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本文来源：格密链澳门金沙在线，作家：致远博士

 

频年来，保护阴私的经营技巧应时而生。某些类型的阴私保护经营技巧允许对数据进行经营，同期使数据保捏加密，或对扩充经营的东说念主员以及可能试图窃取该信息的敌手不透明。

由于数据不错在经营过程中保捏加密情状，因此该数据不错在分析环境中“端对端”保捏加密情状，因此数据不会被盗用或花消。

然而，由于摄取端会对密文经营后的罢了解密，从而获取所需要的数据分析罢了。是以必须好像注重从解密罢了中获取有用的信息，保护此类数据才有用。

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面前出现的一些新式阴私保护经营技巧处理了这一问题，从而幸免了对经营罢了数据中的输入数据进行反向工程的使命。

横祸的是，保护阴私的经营是有代价的：这些技巧确现时版块在经营上腾贵，依赖于专门的经营机硬件，难以顺利编程和成就或上述某种组合。

本系列著作描写了对敏锐数据进行统计分析的阴私保护方法的动机；建议了适用此类方法的用例示例；并先容了相干技巧功能，以确保阴私保护，同期仍允许分析敏锐数据。咱们的要点是在数据处理过程中（不仅是在系统上静止或在系统之间传输时）保护数据阴私的方法。

机密数据的架构树立为了阐发在统计数据中使用阴私保护经营的方法，咱们开端先容两个使用机密数据的架构树立。这些是受寰球列国国度统计局（NSO）使用阴私保护经营技巧的启发。对于这两种树立，咱们皆辩论了涉众，数据流，阴私标的以及带有其阴私标的的示例用例。

示例树立1：允许NSO走访新的大数据源

图1阐发了单个NSO但愿走访敏锐数据的树立。如图中左图所示，组织不错将这些数据看成顺利侦探的罢了或通过从可用资源中网罗数据来盘曲地提供给NSO。

关联个东说念主的数据不错通过电话，信用卡或支付公司等中介网罗并提供给NSO。个东说念主数据也可能来自政府来源，举例收入侦探或东说念主口普查汇报。此外，网罗和往复此类信息的数据团聚商也可能向NSO提供数据。咱们称此类为数据提供输入方的个东说念主和组织为阴私保护经营。

图1：单个统计局的保护阴私的统计使命流

摄取此类数据的NSO和其他组织（如图中中心所示）笔据从输入方获取的网罗数据进行经营，因此被称为“经营方”。

这种经营将网罗到的数据调遣为信息，即具有特定荆棘文和结构的数据组合，这些组合使数据变得有用。举例，这种经营的罢了宽绰是统计汇报，政府或非政府组织不错使用这些汇报来作念出关联稀缺资源分派的决策。

NSO经营产生的信息然后安全地分发给个东说念主或组织，将其与他们现存的知知趣结合，以发现可细则优先级和可操作性的模式。咱们称这些摄取者为“罢了当事东说念主”。

在通盘浮浅的数据和信息流模子中，存在多数的阴私风险。

咱们开端假设数据在输入方手中时是安全的，也便是说，咱们假设这些方领有我方的集结安全处理有计划来保护其域内的数据。

因此，当数据在输入方和经营方之间传输时，会出现这种情况下的第一个阴私风险。TLS等现存技巧宽绰用于缩小途中阴私风险。

当数据在经营方的范围内静止时，会发生第二个阴私风险。使用采纳诸如``高档加密法式''（AES）之类的法式的技巧进行加密宽绰不错缓解静态阴私风险。

当使用数据进行经营以产生信息时，会发生这种情况下的第三种阴私风险。在现时的实践中，数据在使用之前被解密。然而，这种解密使数据变得明晰起来，可能会被窃取或花消。

除了上述风险外，在经营所得的信息与经营方全部驻留时，还有闲置的阴私风险，而在将信息分发给罢了方时，还有在途阴私风险。这些风险的缓解方法与上述其他静息和运载途中的风险交流。

当罢了方从经营方收到信息时，阴私风险将不时存在，因为此类信息可能仍然很敏锐，况兼在某些情况下可用于推断输入数据的值。诸如“差分阴私”之类的其他技巧可能会缩小部分或全部风险。

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用例示例：销售点往复数据。NSO寻求顺利从多个站点的多个零卖商那儿网罗居品价钱数据，以计共计量经济统计数据。零卖商但愿注重其订价数据被多数知道，因为如果竞争者获取这些信息可能会对其酿成挫伤。

