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聚焦隐私计算技术 矩阵元受邀出席德勤路演活动

来源:矩阵元

作者:矩阵元

发布时间:2019-01-25

目前,矩阵元已经与合作伙伴一起将隐私计算技术,在医疗、保险、征信、广告、机器学习等领域进行实践应用。

1月25日,由德勤主办的“大数据时代的网络安全保障”创新路演活动,在上海举行。作为业内领先的隐私计算技术创新企业,矩阵元受邀出席活动。矩阵元COO谢红军在活动上,做了《网络安全面临的数据隐私泄露挑战及其对策》的主题分享。


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矩阵元COO谢红军分享现场


大数据时代之下,数据的不断采集和深度挖掘,在推动各行业快速发展的同时也带来了日益严重的数据隐私泄露问题。仅2018年就发生了Facebook、Google、华住等一系列巨头泄露用户隐私的事件,引起了世界范围从个人、媒体到政府的高度关注与担忧。


谢红军指出,随着数据的极速增长和积累,未来数据挖掘、交易、利用需求将越来越多,数据隐私保护与挖掘利用的矛盾也将日益突出。如何在保护数据隐私的前提下充分发挥数据的价值?是亟待解决的难题。


矩阵元通过基于密码学的隐私计算技术来解决这一难题,一直在着力研发PRE(代理重加密)、MPC(安全多方计算)、HE(同态加密)等前沿密码算法。


通常情况下,用户可将数据加密后储存在云端或第三方数据平台以此保护数据隐私,但由于第三方并不完全可信,在需要数据共享的场景下,用户不能将解密密文的密钥发送给第三方,由第三方来解密并分享出去。通过PRE可以让用户在充分掌握数据所有权和隐私权的情况下进行授权分发,让第三方能在不泄露用户密钥的情况下,将数据密文转换成数据需求方可解密的密文。


提及MPC,谢红军表示,任何单一主体掌握的只是全数据集合的一部分,各方需要打破“数据孤岛”现状,让数据流动起来,才能充分发挥数据的价值,但出于对数据隐私泄露风险的担忧,各企业、机构往往不愿共享自身数据尤其是核心数据。MPC则可以帮助各企业、机构在本地数据不被归集、隐私不被泄露的前提下,通过协同计算来进行数据共享利用和联合数据分析。


目前,矩阵元已经与合作伙伴一起将隐私计算技术,在医疗、保险、征信、广告、机器学习等领域进行实践应用。未来,矩阵元也希望能和更多合作伙伴一道推动隐私计算技术的规模化应用,共同构建安全高效的互联网络。