化跨域频繁脱敏场景的保护机制；
  
• 融合区块链、零知识证明等技术解决策略冲突与追溯难题；
  
• 探索轻量化密码算法与联邦学习的结合，突破性能瓶颈；
  
• 完善隐私效果评估指标（如信息熵、模糊综合评估），提升量化能力。
  

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