用例示例：迁移电话数据。NSO从电信运营商那儿网罗手机位置数据，以用于生成旅游统计数据。除了必须恒久保护一个东说念主方位位置的高度敏锐的数据外，电信运营商还应酬数据的保护负责。

示例树立2：在多个NSO之间启用大数据配合

图2阐发了在结合国和谐下多个NSO合作的环境。不错说，这种情况是上述情况的蔓延。然而，不同之处在于提供原始数据的个东说念主和组织不再是输入方。相背，咱们称它们为“数据主题”，因为在此树立中感意思的数据描写了它们。

在网罗了上述树立中的数据并在腹地进行统计分析之后，来自各个国度的NSO在此树立中充当输入方，以在结合国寰球平台上相互分享其罢了和方法。因此，在这种情况下，寰球平台将承担经营方的脚色。

相同，在这种情况下，罢了缔约方可能比在上头的第一种情况下愈加各样化：寰球的东说念主民，组织和政府可能会收到寰球平台生成的汇报并从中受益。

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图2：结合国寰球平台的阴私保护统计使命历程

阴私恐吓和阴私增强技巧的作用

宽绰在关联阴私的一般性辩论中，信息安全从业东说念主员会使用如下原则：阴私保护是使得信息不会“泄漏”到授权走访者的保护范围除外。

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通盘阴私增强技巧（PET）皆部分处理了以下普遍问题：“对于输入数据集敏锐部分的数据分析会泄漏若干阴私？”。

泄漏可能是专门的（黑客，意思的数据分析东说念主员）或不测的（分析时间出乎料思的敏锐罢了）。岂论怎样，阴私增强技巧皆不错减少此类泄漏的风险。

伏击的是要指出，咱们描写的任何一种阴私增强技巧，现实上莫得一种已知的技巧，不错为阴私问题提供竣工的处理有计划。

这主如果因为这种敷衍界说的标的可能笔据荆棘文具有不同的合适解释。需要了解他们各自的阴私界说之间的相互作用。这种集成始于恐吓建模阶段，因为必须最终笔据适用于每种技巧的阴私界说的具体参数来树立阴私要求。

部署阴私增强技巧的要道方面

部署PET的要道方面是必须将它们部署在尽可能围聚数据通盘者的位置。最好的阴私保证要求在将机密数据发布给第三方之前，数据通盘者必须在腹地使用PET。

这不错用一个浮浅的类比来解释使用走访阻挡。

宽绰，与数据打交说念的组织部署基于脚色的走访阻挡（RBAC），该走访阻挡仅授予授权东说念主员走访数据的权限。

然而，这仍然假设组织本人具有对通盘网罗的数据的十足走访权限。因此，组织对所罕有据负责。然而，有了正确部署的阴私增强技巧，组织将好像在莫得十足走访权限的情况下扩充其职责，从而减少包袱。

统计信息的阴私标的

在对以上两个树立进行了一般性描写之后，咱们使用底下的抽象阐发阴私标的。如图3所示，一个或多个输入方将敏锐数据提供给一个或多个进行统计分析的经营方，从而为一个或多个罢了方产生罢了。

图3：阴私标的的抽象树立

面前，咱们先容三个天然的阴私标的，这些标的天然地与文档中稍后先容的技巧和阴私界说相干。

这些标的应被视为一般指南，具体部署可能具有特定的阴私要求，需要仔细评估。

不外，理思情况下，应该以提供具体阴私保证的方法处理此类要求，咱们以为以下分类是很天然的该建模任务的滥觞。

输入阴私，输出阴私和战略扩充的阴私标的是笔据对阴私保护统计数据的辩论改编而成的。

输入阴私

输入阴私意味着经营方无法走访或获取输入方提供的任何输入值，也不可在数据处理时间走访中间值或统计罢了（除非已专门遴荐该值进行公开）。

请留心，即使经营方无法顺利走访这些值，也不错通过使用诸如边信说念袭击之类的技巧来推导它们。

因此，输入奥妙性需要注重3种通盘此类机制的保护，而这三种机制皆将允许经营方推导输入。

输入阴私相配可取，因为它不错显明减少对输入数据库具有十足走访权限的涉众数目。从而减少了包袱并简化了对数据保护法例的征服。

输入阴私的见解在相互不信任的一方参与经营其独到数据的情况下特别相干，然而任何一方学习率先其法例的输出被视为违抗阴私的情况。

再次参考上头的扫描仪数据示例，零卖商将要求树立在妥当位置以网罗和经营价钱指数的系统将为输入价钱提供输入阴私权。

输出阴私

阴私保护统计分析系统在保证输出罢了不包含输入方所允许的可识别输入数据的范围内实施输出阴私。输出阴私处理了测量和阻挡经营罢了中存在的泄漏量的问题，而与经营本人是否提供输入阴私无关。

