徐葳：数据安全治理的关键技术

　　2022年12月13日-14日，由中关村金融科技产业发展联盟、中关村互联网金融研究院、中国互联网金融三十人论坛主办的“2023第十届中关村金融科技论坛年会暨2022‘光大杯’中关村番钛客金融科技国际创新大赛颁奖典礼”在“云端”举办。论坛年会为期两天，包含主题演讲、圆桌对话，发布优秀案例、金融科技与数字普惠报告、《web3.0》图书、中关村金融科技30强、金融科技竞争力报告等多个重要板块。50余位行业专家齐聚一堂，共谋金融科技领域的前沿热点，共克时艰、共话未来！

　　清华大学交叉信息研究院长聘副教授、清华大学金融科技研究院副院长兼区块链研究中心主任徐葳在12月14日构建数据安全新秩序—大数据与治理专题论坛发表题为：“数据安全治理的关键技术”演讲。他指出：数据安全治理有四个核心的需求，分别是“数据不被篡改”、“数据用途可控”、“数据处理流程（程序）没有造假”、“数据不造假”，从前至后技术挑战和技术代价难度逐渐加大。为解决这些需求需涉及区块链、隐私计算、可验证计算、人工智能多个领域和不同的技术方案。如何让多个领域互相良好地融合，是一个非常重要的问题和技术挑战，这也是为什么数据安全治理这个领域还有非常漫长的路要走，关键是如何能把这些技术都结合起来，做成一个完整的可用、可监管的系统。

　　发言内容 （以下内容根据现场速记整理）

　　一、数据要素价值和数据安全

　　（一）数字要素流通价值

　　国家对于数字化转型十分重视，提出了要在十四五期间要以数据为关键生产要素，支持重点行业的数字化转型。尤其是提出了数据要作为企业的核心资产，数据要素流通要起引领的作用。这种数据流通既包含了企业内的数据流通，也包含企业外的数据流通，所以也被称为内外部数据流通的双循环模式。由于一个大企业不仅涉及到跨部门、跨地域还涉及到多业态的，多种内外部因素都会导致数据流通的困难。

　　（二）数据治理、流通安全

　　大数据治理和流通中一共有以下四方面需求，分别是“数据不被篡改”、“数据用途可控”、“数据处理流程（程序）没有造假”、“数据不造假”，从前至后技术挑战和技术代价难度逐渐加大。

　　首先是“数据不被篡改”，该需求相对较为简单，可以通过区块链技术中的密码学的签名/校验技术 + 去中心化 + 冗余实现，甚至不需要知道参与方的身份。其次是“数据用途可控”，该需求涉及到了数据可用不可见的隐私计算问题，这就需要更高的加密手段的技术要求。第三是“数据处理流程（程序）没有造假”，该需求主要涉及到了可验证计算技术以及区块链中的智能合约技术。最后是“数据不造假”，这其实需要通过前边的技术进行数据融合，需要多方数据的互相比对和交叉认证，从而训练可靠的模型。

　　二、隐私计算业务、技术概况

　　（一）隐私计算业务技术需求

　　隐私计算的技术需求包括了显式技术需求和隐式技术需求。隐式技术需求最核心的是可扩展性，不仅包括性能和系统规模的可扩展性，也包括了开发能力的可扩展性、监管能力的可扩展性以及技术推广的有机增长性。

　　（二）隐私计算的技术瓶颈

　　1、信任假设和效率的合理取舍

　　隐私计算的安全性和计算效率之间存在一定程度上的取舍。安全性主要是信任假设的不同。计算效率方面，主要是考虑密码和通讯带来的性能损失。信任假设方面，我们可以通过增加“受信任”的组件，来减少加密的开销，然而受信的组件越多，系统就越不安全。不同的隐私计算技术的区别在于其对于受信组件的信任的假设不同。另外，隐私计算对于真正受益的用户而言，存在一定的“黑盒”效应，人们很难理解和信任隐私计算技术，普及接受成本较高。

　　因此，通过多层次解耦，一个系统可以支持多种不同的信任假设，运用算力和算法的解偶，数据和算法的解耦，算法和应用的解耦，以及和最后底层的密文计算引擎和密文计算的协议的解耦，在每一层都解耦的情况下，替换底层的安全协议，也就替换了安全假设，应用不需要完全的重新开发，这是一个非常关键的技术。

　　2、性能问题

　　针对性能问题，一个途径是通过硬件加速，暴力提升性能。例如定制专门的硬件可以计算如公钥密码和半同态加密，这类硬件本身具备的性能就能比软件提升几个数量级。另一个途径是通过在系统设计从芯片到分布式系统的各个层级提高数据并行能力，同时，通过实现明密文开发接口无差异以及明密文计算灵活调度。

　　此外，针对密文计算的算法，很多密文算法是在算法层面而非加密协议层面。需要通过极大利用向量化；从底层重新思考密文算法的设计模式；多类型地针对特定算法的数的表示法来加速这一类密文计算的算法。

　　3、接口问题

　　由于开源库中涵盖各种各样的算法和模型，无法验证程序的正确性，可以通过一个编译器和编程语言技术来设计一些更加简洁易懂的编程接口，观察是否暴露了中间计算结果。此类的编程接口可以解决开发者的可拓展性以及所运行的业务逻辑让监管易于理解两个问题。为监管应用能真正合理运行，可结合区块链技术，保证存储在其中的数据不篡改，通过多方的存证和区块链的验证，保证计算过程的可信程度。

　　三、结语

　　数据安全治理有4个核心的需求，为解决这些需求需涉及区块链、隐私计算、可验证计算、人工智能多个领域和不同的技术方案。如何让多个领域互相良好地融合，是一个非常重要的问题和技术挑战，这也是为什么数据安全治理这个领域还有非常漫长的路要走，关键是我们如何能把这些技术都结合起来，做成一个完整的可用、可监管的系统。

　　新浪声明：所有会议实录均为现场速记整理，未经演讲者审阅，新浪网登载此文出于传递更多信息之目的，并不意味着赞同其观点或证实其描述。

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责任编辑：邓健