文 | 国网吉林省电力有限公司四平供电公司 任洪民

国网思极网安科技（北京）有限公司 李祉岐 孙磊 尹琴

随着个人数据隐私保护的重要性逐渐凸显，联邦学习、同态加密和多方计算等隐私保护技术变得愈发重要。本文旨在探讨这些领域的最新国际进展。在联邦学习部分，介绍了联邦学习的基本原理和应用领域，特别关注了差分隐私和安全多方计算在联邦学习中的应用，以及最新的隐私增强型联邦学习技术。同态加密部分探讨了同态加密的基础知识，以及其在安全云计算和数据隐私保护中的应用。最新进展包括针对同态加密的性能优化和与深度学习的结合。在多方计算部分，解释了多方计算的概念和安全协议，并讨论了多方计算在敏感数据协作分析和隐私保护数据挖掘中的应用。最新进展包括多方计算协议的效率改进和与人工智能的融合。最后，探讨了隐私保护技术面临的挑战，包括隐私与效能的权衡以及法规与伦理问题，并展望了未来的趋势，包括跨界合作与标准化，以及强化学习与隐私保护的融合。

一、隐私计算的基本概念

隐私计算是由两方或多方联合计算的技术和系统，参与方在不泄露各自数据的前提下通过协作对他们的数据进行联合机器学习和联合分析，且计算结果可被验证。隐私计算本质上是在保护数据隐私的前提下，解决数据流通、数据应用等数据服务问题，其主要特点包括：“数据可用不可见，数据不动模型动”“数据可用不可见，数据可控可计量”“不共享数据，而是共享数据价值”等。

联邦学习、同态加密和多方计算是隐私计算的三个重要技术。联邦学习是一种分散式的机器学习方法，用于在多个数据持有方之间合作建立机器学习模型，而无需将原始数据集中在一起。每个数据持有方只共享模型更新的信息，而不是明文数据。这有助于保护数据隐私，因为原始数据不离开数据持有方的控制。联邦学习广泛用于医疗、金融和智能设备领域。同态加密是一种加密技术，允许对加密数据进行计算，而无须解密。这意味着数据可以保持加密状态，同时进行有用的计算，确保数据的隐私性。同态加密通常用于云计算环境，其中云服务提供商可以计算加密数据，而不了解明文数据。多方计算是一种协议，允许多个参与方在不共享明文数据的情况下进行计算。每个参与方将其输入数据加密并共享给其他方，然后通过安全计算协议执行计算，以获得最终结果。多方计算适用于涉及多个组织或个体的数据合作项目，如隐私保护数据挖掘和合作分析。

联邦学习适用于需要建立共享模型的情况，适合机器学习应用。同态加密适用于云计算环境，可以保护数据的机密性，但可能会引入性能开销。多方计算适用于涉及多个数据持有方的场景，需要协同计算结果。每种技术都有其优点和限制。选择合适的隐私计算技术取决于具体的应用场景和安全需求。有时，这些技术也可以结合使用，以实现更强大的隐私保护。随着隐私计算领域的不断发展，研究人员不断努力改进这些技术，以应对不断演变的数据隐私挑战。

二、联邦学习技术

联邦学习是一种特殊的机器学习方法，它允许在多个设备（例如手机或电脑）上本地进行模型的训练和更新，而不需要将数据集中在一处。这种技术在处理大规模数据时，特别是有隐私保护需求的场景下，具有很大的优势。

联邦学习的原理基于这样一个理念：在多个设备上训练的模型可以更准确地捕捉每个设备上的数据特征，同时又不需要共享或传输数据。具体来说，每个设备都会在自己的数据集上训练一个本地模型，然后将这个模型上传到一个中心服务器。服务器会聚合这些模型，即对每个模型的参数进行平均，以得到一个全局模型。这个全局模型会被下发给各个设备，每个设备再在自己的数据集上微调这个全局模型。这样，每个设备都参与到全局模型的训练中，同时又不会暴露自己的数据。

联邦学习的应用场景非常广泛，例如在自动驾驶、推荐系统、语音识别等领域都有应用。例如，在自动驾驶中，每个车辆都可以在本地收集驾驶数据并进行模型训练，然后将模型参数上传到中心服务器，服务器进行模型聚合后下发给各个车辆，从而实现整个车队的驾驶辅助能力的提升。同时，这种方法还可以应用于医学图像处理，例如在医疗影像分析中，每个医生可以在本地对影像进行标注和模型训练，然后将模型上传到服务器进行聚合，以提升诊断的准确性和效率。

