同态加密(Ⅲ):如何解决现实世界的挑战
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受益于现代密码学,我们能够在传输和存储数据时保护敏感数据,而同态加密所解决的问题,则是在处理数据时保障其安全与隐私。本文将聚焦探讨同态加密更实际、真实的应用。
区块链百科No.56:同态加密(Ⅲ)
今天,当我们寻找一家咖啡店时,第三方应用程序会帮助我们满足对咖啡因的渴望。
伴随而来的是,大量的个人数据被暴露——谁正在寻找咖啡店,何时,位于何处等。
如果在搜索咖啡店时应用同态加密,用户提交一个加密的查询,搜索引擎计算一个简洁的加密答案,任何第三方或服务提供商无需知道查询细节,也不会看到关于咖啡店在哪里和怎么去那里的答案。
这将是个很棒的体验。然而,我们很可能愿意在搜咖啡店时,放弃所暴露出来的数据。
但在金融服务或医疗保健等领域,个人敏感数据有着更为深重的意义。
同态加密则可在不暴露明文的情况下,利用密文运算获得计算结果,实现数据隐私和数据处理的并存。与其他加密形式类似,同态加密也是使用公钥加密数据,并且只允许具有匹配私钥的个人访问其未加密的数据;但区别于其他加密形式,同态加密允许在数据加密后,对密文执行函数,由于对加法或乘法具有同态性,可使得密文执行运算的密文结果等同于明文执行相应的运算,并且只有拥有私钥方才能访问数据结果,从而保障数据安全和隐私(戳链接,回顾同态加密之于数据隐私与数据安全)。
这便可以帮助解决现实世界的诸多挑战:
- 保护云存储中的数据
例如一家金融服务公司,需要通过收集、存储和使用敏感的个人和金融信息,以判断客户是否具备贷款资格。但公司希望将这些信息存储在云服务器中以释放IT资源,但又不完全信任云服务器提供商的安全性。通过同态加密,即可保护存储在云中的数据,同时还保留了计算和搜索加密信息的能力。这对金融机构和客户而言是一个双赢的局面。
- 支持跨行业的数据分析
对于高度监管的行业来说,安全地将数据外包给云环境或数据共享伙伴进行研究和分析一直是一个挑战。同态加密可以在不损害隐私的情况下对数据进行分析。这可能影响许多行业,包括金融服务、信息技术、医疗保健等。例如,在不危及数据隐私的情况下对医疗数据进行预测分析,在个性化广告中保护客户隐私,在股票价格预测等功能上保护财务隐私等。
- 提高选举的安全性和透明度
同态加密的另一个非常相关的应用是确保民主选举的安全和透明,因为它允许用户以无偏见的方式将各种值相加,同时保持其值的私密性。这不仅可保护数据免受操纵,还可让授权的第三方对数据进行独立验证。
当然,这些只是同态加密广泛应用前景的缩影。如何让让人们意识到数据的价值,推动社会对个人隐私的守护意识,同时让每个人的个人数据在保护隐私的情况下被解放出来,增加数据流动性,形成双边数据市场,将是发展更为宏大的命题。
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2.本文版权归属原作所有,仅代表作者本人观点,不代表比特范的观点或立场
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