举例，在分析多方提供的散播式数据库以生成数据的统计模子的情况下，输出阴私与以下问题关联：不错从已发布的数据库中复兴若干关联原始数据的信息。

统计模子在模子的经营过程中各方之间交换的音讯不会泄漏若干信息，因为后者与输入隐独到关。

在数据发布中，举例，在NSO但愿向公众提供数据库而又不知道用于导开赴布数据的任何相干输入数据的情况下，热烈要求输出阴私。

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如果阴私保护统计分析系统具有供输入方扩充积极阻挡的机制，则该策略扩充策略扩充，该阻挡不错由经营方对敏锐输入扩充，况兼不错将罢了发布给罢了方。这种积极阻挡宽绰以精雅言语来抒发，这种言语不错识别参与者特别参与王法。策略决策点将这些王法处理成机器可用的体式，而策略扩充点则提供了确保解任王法的技巧妙技。

因此，策略扩充不错在保留阴私的统计分析系统中描写然后自动确保输入和输出的阴私，从而减少了对经典但成果欠安的方法（如数据使用合同中的守秘条约和守秘条件）的依赖。

结合多个阴私标的现实的统计系统很可能会结合多种技巧来涵盖多个阴私标的。关联怎样覆盖图3所示的通盘系统的示例，请参见图4。

图4：多个阴私标的如安在系统中共存

输入阴私包括源数据，中间和最终处理罢了。输入方负责保护我方的输入数据，然而一朝传输了数据，摄取方就必须不时对其进行保护。

输出阴私是统计居品的财产。即使经营方负责确保经营罢了具有某种体式的输出阴私，但风险险些老是与罢了方学习过多关联。

策略扩充覆盖通盘系统-输入方可能会在授予数据之前要求对处理进行阻挡，罢了各方可能但愿云尔审核处理的正确性。提供此类阻挡的包袱在于经营方，在咱们的情况下，经营方是国度统计局。

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统计信息的阴私增强技巧咱们研讨以下技巧：

1）安全多方经营（缩写为MPC）

2）（十足）同态加密（缩写为HE或FHE）

3）受信任的扩充环境（缩写为TEE）

4）差分阴私

  安全多方经营  

安全多方经营（也称为安全经营，多方经营/ MPC或阴私保护经营）是密码学的一个鸿沟。

MPC处理的问题是在一组可能相互不信任的各方之间共同经营一个函数，同期阻遏任何参与者了解关联其他方提供的输入的任何信息；同期（在可能的范围内）确保获取正确的输出。

MPC经营基于经营输入（和中间罢了）的机要分享。

机要分享最初由Adi Shamir建议，将数据分为几部分，它们本人是一些立地数，然而当组合在全部时（举例，通过加法）恢规复始数据。

MPC依赖于将每个数据输入项离别为两个或更多份额，并将其分派给经营方。加法和乘法的同态特色使那些当事方不错经营份额以达到分享罢了，这些罢了相结合可得出经营函数的正确输出。

为了扩充MPC所需的分享经营，通盘参与经营的方皆解任一个“条约”：一组提示和相互通讯，当这些方解任时，它们将结束散播式经营机本领

好像抵牾粉饰或坏心敌手的当代MPC条约还依赖于老实参与者可使用的零常识讲解来检测不良举止（并宽绰排斥不老实的一方）。

应用实例

MPC已有许多用例。端到端的加密关整个据库原型，使用MPC来对仅以加密体式保存在数据库中的数据经营SQL查询的谜底。

统计分析言语（举例R）依然增强了MPC功能，不错在统计和其他经营过程中保护数据。

MPC还可用于保护密钥，同期将这些密钥用于加密，解密和签名。

MPC还用于流数据环境中，举例处理VoIP数据以进行电话会议，而无需VoIP系统中的任何受信就业器。

最近的一篇论文更详备地描写了一些主要的用例。MPC的一项风趣的潜在应用是持久分享数据经管。

由于MPC依赖于机要分享，并具有对通盘相干方共同阻挡的那些分享的走访阻挡的权限。因此数据不错以机密分享体式无穷期地存储，况兼唯独在妥当比例的各方欢跃的情况下，才不错复兴数据。此功能与静止数据机要分享的见解关联，而与阈值加密的见解关系更远。

