如何杜绝“Facebook数据丑闻”,矩阵元给出解法

近期,Facebook的“数据丑闻”引起了全球人民的注意。手里掌握了20亿用户资料的Facebook,在不经用户同意的情况下将数据泄露给剑桥数据公司。更可怕的是,该公司在进行了数据归集和分析后,不仅仅推荐购买链接,更是通过数据分析操控舆情。爆料直指其直接影响2014 年美国国会大选, 2016年美国总统选举以及英国退欧选举等重大政治事件,引发轩然大波。

如何杜绝“Facebook数据丑闻”,矩阵元给出解法

现今社会,社交网络已经成为我们生活的重要组成部分,没有社交账号的人犹如生活在原始社会。但是在社交网络上曝光的信息也时刻威胁着我们的生活。隐私保护已经成为各界的研究焦点。

如何在享受社交乐趣的同时保护个人隐私?

数据隐私保护在互联网发展的二十年里一直被认为是十分严重的问题,曾有人提出这可能是足以毁灭互联网在人类社会中扮演重要角色的重大危机。

但很多年过去,互联网、大数据、到如今的人工智能,数据资料在人类社会科技应用中扮演的角色越来越重要,有越来越多的个人数据通过不同工具被曝露在各个地方,在用户知情或不知情的情况下被随意使用。

但数据资料安全保护这个问题,却始终没有得到一个足以取得共识的解法,甚至可以说,每一次出现重大数据安全风险事件,最后都是以补丁式的方法处理,面对无法计数的海量数据持续涌来,补丁式的数据安全保护技术或解决方案,都只是治标不治本的一时之需而已。

时代发展的同时,数据保护的方式也必须与时俱进。相比治标不治本的补丁式数据安全保护技术,从根本就做好数据的保护才是重中之重。

广播加密, 群签名, 同态加密,安全多方计算,零知识证明算法,从源头将用户的数据进行加密。

作为CRYPTO 2018全球合作伙伴,国内前沿科技公司矩阵元在算法、密码学领域始终不断探索,并取得了有目共睹的成就。其运用广播加密、群签名、 同态加密、安全多方计算、零知识证明算法等,从源头将用户的数据进行加密,这样一来,即使是将数据放在公开透明的平台上,也不会被人滥用、盗用。

如何杜绝“Facebook数据丑闻”,矩阵元给出解法

广播加密

广播加密就是将一段报文同时用多个公钥加密, 这些公钥对应的私钥都可以解密报文。简单来说就是:

用户A将自己的信息加密后放到区块链上,只有获得许可的B、C、D等可以看到A发送的信息,其他没有得到许可的E、F、G则无法看到。

这样一来就大大降低了其他人盗取信息的可能。

群签名

在一个群签名方案中,一个群体中的任意一个成员可以以匿名的方式代表整个群体对消息进行签名。只有群管理员才可以根据签名追踪消息发布者,其他无论群内群外都无法发现消息的发布者。

同态加密

同态加密是具有特殊性质的密码学加密技术。对经过同态加密的数据进行处理得到一个输出,将这一输出进行解密,其结果与用同一方法处理未加密的原始数据得到的输出结果是一样的。

同态加密算法关注的是数据处理安全,提供了一种对加密数据进行处理的功能。也就是说,其他人可以对加密数据进行处理,但是处理过程不会泄露任何原始内容。同时,拥有私钥的用户对处理过的数据进行解密后,得到的正好是处理后的结果。

也就是说在不泄露用户数据的情况下,同样可以对数据进行操作和运算。如此一来,保证数据隐私的同时也可以正常的进行数据的分析和运算。

安全多方计算

安全多方计算可以有效解决不信任的数据参与方之间保护隐私的协同计算问题,为各数据孤岛建立起隐形的桥梁,大大提升社会数据协同价值,使数据皆可计算。举个形象的例子如百万富翁问题:在没有可信第三方的前提下,两个百万富翁不泄露自己资产,比较谁更有钱。

同时,安全多方计算还可以有效支持参与方决策的科学化、精准化、便捷化,提高社会服务覆盖范围和服务质量。在金融业、制造业、医疗业等都具有重大意义。

零知识证明

零知识证明指的是证明者能够在不向验证者提供任何有用的信息的情况下,使验证者相信某个论断是正确的。举个生活中的例子,A要向B证明自己拥有某个房间的钥匙,假设该房间只能用钥匙打开锁,而其他任何方法都打不开。B确定该房间内有某一物体,A用自己拥有的钥匙打开该房间的门,然后把物体拿出来出示给B,从而证明自己确实拥有该房间的钥匙。这就是零知识证明,它的好处在于,在整个证明的过程中,B始终不能看到钥匙的样子,从而避免了钥匙的泄露。

此次的“数据丑闻”事件不过是捅破了长期大家都不愿意去面对的真相。如果通过此次事件可以唤醒大家对隐私保护的重视和关注,并且促进隐私保护的发展,倒也算是“因祸得福”。

矩阵元的五种数据隐私保护方案都已经在测试中获得了成功,其中零知识证明和安全多方计算解决方案也已经在2017年9月正式推出。未来矩阵元会持续践行低调务实的理念,将隐私保护进行到底。

极客网企业会员

免责声明:本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后,将会依法尽快联系相关文章源头核实,沟通删除相关内容或断开相关链接。

2018-03-26
如何杜绝“Facebook数据丑闻”,矩阵元给出解法
近期,Facebook的“数据丑闻”引起了全球人民的注意。

长按扫码 阅读全文