然而，联邦学习也面临一些挑战。由于参与方的数据分布和特征可能不同，模型的性能可能会受到影响。此外，参与方之间的通信成本和计算资源限制也需要考虑。总之，联邦学习通过在保护隐私的前提下，实现参与方之间模型参数的共享与协作，解决了集中式学习中隐私泄露的问题。它在个性化推荐、医疗、金融等领域有着广泛的应用前景，并且随着技术的发展和改进，联邦学习将在未来发挥更加重要的作用。

美国阿贡国家实验室Ian Foster是联邦计算的先驱之一，提出了“网格计算”的概念，这为联邦计算的发展奠定了基础。他认为联邦计算可以实现跨组织和跨地理位置的合作，为科学研究和大规模数据处理提供了强大的计算能力。美国得克萨斯大学奥斯汀分校的Peter Stone教授对联邦学习在多智能体系统中的应用进行了全面的综述。他指出联邦计算在解决分布式学习中的通信和隐私问题方面具有重要意义，并提出了一系列改进方法和算法。Google的联邦学习团队介绍了一些提高联邦学习通信效率的策略。微软亚洲研究院的研究者们也探讨了如何实现规模化的联邦学习系统设计。这些研究者的工作为联邦计算的理论和应用发展提供了宝贵的经验和思路。他们的观点和方法对于解决联邦计算中的挑战和难题具有重要的指导意义。

三、同态加密技术

同态加密是一种重要的密码学技术，它具有独特的概念、原理和广泛的应用场景。同态加密允许在密文域中进行计算，而无须解密密文，从而保护了数据的隐私和安全性。

同态加密的概念是指在密文领域进行计算，并将计算结果转化为相应的密文形式。这意味着在不暴露明文的情况下，可以对密文进行加法、乘法以及其他基本运算。与之相对的是传统的加密算法，它们只能对明文进行加密和解密操作。

同态加密的原理是基于数学上的复杂运算，其中最常见的是基于整数环的同态加密方案。这些方案利用了数论和模运算的性质，通过巧妙设计的加密算法，使得密文之间的运算结果与明文的运算结果相对应，从而实现同态性质。

图1 同态加密技术示意图

同态加密的应用场景非常广泛。首先，同态加密可以在云计算中实现数据安全共享和计算外包。用户可以将数据加密后上传到云端，云服务提供商可以在密文域中执行计算任务，然后将计算结果返回给用户，而不会暴露数据的明文内容。

图2 多方计算技术示意图

其次，同态加密在金融领域和医疗领域也有重要的应用。例如，在金融风险评估中，银行可以通过同态加密将客户的敏感数据进行加密，并在不暴露客户隐私的情况下进行风险评估和决策。在医疗数据共享中，同态加密可以保护患者的隐私，同时允许医疗机构进行研究和分析。此外，同态加密还可以在安全多方计算中发挥重要作用。安全多方计算是一种协议，允许多个参与者在不暴露个体私密输入的情况下进行计算。同态加密可以用于实现安全多方计算的隐私保护功能，确保计算的正确性和安全性。总体而言，同态加密作为一种强大的密码学技术，具有广泛的应用前景。它在保护数据隐私、实现安全计算和促进数据共享方面具有重要作用，并在各个领域中得到了越来越广泛的应用和研究。

近年来，同态加密作为一种重要的密码学技术，受到了国际上众多研究者的关注和研究。同态加密的研究进展在保护数据隐私和安全通信方面具有重要意义。Craig Gentry是同态加密领域的知名研究者，于2009年提出了首个全同态加密方案。他的研究成果为同态加密的发展奠定了基础，并引领了该领域的进一步研究，观点主要集中在同态加密的安全性和应用领域的拓展。Shai Halevi是加密学领域的专家，在同态加密方面的研究也有重要贡献，主要关注同态加密的实用性和性能优化，提出了一些改进的方案和算法，使同态加密更加高效可行。Zvika Brakerski是同态加密领域的年轻研究者，在同态加密的安全性和功能性方面做了许多有影响力的工作，提出了基于零知识证明的同态加密方案，为同态加密的安全性提供了更多保障。

四、多方计算技术

多方计算是一种保护隐私的计算方法，旨在在多个参与方之间执行计算任务而不暴露私密数据。其基本原理是通过使用密码学技术和协议，使得每个参与方只能获得计算结果，而无法获知其他参与方的输入。