敌手模子和安全性争论因为MPC假设了互不信任的各方的可能性，是以它也假设了新的一类敌手：阻挡经营中的一个或多个参与者的敌手。

这么的敌手可能是里面恐吓，也可能是组织外部的特洛伊木马或其他渗入性很长的袭击。

这类新式的袭击者宽绰用几个特征来描写：老实度，迁移度和受害经营方的比例是文件中描写的典型特征。

在半老实的敌手模子中，这种阻挡仅限于查验损坏的参与者看到的所罕有据以及对他们结合运行的经营本领的无穷了解。

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在“粉饰”模子中，敌手宽绰会将阻挡权推广到修改或梗阻约定的条约，其主义宽绰是要学习更多的常识，而不单是是从不雅察中学习到的常识。

然而，在这种模子中，袭击者被激发保捏其存在不被察觉，从而限制了其可能采取的行动。在坏心模子中，袭击者还可能修改或梗阻约定的条约，但不测将其存在粉饰起来。罢了，坏心敌手可能会采取比机要敌手更大范围的行动。

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固定敌手模子假设敌手遴荐了参与者会影响的先验条件。举例，这种模子可能暗示一个经营参与者受到了挫伤，而其他东说念主则莫得受到挫伤。此敌手迁移性特征的增强版块允许敌手在经营时间在参与者之间迁移。面前，很难思象这么一个敌手的信得过寰球。

MPC敌手的假设属于两类之一：老实多数和不老实多数

就像有各式各样的MPC参与者敌手模子一样，也有各式各样的MPC条约提供安全性参数来看守那些敌手。

安全性宽绰是通过骄横MPC条约的现实扩充与理思化的仿真器相区分的，在理思化的仿真器中，通盘经营方将其私东说念主输入发送给着实任的牙东说念主，该牙东说念主经营约定的功能并复返输出。各式MPC条约具有增强安全性的不同属性。宽绰描写的那些属性是：

●输入阴私权，如上文所述

●输出正确性–摄取输出的各方皆会收到正确的输出

●公说念性–计划摄取输出的通盘各方皆这么作念，或者莫得摄取到

●保证输出–通盘老实的方皆得到保证好像正确完成经营，而不受不老实方的袭击行动。

天然当大多数经营方不明任条约时不错保证输入阴私和输出正确性，然而唯独当大多数经营方解任条约时，才能保证通盘四个所需属性（输入阴私，输出正确性，公说念性和有保证的输出拜托）的组合。

历史

MPC最初于1982年看成安全的两方经营（2PC）精雅推出（针对所谓的百万大亨问题），1986年由Andrew Yao精雅引入。该鸿沟也称为安全函数经营（SFE）。两方经营随后被Goldreich，Micali和Widgerson扩充到多方。应当指出，MPC宽绰需要经营方之间交互。现实上，使用通讯本钱看成独一臆测因子（即十足忽略经营方的经营延迟臆测），对MPC条约的运行时期的臆测可能相配准确。

两边之间对可用集结带宽和集结延迟的高度依赖一直使MPC处于表面上的应用。直到2000年代中期，对条约的改造导致东说念主们相识到MPC不仅可能，而且不错在互联网上进行有用的经营。

在一些特定的应用场景下，MPC不错成为有用的处理有计划（尤其是那些需要在股票上进行腹地操作且各方之间莫得太多交互的场景）。

散播式投票，保护阴私的竞价和拍卖，分享签名或解密功能以及密文检索皆是具有这些特色的应用场景。

多方经营的第一个大限制现实应用（在一个现实的拍卖问题上展示）于2008年1月在丹麦进行。

使用技巧本钱

MPC技巧的性能在很猛进程上取决于安全经营的功能。MPC性能的典型筹划是经营速率，MPC入网算延迟与莫得MPC安全性时完成交流经营的延迟之比。对于一般经营，举例处理典型的关整个据库查询运算符所需的经营，最新罢了骄横速率裁减了10000倍。

在MPC中，如果经营依赖于加法（举例乞降），其宽绰比成例经营快，而依赖除法或其他更复杂函数的经营宽绰要慢许多。与依赖浮点经营的经营比较，对整数或定点数据的经营相对较快。对于依赖于生顺利能（举例立地数生成）的经营宽绰也很慢。

下表回想了现实的示例应用本领以及这些经营得出的典型速率下跌。

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可用性在大多数情况下，MPC仍然是一个学术辩论主题。少数公司使用专门的MPC条约来结束特定功能，而少数公司专门从事此技巧的法式或定制居品开发或处理有计划参谋。

尽管MPC的操作表面处于相对较高的技巧准备情状，但最终用户对经营居品的大多数守望仍处于早期开发阶段。

相同，MPC面前很难正确成就，况兼现时需要高度定制的客户端软件以及用于部署的就业器软件。天然见解考据的演示者依然标明不错开发这些伏击功能，但从居品意旨上来说开发尚处于相配早期的阶段。

