星云小课堂-第五期—(数据即石油)是否可通过隐私计算保障数据主权？

21 世纪的数据就像 18 世纪的石油：一种巨大的、尚未开发的宝贵资产。就像石油一样，对于那些看到数据的基本价值并学会提取和使用它的人来说，将会获得巨大的回报。我们处于数字经济中，数据比以往任何时候都更有价值。这是从政府到当地公司一切顺利运作的关键。没有它，进步就会停止。

早在 2017 年，《经济学人》就?发表了一篇题为“世界上最有价值的资源不再是石油，而是数据”的故事。自发布以来，该话题引发了大量讨论，“数据是新石油”已成为普遍话题。问题是讨论通常集中在为什么这是一件坏事。

当然，对于科技巨头如何利用他们对我们的了解，存在合理的担忧。但与此同时，所有这些数据可以（并且确实）以无数种方式改善世界。让我们来看看下面这个例子：

天空之眼

拥有先进成像技术的飞机飞越一个社区的想法听起来不是一件好事，但它可以。想象一架飞机，配备各种成像设备，在相对较低的高度飞行，每天收集 TB 级的视觉图像、毫米波和红外波长图像、穿云雷达等数据。

出于什么目的？这样农场可以更准确地预测今年的玉米收成，或者天然气公司可以调查数万英里的输电线路以避免野火，或者让 FEMA 可以使用这些数据来决定它需要按照什么顺序疏散公民在自然灾害期间。

但是，如果没有海量数据——每天数百 TB 的原始航拍镜头，这一切都是不可能的。

看完这个例子请你们回头想象下，我们每天用的手机里面的各种APP好像也在? “ 做这种事 ”?。自信点，把好像给去掉吧。这几天闹得沸沸扬扬的滴滴APP收集个人数据的新闻吃瓜群众没少看到吧？今年4月份拼夕夕APP可上传用户手机相册和远程控制删除手机的东西相信大家也知道吧，是不是觉得很可恶。如果有一款APP打开后会直接弹窗告诉你我会收集你的个人数据和隐私。同意的话请在下面打勾，那么我相信没一个人会用这款软件。所以资本家就把收集你个人隐私数据这几个字写成了几十页的专业术语，同样，相信看都没看都会直接点击我同意然后进入这款软件使用，用起来确实方便，但是这是用你个人的数据为代价换取的。方便的体验≠个人数据。这样的交易是非常亏的。据我们星云商学院得到的数据显示：在暗网灰色产业中，200万个有效号码可以卖65万人民币，而且还可以转手多次交易。所以这就是为什么每天基本上都可以接到推销电话的烦恼。这还只是个人隐私泄露的冰山一角。

那么有没有通过什么办法来杜绝这些事呢？有，答案是：通过隐私计算

隐私计算是在不暴露原始数据的情况下计算数据，且计算结果可被验证。它包括全同态加密（MPC）、安全多方计算（TEE）等多个研究方向，有许多专业的技术文章介绍它们的工作原理，若你希望更进一步了解，可以去查看。

我们既要享受便利的服务，还要有自己的数据主权，唯独通过隐私计算才可以换取。打比方，你想吃佛跳墙，但是你不知道佛跳墙里面有什么吃的。那么隐私计算出来的结果会告诉你佛跳墙里面有什么吃的，但是不会告诉你是怎么做出来的。隐私计算的角色是一种可供选择的保护隐私的方法。

并非所有数据都具有相似的价值

我们可以把数据分为三大类：

第一类是身份数据；

第二类是行为数据；

第三类是生产力价值数据。

第一类身份数据在网络和现实世界中被用于注册和身份确定，比如身份证号码、电话号码、账户信息等等，这类信息对于非法产业有着最大的价值，一旦泄露也会给用户带来大的安全隐患。但对于正规数据产业，这类信息反而没有计算价值，它们计算不出有意义的结果。

因此，这一类数据本身是不需要考虑如何通过隐私计算实现数据价值的。

第二类是行为数据，它包括用户在网络上的浏览痕迹、消费数据，也包括用户的产品使用习惯数据等。可以通过计算这些数据对用户进行个人画像，再基于画像向用户推送广告、推送内容、提供服务，甚至推销观点。这就是我们常说的大数据杀熟