多方计算的核心概念是安全多方计算协议。这些协议允许参与方在不泄露私密数据的情况下进行计算，并确保计算结果的正确性和完整性。其中最著名的安全多方计算协议是基于秘密共享技术的安全多方计算协议。该协议将私密数据分割成多个部分，分发给参与方，并使用密码学技术确保只有在满足特定条件的情况下才能重建出原始数据。

多方计算在各个领域有着广泛的应用场景。在金融领域，多方计算可以用于保护交易数据的隐私，使得参与方可以进行计算和分析，同时不暴露敏感信息。在医疗领域，多方计算可以用于合作研究，医院可以共享数据进行疾病预测和药物研发，而不必泄露患者的个人信息。

另外，多方计算还可以应用于隐私保护的人工智能领域。当机器学习模型需要使用多个数据源进行训练时，参与方可以通过多方计算将数据合并并训练出模型，而不必共享原始数据。这可以有效防止数据泄露和隐私侵犯。

尽管多方计算具有广泛的应用前景，但也存在一些挑战和限制。首先，多方计算的计算开销较大，需要更多的计算资源和时间。其次，设计和实现安全的多方计算协议需要深厚的密码学和分布式系统知识。此外，参与方之间的信任关系也需要谨慎考虑，以确保计算结果的可信度。

总之，多方计算是一种保护隐私的计算方法，通过密码学技术和协议实现参与方之间的计算，不暴露私密数据。它在金融、医疗和人工智能等领域具有广泛的应用场景，但也需要解决计算开销、安全协议设计和参与方信任等挑战。随着技术的发展和应用的扩大，多方计算将在保护隐私和数据合作方面发挥越来越重要的作用。

近年来，多方计算成为计算机科学领域的热门研究方向。多方计算旨在实现在分布式计算环境中多个参与方之间的安全和私密计算，保护参与方的隐私数据不被泄露。在国际上，许多研究者致力于多方计算的研究，并取得了重要的进展。Andrew Yao是多方计算领域的先驱之一，提出了著名的“耐损性”概念，即使在部分参与方受到攻击或被腐败的情况下，多方计算仍能保持其安全性。Shafi Goldwasser是多方计算和密码学领域的知名科学家，与Silvio Micali共同提出了零知识证明的概念，为多方计算提供了更强的隐私保护，并首次提出了基于零知识证明的多方计算协议。Oded Goldreich提出了安全多方计算的理论模型。Ronald Cramer等人提出了一种安全多方计算协议，用于计算区间函数。

五、隐私计算技术展望

隐私计算技术是当今数字时代中备受关注的热门话题之一。随着人们对个人数据隐私的日益重视和对数据安全的不断担忧，隐私计算技术的发展前景变得愈发广阔。展望未来，隐私计算技术将在以下几个方面取得显著进展。

首先，隐私保护法规的进一步完善将成为推动隐私计算技术发展的重要驱动力。随着欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）等法规的实施，隐私保护成为全球范围内的共识。未来，更多国家和地区将出台相关法规，规范个人数据的收集、存储和共享。在这种背景下，隐私计算技术将得到广泛应用，帮助企业和组织实现合规性，并保护用户的隐私权益。

其次，隐私计算技术将更加普及和成熟。当前的隐私计算技术已经能够实现数据在计算过程中的加密和保护，但仍存在一定的局限性。未来，随着技术的不断进步和算法的改进，隐私计算技术将变得更加强大和高效。更多的行业和领域将开始应用隐私计算技术，包括医疗健康、金融、人工智能等。同时，隐私计算技术将逐渐成为数据共享和合作的基础，为不同组织间的数据交换提供安全可靠的解决方案。

此外，隐私计算技术的研究和创新也将持续推动其发展。随着对隐私计算技术的深入理解和需求的不断演变，研究人员将不断提出新的算法和技术，以应对日益复杂的数据隐私挑战。例如，差分隐私技术、同态加密技术等将得到进一步发展和完善。同时，隐私计算技术与其他前沿技术的结合也将带来更多的创新应用，如区块链、边缘计算等。

总而言之，隐私计算技术将在未来取得长足的发展。随着隐私保护法规的完善、技术的进步以及研究的深入，隐私计算技术将成为保护个人隐私、促进数据共享和合作的重要工具。在数字化时代，隐私计算技术的发展对于构建信任、保护个人权益和推动数据驱动的创新具有重要意义。