區(qū)塊鏈與數(shù)據(jù)共享-習(xí)題 及答案【ch04】隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)共享技術(shù)

第四章隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)共享技術(shù)1.你了解哪些隱私泄露的經(jīng)典案例?在工作學(xué)習(xí)生活中，是否遇到隱私泄露的場景?答案：這里是幾個(gè)經(jīng)典的隱私泄露案例:（1）Facebook泄露用戶數(shù)據(jù)給CambridgeAnalytica。2018年爆出Facebook向第三方機(jī)構(gòu)CambridgeAnalytica泄露了數(shù)千萬用戶的個(gè)人信息,被用于政治營銷。這是互聯(lián)網(wǎng)歷史上最大的隱私泄露事件之一。（2）雅虎數(shù)據(jù)泄露事件。2013年和2014年,雅虎遭遇兩次大規(guī)模的數(shù)據(jù)泄露,影響約30億用戶。泄露的信息包括用戶名、郵箱、密碼等。這損害了雅虎的聲譽(yù)和用戶的隱私。（3）EquifaxDATA泄露。這家信用報(bào)告機(jī)構(gòu)在2017年發(fā)生數(shù)據(jù)泄露,導(dǎo)致1.47億用戶的個(gè)人信息泄露,包括社保號(hào)、出生日期等敏感信息。這成為有史以來對美國消費(fèi)者最嚴(yán)重的泄密事件之一。（4）抖音隱私泄露。2022年有報(bào)道指抖音應(yīng)用會(huì)收集大量用戶隱私數(shù)據(jù)并傳輸?shù)街袊?wù)器,引發(fā)各國對安全和隱私的擔(dān)憂。2.大數(shù)據(jù)生命周期的各階段分別有哪些隱私保護(hù)技術(shù)?它們主要的目的和風(fēng)險(xiǎn)是什么?答案：大數(shù)據(jù)生命周期主要可以分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用幾個(gè)階段。每個(gè)階段主要的目的和風(fēng)險(xiǎn)如下:數(shù)據(jù)采集階段:去標(biāo)識(shí)化技術(shù),如打亂數(shù)據(jù)順序,刪除用戶名等直接標(biāo)識(shí)信息,以防止將數(shù)據(jù)與特定個(gè)人相關(guān)聯(lián)。風(fēng)險(xiǎn)是去標(biāo)識(shí)化處理不當(dāng)可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)可逆。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段:加密技術(shù),使用訪問控制,避免未授權(quán)訪問數(shù)據(jù)。風(fēng)險(xiǎn)是數(shù)據(jù)被黑客攻擊解密。數(shù)據(jù)分析階段:差分隱私技術(shù),在統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果中加入隨機(jī)噪音,防止推斷出單個(gè)數(shù)據(jù)樣本。風(fēng)險(xiǎn)是加入過多噪音會(huì)降低分析效果。數(shù)據(jù)應(yīng)用階段:數(shù)據(jù)minimization原則,僅收集必要的數(shù)據(jù),刪除不需要的用戶數(shù)據(jù)等。風(fēng)險(xiǎn)是過度刪除數(shù)據(jù)導(dǎo)致模型訓(xùn)練不足。3.比特幣和區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的隱私風(fēng)險(xiǎn)有哪些?目前有哪些可用的解決方案?答案：比特幣和區(qū)塊鏈系統(tǒng)主要面臨以下隱私風(fēng)險(xiǎn):1.可追蹤性。比特幣的交易賬本是公開透明的,交易雙方的錢包地址可被追蹤,可能會(huì)泄露用戶身份信息。2.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。通過區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)與其他信息源的關(guān)聯(lián)分析,有可能識(shí)別出用戶身份。3.快照風(fēng)險(xiǎn)。從比特幣快照(Snapshot)中可以分析出隱私信息。4.流量分析風(fēng)險(xiǎn)。通過監(jiān)控節(jié)點(diǎn)流量可以推斷出一些隱私信息。目前主要的解決方案包括:1.比特幣混合器(BitcoinMixer)。將比特幣與其他用戶的幣混合,以隱藏交易源。2.匿名加密貨幣。如門羅幣提供匿名支付功能。3.準(zhǔn)零知識(shí)證明?？梢噪[藏區(qū)塊鏈交易的源和目的。4.引入諸如CoinJoin,CoinSwap等協(xié)議,增加交易的匿名性。5.使用隱私中心化錢包,不記錄用戶交易。4.零知識(shí)證明有哪些性質(zhì)?請闡述其主要流程。答案：零知識(shí)證明的主要性質(zhì)有:1.完全零知識(shí)-證明者不泄露任何知識(shí)給驗(yàn)證者。2.可交互-證明者和驗(yàn)證者之間存在交互。3.可證偽-驗(yàn)證者可以檢驗(yàn)證明的正確性。4.可組合-多個(gè)零知識(shí)證明可以組合成更復(fù)雜的證明。零知識(shí)證明的主要流程:1.建立:證明者選擇一個(gè)秘密,構(gòu)建一個(gè)predicate謂詞,predicate關(guān)于秘密的命題成立。