MPC不错在关整个据库上扩充查询，但只可对关系查询和数据类型的有限子集扩充，而MPC无法容纳伏击的相干操作，举例数据计帐。

MPC系统的性能仍然是一个挑战，与“明文”经营比较，降速整个要达到100倍，最高可达100000倍或更高。

  全同态加密 ●详尽

同态加密是指具有特殊代数结构的一系列加密有计划，该结构允许顺利对加密数据扩充经营而无需解密密钥。

自1970年代以来，复古单一算术运算（加法或乘法）的加密有计划就已广为东说念主知，宽绰被称为单同态。Rivest，Adleman和Dertouzos意志到同态性质的实用价值,并就此鸿沟进行了探索辩论。

2009年，Craig Gentry建议了第一个全同态加密有计划。该有计划允许对加密数据扩充加法和乘法。

这是一项伏击的发明，因为原则上，这种加密有计划不错允许对加密数据经营放肆布尔和算术电路，而无需向扩充经营的一方显现输入数据或罢了。拔旗易帜的是，罢了只可由有权走访密钥的特定方（宽绰是输入数据的通盘者）解密。

该功能使同态加密成为用于云存储和经营安全的巨大用具，况兼是依赖于此类功能的高档加密和条约的基础。

尽管从表面上讲其功能巨大且在学术上很具有诱导力，但第一代全同态加密有计划在性能和密钥大小方面的原因，使其无法得以实践应用，只处于表面阶段。

在接下来的几年中，为发明和结束更浮浅，更快的同态加密有计划，学术鸿沟进行了多数使命。这项使命最终由IBM 辩论院发布了全同态加密库HElib。

该库将先前的同态加密结束的性能提高了几个数目级。如今，有多个开源的同态加密库可用，它们结束了适用于不同应用本领的各式同态加密有计划。

●对于术语的留心事项

天然原则上全同态加密有计划允许对加密数据进行放肆经营，但现实上险些通盘有用的结束方法皆使用所谓的“分层模式”下的全同态加密(Leveled FHE)，其中加密有计划成就为仅复古特定大小或有界大小的经营，宽绰会导致性能极大的提高。

为浮浅起见，在本文中，咱们摆脱地使用术语同态加密（HE）来指全同态加密（FHE）或档次型全同态加密。

●应用实例

同态加密提供了巨大的后量子安全和稀奇的非交互式密文经营功能，然而会导致较高经营支出和音讯大小的推广。

因此，理思的应用场景应该是在具有相对较小但要道的加密经营组件，包括捏久性存储方面。况兼其功能很难或者不可能使用其他方法来结束。

典型的应用实例是在医疗鸿沟。其中法例强制扩充严格的患者数据阴私门径，然而病院和诊所可能仍但愿使第三方就业提供商好像分析，评估或经营其数据，而无需破耗多数财富以及耗时的法律本领。举例，就业提供商不错提供图像分析就业以在MRI扫描中检测肿瘤。不错顺利对同态加密数据进行经营分析，从而幸免医疗数据泄漏给就业提供商的问题。

对于数据存储提供商而言，潜在的应用本领是对加密的客户数据扩充分析。举例，客户可能思使用云存储就业来存储大型加密数据库，而毋庸为浮浅的经营查询而下载通盘数据库，因为这会带来毋庸要的腹地经营成就与本钱，并可能使通盘数据集裸露于潜在的低安全性经营环境中。

相背，通盘可能的数据汇总皆应由云存储提供商顺利以加密体式扩充，以幸免毋庸要隘将数据裸露给客户端经营机。

另一个有但愿的应用是在阴私数据杂乱和阴私信息检索条约中。在阴私数据交聚拢，客户端和就业器领有独一的记号符集（举例，称号，电子邮件地址，电话号码），并但愿在它们的聚拢中找到共同的方法。举例，两家公司可能但愿找到他们共同的客户。

当一组中的某一组比另一组小得多时，同态加密不错为该问题提供有用的处理有计划。

在这种情况下，不错对较小的聚拢进行同态加密，然后发送给另一方，后者不错将加密后的数据与其聚拢作念匹配经营。在私东说念主信息检索中，当事方之一不错检索与匹配项相干联的数据，而无需数据通盘者知说念检索了什么数据（如果有的话）。在这种类型的条约中，对数据聚拢的大小有上限的限制，况兼通盘通讯和经营皆必须与这些上限成比例。

