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专访|中国中文信息学会大数据安全与隐私计算专委会主任李凤华研究员
2022-08-15
摘录于21世纪经济报道
在监管趋严的背景下，隐私计算备受关注，被视为打开数据大规模流通、融合和交易“大门”的钥匙。作为近年来才被提出来的新技术，隐私计算目前仍处于高速发展和不断完善的阶段。
中国中文信息学会常务理事，大数据安全与隐私计算专委会主任李凤华研究员是国际上率先提出隐私计算（Privacy Computing）的学者，他在接受21世纪经济报道记者专访时表示，当前，国内个别机构、少数企业为了蹭“隐私计算”热度，将密码学领域学者提出的同态加密、安全多方计算等技术纳入隐私计算范畴，误导大家认为所谓的隐私计算技术存在对算力要求过高等问题，同时隐藏了这些技术只适用于局部场景的隐私保护缺陷，并没有普适性地、全生命周期地保护好隐私数据。
隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法
21世纪：你如何定义隐私计算？
李凤华：我于2015年在国际上首次提出隐私计算（Privacy Computing），并在国内外首次正式发表于《通信学报》（2016年第4期）上，给出的隐私计算（Privacy Computing）定义是：面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，是隐私信息的所有权、管理权和使用权分离时隐私度量、隐私泄露代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统。
21世纪：数据的可复制性和可共享性等特征降低了持有方交易数据的意愿，隐私计算是否可化解该难题？
李凤华：数据的可复制性和共享性是数据交易的本质要素，数据的共享性是通过数据可用性体现出来的。也就是说购买方的数据可用性是数据交易价值的体现。而目前对数据交易的购买方后续是否按照约定去使用数据缺少技术层面的控制机制。
因此，如何在满足数据可用性的前提下保护用户隐私，即共享时如何平衡隐私保护和信息损失是隐私保护的重要挑战，隐私计算的计算框架能够有效地解决该问题。
21世纪：隐私计算具体在数据交易的哪些环节发挥作用？
李凤华：数据交易的主要环节包括数据的确权、定价、交易、清算审计等。隐私计算架构的主要环节包括隐私信息抽取、场景描述、脱敏和销毁等操作、保护方案选择、保护效果评估、侵权取证与溯源等。
有效的隐私保护是每个人从数据交易中获益的前提条件
21世纪：个人是否可以从数据交易中获益？
李凤华：在隐私得到充分保护的前提下，数据交易将更加有力地促进服务商提高现有服务的质量和效率，拓展新的业务模式。但是，如果隐私保护得不好，数据所有者会不愿意共享自身数据，缺少隐私数据将会抑制服务商业务的创新和发展，消费者享受优质、免费服务的机会也会减少。
当然，有效的隐私保护是我们每个人可以从数据交易中获益的前提条件，可实现个人与企业的双赢；否则，所有人的利益都将受损，形成个人与企业双输的局面。
21世纪：个人担心在数据交易中被泄露隐私，怎么看待这种担忧？
李凤华：数据交易的本质是数据所有权和使用权在不断的变更，数据频繁的流通会因保管不善、越权滥用、脱敏防护不够等因素导致泄露隐私。从这个角度来讲，个人担心在数据交易中被泄露隐私是很正常的，其实质是担心数据使用者越权滥用，这要依靠数据安全法、个人信息保护法的监管作为最后一道防线。
21世纪：强监管会退去吗？到那时隐私计算还会有发展前景吗？
李凤华：因利益冲突，隐私数据泄露的隐患永远不会消失，隐私数据共享和泄露之间的矛盾是永恒存在的，这与是否有监管无关。
隐私计算作为个人信息泛在受控共享的核心基础理论，必然会越来越成熟、越来越丰富，各类新技术、新应用的发展也将不断促进隐私计算技术的螺旋式演进。
21世纪：作为还比较新颖的技术，隐私计算还存在哪些需要完善的地方？
李凤华： 隐私计算未来需要从六个方面完善和发展：一是要研究隐私计算的基础理论；二是隐私智能感知与动态度量；三是隐私保护算法；四是隐私保护效果评估；五是隐私侵权行为判定与溯源；六是隐私信息的完备删除。
21世纪经济报道记者 尤为
专访全文：http://www.21jingji.com/article/20220812/herald/db1f1c4323227868f4208caa9291de4e.html