行为数据有两大类价值，一是广告价值，我们都知道几乎是广告养活着整个互联网产业；二是能够帮助产品了解用户，从而为用户提供更好的个性化服务。

这其中标志性的事件是 2018 年?Facebook?的数据门事件。在该事件中，一家名为剑桥分析的数据运营公司获取了超过 5000 万名 Facebook 用户的数据，通过数据计算，他们筛选出其中政治立场摇摆的对象并向其投放精准匹配的政治宣传广告，从而影响了美国的大选和英国的脱欧公投。

第三类数据，

第三类数据的采集范围最广，数据量最大。它可以来自于人类，比如个人的医疗数据和财务数据、个人的产品使用习惯数据等等；也可以来自于物联网设备，比如传感器收集到的大气情况数据、自动驾驶数据等等。

它的一部分数据来源与第二类数据相同，都是使用互联网产品的用户，只不过采集到的数据的处理方式和用途不同：第二类数据是取之于用户、用之于用户，而第三类数据是被集合后跨数据主体使用。从数据本身的角度出发，我们可以认为某个数据既是第二类数据，也是第三类数据。

第三类数据具有最大的数据价值，同时它们也有可能最先进入到数据使用权的交易市场，实现数据价值。不同于第二类数据是互联网企业自己拥有数据使用权同时自己使用数据，不需要进行数据交易，在生产力价值数据的应用场景中，出现了不拥有数据使用权但希望使用数据的角色。从这个角度，我们可以认为第三类数据是指所有可资产化的数据的集合。我们可以拿医疗数据为例来更好的理解如何使用第三类数据。科研机构或制药厂如果能有大量的医疗数据的支持，就能更好、更快的研究疾病和开发新药，但拥有数据资源的医疗机构因为用户隐私问题和自身利益，并不会把这些数据提供给其他机构使用。

Phala-可信网络：

开头我们说了，隐私计算是在不暴露原始数据的情况下计算数据，且计算结果可被验证。它包括全同态加密（MPC）、安全多方计算（TEE）等多个研究方向。而Phala采用的是安全多方位计算TEE技术，我们每天手机上指纹解锁，面部解锁，这些用的就是TEE技术，只是在本地运行的TEE加密隐私计算技术。是没办法上传云端的。Phala采用的则是云端隐私计算加密算法。可以把Phala理解成是一座分布式云端服务器。采用的是因特尔CUP的SGX沙盒计算。从而可以在传输计算数据的时候不被他人看到整个计算过程，只会显示最终结果。就像上面说的佛跳墙那个例子一样。我们新云商学院有出售Phala矿机。我们的矿机是放在IDC机房。放在IDC机房的比放在矿场好太多。IDC是阿里服务器，百度服务器，甚至中国移动和各大银行都会选择存放的标准服务器机房。矿场则存在不稳定，政策影响，非法等情况。星云商学院的矿机种类有多种，可联系服务咨询详细信息。

重新理解「数据即石油」

数据常被比作石油。

虽然楔形文字中便有人类在死海沿岸采集天然石油的记录，但直到 1846 年亚布拉罕·季斯纳发明从煤中提取煤油的方法，1853 年伊格纳齐·武卡谢维奇和扬·策从原油中分馏出精炼的煤油，现代石油工业的历史才算真正开始。

不过这仅仅是开始，作为煤油灯燃料的石油并不特别，只有在后来当它被用于内燃机后，才爆发出巨大的潜力，并成为世界上最重要的一种资源。

数据与石油的相似之处在于，仅仅有数据还不够，只有实现了数据的「炼油术」，才有可能开启数据的产业时代。

而数据与石油的不同之处在于，石油是先有炼油厂，然后才有内燃机的需求，而数据是已有巨大的使用需求，却没有成熟的技术和基础设施支持这种需求。

这或许是一件好事。道路漫长，但我们知道方向。

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编译者/作者：星云商学院

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