●敌手模子和安全性争论

如今，通盘具有实用性能或接近实用性能的同态加密有计划皆基于有诞妄学习（LWE）或环上诞妄学习（RLWE）的贫穷问题。换句话说，如果不错有用地梗阻这些贫穷问题，则不错有用地处理LWE或环LWE的特定问题。由于对LWE和环LWE进行了宽绰的辩论，并以为当代经营机无法处理这些贫穷问题，因此有充分的旨趣信赖这些同态加密有计划是安全的。

由于同态加密是一种特殊的加密算法，而不是指的条约，因此其安全性界说仅法例，当给定密文后莫得密钥的敌手将无法获取关联明文的任何信息。即使允许敌手遴荐放肆数目的明文加密，此特色也将保留。此性质也称为    CPA。

然而，当允许敌手获取我方遴荐的数据解密时，其安全性不成立。如实，对于同态加密的安全使用，至关伏击的是，除非关联着实数据的信息不会发生不良举止，不然毫不要将关联解密数据的信息传递回相应的加密数据的信息源。这包括看似无害的信息，举例重迭扩充条约的央求，赶走为就业付费或揭示举止的任何变化，这些变化可能取决于加密经营的罢了。

这么的反向通讯信说念的存在可能最坏地导致竣工的密钥复兴袭击，况兼裁减安全级别。因此，应将波及单用户的数据外包存储和经营视为同态加密的主要用例。在收到经营罢了之后，密钥通盘者不得基于解密罢了扩充当何就业提供商不错不雅察到的操作，以幸免上述袭击。

另一个机密之处是大多数同态加密有计划皆不提供输入阴私：如果经营依赖于两个或更多方的独到加密输入，则不可保证加密有计划不错保护这些输入免受密钥通盘者的袭击。同态加密在本色上也很特殊，截获密文的任何东说念主皆不错修改底层的明文。除非举例密文是由发送者加密签名的。

面前同态加密的使用门槛较高，莫得加密群众的匡助，就不可能从中成立安全条约。多数基于同态加密的条约只可在半老实的安全模子中被讲解是安全的。然而也有例外，其中通过将同态加密与其他原语结合起来不错结束更巨大的安全模子。

●使用技巧的本钱

同态加密的使用至少带来三种类型的本钱：音讯推广，经营本钱和工程本钱。

在同态加密系统中，由于编码遵循较低（将现实数据调遣为不错加密的明文元素）以及密文本人推广（密文大小与明文大小之比），加密数据宽绰比未加密数据大得多。

笔据使用情况，编码遵循低下的范围可能从理思情况（压根莫得推广）到在编码方法遴荐失那时以数万或数十万限制的推广率。音讯推广原则上不错放肆大，然而现实上，笔据使用情况，不错预期推广因子为1到20倍。因此，在大多数情况下，东说念主们不应该研讨使用同态加密来加密多数数据，而应仔细研讨所需的加密经营确切需要哪些数据，而仅对其进行加密。

同态加密的经营本钱与未加密的经营比较显耀。准确的本钱在很猛进程上取决于加密有计划的参数以及吞吐量或恭候时期。也便是说，大多数同态加密有计划皆复古对加密数据进行向量化的批处理经营，如果不错充分运用批处理功能，则不错将吞吐量提高1000–100000x。

开发具有同态加密的复杂系统可能是一项挑战，应恒久在群众的匡助下完成，这么的处理有计划的运行本钱可能很高。酿成这种情况的原因有两个：如前所述，如果莫得特殊的专科常识，则很难意会和评估安全模子；而如果不真切了解其使命旨趣，则可能难以充分运用可用的同态加密库。

还应留心，同态加密很难或不可能与现存系统集成。相背，此技巧的复杂应用本领可能需要对现存数据管说念，数据操作过程和算法以及数据走访策略进行实质性改造。

●可用性

最常用的全同态加密有计划是Brakerski-Gentry-Vaikuntanathan（BGV）和Brakerski-Fan-Vercauteren（BFV）有计划。两者皆允许对有限域元素的向量进行加密经营。

最近，CKKS有计划磋商已获取普及。CKKS有计划允许对实数或复数进行近似加密经营，相配妥当统计和机器学习应用。

不同有计划之间的量度比较复杂，即使对于才智域的群众而言也可能难以意会。对于相配大和相配小的经营，BGV有计划比BFV有计划具有性能上风，然而在许多其他情况下，技巧的相反不错忽略不计。另一方面，与BFV有计划比较，BGV有计划愈加复杂况兼学习弧线更笔陡。CKKS有计划的性能与BGV很是，但学习起来可能更具挑战性。然而，它提供了其他有计划无法提供的功能。

