隱私數據保護的主要途徑？

目前對于隱私數據的保護主要有兩個途徑，一是技術保護，二是政策保護。

• 首先在技術保護方面，常用的隱私保護算法主要有三類，分別為多方安全計算（MPC）、聯邦學習（FL）和可信執行環境(TEE)，通過建立可靠的模型，最終達到保護數據的目的。

  • 可信執行環境

    可信執行環境通過在硬件計算平臺上引入安全軟硬件協同設計架構來提高系統的安全性。通過基于硬件密鑰的安全代碼加載，強制硬件環境中計算行為不可作惡。其優點是速度較快，缺點是過于中心化，需要信任硬件提供方，并且存在設計漏洞，易被側信道攻擊等安全風險。

  • 安全多方計算

    安全多方計算研究的是在無可信第三方的情況下，幾個相互不信任的參與方如何安全地計算一個約定函數的問題。

    安全多方計算可在明文數據不離開各自節點的前提下，完成多方協同分析、處理和結果發布，適合以下應用場景：多個機構之間想共享數據以供信息聯合查詢，但又互不信任，每個機構都需要防止數據泄露。利用安全多方計算技術，可以實現數據的安全查詢，即在不泄漏任何一方數據的情況下對數據整合和分析，如此，企業可以在我們的技術的幫助下打通這一原本不可能的場景，并且滿足法律合規的需求。

  • 聯邦學習

    聯邦學習本質上是一種分布式機器學習技術，或機器學習框架。聯邦學習的目標是在保證數據隱私安全及合法合規的基礎上，實現共同建模，提升AI模型的效果。

• 在技術方面外，就是政策保護。國內外都出臺了一系列的數據保護政策來進一步規范數據的提取與使用，在法律的支持下，我們的隱私數據將會更加安全。

回答所涉及的環境：聯想天逸510S、Windows 10。