2.提交:證明者構(gòu)造一個(gè)proof,不泄露predicate中的秘密,提交給驗(yàn)證者。3.質(zhì)詢:驗(yàn)證者給proof提出質(zhì)詢,要求證明者回應(yīng)。4.回應(yīng):證明者在不泄露秘密的前提下,回答驗(yàn)證者的質(zhì)詢。5.驗(yàn)證:驗(yàn)證者根據(jù)proof和回應(yīng),確認(rèn)predicate成立,則證明通過。5.同態(tài)加密有哪些主要類型?它們的特點(diǎn)分別是什么?答案：同態(tài)加密主要可以分為以下幾類:1.部分同態(tài)加密(PHE):只支持加法或乘法運(yùn)算的同態(tài)加密。例如Paillier加密。2.quelque同態(tài)加密:同時(shí)支持加法和乘法運(yùn)算。例如RSA算法。3.全同態(tài)加密(FHE):可以支持任意運(yùn)算的同態(tài)加密。例如Gentry提出的第一種FHE方案。不同類型同態(tài)加密的特點(diǎn)是:PHE:效率高,僅支持單一運(yùn)算。quelque:支持部分運(yùn)算,效率一般。FHE:功能完整但效率低,計(jì)算量大。6.安全多方計(jì)算的特點(diǎn)是什么?有哪些可能的應(yīng)用場景?答案：安全多方計(jì)算(SecureMulti-partyComputation,SMC)的特點(diǎn)是:1.在不借助可信第三方的前提下,讓多方共同計(jì)算,而保護(hù)單個(gè)參與方的隱私。2.通過加密、分布式點(diǎn)對點(diǎn)計(jì)算實(shí)現(xiàn)輸入數(shù)據(jù)保密。3.通過零知識(shí)證明等手段證明計(jì)算的正確性。4.即使部分參與方不誠實(shí)也可以保證計(jì)算結(jié)果正確。安全多方計(jì)算的潛在應(yīng)用場景有:1.多方數(shù)據(jù)分析。不同組織能在保護(hù)隱私的前提下共享和分析數(shù)據(jù)。2.電子投票。在不泄露選票的前提下完成投票。3.密碼學(xué)貨幣交易。在不透露交易細(xì)節(jié)的情況下完成交易。4.機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的隱私保護(hù)。5.金融區(qū)塊鏈中的交易保護(hù)。7.聯(lián)邦學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用場景有哪些?目前還存在哪些主要挑戰(zhàn)需要解決，其研究重點(diǎn)是什么?答案：聯(lián)邦學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用場景有:1.醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析。不同醫(yī)院可以在保護(hù)患者隱私前提下,共享數(shù)據(jù)進(jìn)行疾病研究。2.金融風(fēng)險(xiǎn)控制。銀行可以一起訓(xùn)練Fraud檢測模型,不泄露用戶信息。3.自動(dòng)駕駛技術(shù)。不同車企可以聯(lián)合訓(xùn)練自動(dòng)駕駛系統(tǒng),同時(shí)保護(hù)客戶數(shù)據(jù)。4.關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的聯(lián)合防御。如電網(wǎng)安全領(lǐng)域的應(yīng)用。目前聯(lián)邦學(xué)習(xí)還存在一些挑戰(zhàn):1.可擴(kuò)展性問題。要實(shí)現(xiàn)規(guī)?？蓴U(kuò)展的高效聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)。2.數(shù)據(jù)隱私與模型性能的平衡。防止隱私泄露的同時(shí)保持模型準(zhǔn)確率。3.聯(lián)邦系統(tǒng)的安全性。防止對手方的惡意攻擊或數(shù)據(jù)竊取。4.系統(tǒng)間高效協(xié)作。不同系統(tǒng)之間如何實(shí)時(shí)有效地協(xié)作。因此當(dāng)前研究重點(diǎn)是:提升效率、增強(qiáng)隱私保護(hù)、確保安全性、優(yōu)化系統(tǒng)協(xié)調(diào)等方面。聯(lián)邦學(xué)習(xí)仍需要持續(xù)研發(fā)以應(yīng)對實(shí)際需求。8.你還了解哪些其他隱私保護(hù)技術(shù)?答案：1.差分隱私(DifferentialPrivacy):在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫查詢結(jié)果中添加Noise噪音,防止通過聚合分析獲取單個(gè)數(shù)據(jù)記錄信息。2.信任執(zhí)行環(huán)境(TEE):將敏感代碼和數(shù)據(jù)放在cpu內(nèi)置的安全的受保護(hù)執(zhí)行環(huán)境中運(yùn)行。IntelSGX就是一種TEE技術(shù)。3.加密數(shù)據(jù)計(jì)算:直接對加密的數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算,避免解密可能導(dǎo)致的隱私泄露。例如同態(tài)加密、準(zhǔn)同態(tài)加密等。4.準(zhǔn)零知識(shí)證明:證明某個(gè)