BGV有计划在IBMResearch的HElib库和新泽西理工学院的PALISADE库/框架中结束。BFV在MicrosoftSEAL，PALISADE和FV-NFLlib库中结束。CKKS在Microsoft SEAL，HEAAN和HElib中结束。

天然BGV，BFV和CKKS在表面上皆允许对加密数据进行放肆经营，然而在事先细则电路深度并遴荐加密有计划参数以结束经营的分层模式下，它们宽绰遵循更高。

相背，TorusFHE（TFHE）有计划对按位加密的输入进行操作，并尝试进行优化以结束放肆经营。在需要按位加密输入的情况下，举例在波及加密数字比较，排序或雷同非多项式运算的经营中，诸如TFHE之类的有计划可能是最有用的处理有计划。TFHE有计划具有交流称号的库。

 

差分阴私   差分阴私提供了输出阴私的信息论见解。它的标的是通过发布数据库上团聚经营的罢了来量化和限制数据库中各个纪录的信息量。

总览

差分阴私由Dwork等东说念主于2006岁首度引入。从历史上看，差分阴私与统计信息败露阻挡和统计数据库的文件中辩论的经典阴私模子关联。与其他专门的界说（举例，k-匿名性）比较，差分阴私提供了更朦拢的阴私见解，k-匿名性主要蔼然数据匿名化的荆棘文。

此外，差分阴私旨在幸免先前界说阴私的尝试所遭受的罗网，尤其是在屡次发布的情况下,以及当敌手不错获取扶助常识时。咱们留心到，这么的罗网也影响了不太复杂的阴私保护尝试，举例单独汇总和添加临时噪声以汇总罢了。

相反阴私指定了数据分析算法必须恬逸的属性，以便保护其输入的阴私。从这个意旨上讲，差分阴私是一种阴私法式，而不是单个用具或算法。

差分阴私的属性是用与现实寰球不同的另外一套方法来抒发，其中特定个东说念主的输入已从数据库中删除。差分阴私要求原算法和替代算法产生的输出在统计上是无法区分的。看成算法的一个属性，意味着岂论数据库是什么以及咱们遴荐删除哪一札纪录，这种不可区分性皆必须成立。

因此，差分阴私不是输出的属性，况兼不可通过稽察给定输入数据库上算法的输出来顺利测量。对于差分阴私界说的另一个要道阐发是，不可区分性要求太强，无法由任何细则性算法来恬逸。因此，立地性是任何差分阴私算法想象中必不可少的构成部分。

除了一些不同的恐吓模子除外，差分阴私背后的旨趣的多功能性和雄厚性导致了其基本界说的各样化。两种最伏击的恐吓模子导致宽绰称为腹地差分阴私和curator差分阴私。

在腹地模子中，在网罗和汇总和据之前，每个东说念主皆将差分阴私顺利应用于数据。在curator模子中，受信方从许多个东说念主那儿网罗数据，然后运行差分阴私数据分析算法，并发布其输出。咱们留心到，curator模子不错与输入阴私保护技巧（举例多方经营）结合使用，其中MPC技巧不错保护输入数据。

成心思的读者应查阅Nissim等东说念主的最新论文。关联差分阴私的更宽绰的非技巧性先容。此外，Dwork，Roth和Vadhan撰写的专着从技巧角度全面先容了相反性阴私的基础。

应用实例

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差分阴私面前才有12年多的历史，这使其成为阴私增强技巧鸿沟中的一个相对较新的技巧。在昔时的十年中，差分阴私的表面和算法方面的辩论赶快增长。

在文件中依然建议了一些在数据库接口和合成数据发布方法方面的通用差分阴私系统，然而这些系统中险些莫得一个达到产等第结束。然而，由于差分阴私背后的旨趣引起的意思以及对在线阴私的日益蔼然，导致了少许现实部署，宽绰针对特定应用使用ad-hoc算法。

差分阴私的两个着名应用是它在Google Chrome和Apple的iOS / OSX中的使用，以保护阴私的方法网罗使用情况统计信息。这些应用本领解任差分阴私的腹地模子，在该模子中，每个用户皆将我方的数据独到化，然后再将其发送到聚拢式就业器进行分析。

举例，Chrome使用这种方法来发现宽绰走访的页面，以改善其缓存和预取功能，而iOS使用它来发现文本应用本领中宽绰使用的单词和颜料标记，以改善键入匡助中使用的言语模子。此外，微软还文牍，他们在腹地模子中采纳差分阴私来从运行其操作系统的开拓中网罗遥测数据。

在差分阴私的curator模子中，最着名的用法是好意思国东说念主口普查局（U.S. Census Bureau），他们磋商在发布行将到来的2020年东说念主口普查罢了时使用它。这是由于辩论标明，莫得差分阴私提供的那种保护，无意即使从不同粒度级别的团聚中开释出来，无意也有可能从东说念主口普查数据中复兴关联个东说念主的准肯定息。

敌手模子和安全性争论

差分阴私为个东说念主向数据库提供敏锐数据况兼好像扩充查询，提供了数学上的保证。保证的体式是对个东说念主数据的风险进行阻挡，即对于删除数据库的任何单个纪录而言的查询，不受成员阅历和重建袭击的影响。

换句话说，差分阴私为用户向数据库提供数据提供了令东说念主信服的论据，因为它保证了查询罢了将相配相似，而不管用户是否加入数据库。这种质地不错注重袭击者允许敌手查询数据库并获取无穷制的附加常识。

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差分阴私好像抵牾如斯巨大的袭击者的事实可能是违抗直观的，但现实上征服了以下事实：差分阴私量化了算法的泄漏，而不是数据的属性。

从技巧上讲，差分阴私的体式化是说，如果不雅察此发布的敌手将无法细则数据库中是否存在职何特定纪录，则用于发布数据库查询罢了的机制将具有不同的阴私性。

这种保证具有统计上的意旨：由于差分阴私要求必须对数据分析算法进行立地化，因此，当纪录为以下放肆一种时，将笔据输出的概率散播之间的相似性来揣测敌手是否好像细则数据库中是否存在纪录。

数据库中存在或穷乏对该相似性度量进行数字化参数化（宽绰用希腊字母epsilon和delta暗示），参数值较小，暗示更强的阴私保护。尽管这些值具有相配精准的统计解释，然而并莫得通用的应用不可知配方来遴荐这些参数的妥当值-差分阴私可用性确现时限制之一。

如上所述，即使在敌手不错走访放肆侧边常识的情况下，差分阴私仍可提供阴私。另外，不需要对敌手的经营能力进行任何假设。使用差分阴私真实切恐吓模子取决于强加于系统的信任假设。这导致了上述的腹地模子和curator模子，不同之处在于后者假设受信方将网罗要分析的数据并使用相反性阴私发布此类分析的罢了，而前者对实体网罗不作念任何信任假设数据。

使用技巧的本钱

对于不提供输出阴私的交流问题的处理有计划，使用差分阴私的主要本钱是准确性方面的耗费。宽绰，此本钱取决于所需的阴私级别（更多的阴私会导致准确性耗费更多），可用数据量（加多可用数据量会减少准确性耗费）以及恐吓模子（对于归拢问题，腹地差分阴私宽绰会比curator差分阴私失去更多的准确性）。

此外，差分阴私的本钱还受到发布信息量的影响。举例，发布很少的对于数据集的统计信息宽绰比发布更复杂的对象（举例机器学习模子或合成数据集）更准确。

此外，激发差分阴私界说的一个伏击发现是，东说念主们不可但愿无穷期地查询数据库而不会最终揭示数据库的大部安分容。这使得查询不固定的部署对于差分阴私应用本领而言尤其具有挑战性。

在经营方面，与非阴私替代有计划比较，差分阴私宽绰只会导致复杂度的限定加多。然而，还有一些伏击的问题，导致最着名精度的差分阴私算法会碰到推广性问题难以处理。

可用性

面前还莫得免费的或可商购的通用且可立即参加坐蓐的居品。

由哈佛大学指挥的隐自用具方法开发的独到数据分享接口（PSI）结束了一种通用方法，可提供对敏锐数据集的相反独到走访。PSI专注于社会科学中的典型用例，允许辩论东说念主员上传敏锐数据集，发布具有差分阴私的一组采用统计信息，并允许其他辩论东说念主员针对数据集创建我方的差分阴私查询。该用具带有图形用户界面，该界面可率领数据通盘者进行发布过程，匡助他们创建妥当的阴私预算，并从多数随时可用的统计信息中进行遴荐。

差分阴私专注于输出阴私：一种注重对输出数据不雅察而知道输入数据的方法。因此，传统的密码安全性论点不适用于差分阴私，因为信息泄漏取决于对数据建议哪些问题以及盘考它们的频率。

因此，在数据通盘者是独一查询者况兼仅发布受差分阴私保护的团聚罢了的环境中，差分阴私可能是很是安全且易于意会的。然而，在其他用户不错进行查询的环境中，数据通盘者必须成立阴私预算-这是差分阴私辩论生态系统的一部分，面前东说念主们对此知之甚少。