增强隐私保护技术

为了继续使用这些数据,遵守CCPA和GDPR等数据隐私和保护法规,并避免因违规而挨罚,许多组织纷纷采用隐私增强技术。 隐私增强技术可确保个人或敏感信息在整个生命周期内保持私密性。

增强隐私保护技术

• 密码算法
  • 同态加密
    • 概念
      • 同态加密是一种加密方法，可以对加密的数据进行计算操作。它生成一个加密的结果，该结果在解密后与操作的结果相匹配，就好像它们是对未加密的数据（即纯文本）执行的一样。这样可以将加密的数据传输，分析并返回给数据所有者，后者可以解密信息并查看原始数据的结果。
    • 常见类型
      • 部分同态加密
        • 可以对加密数据执行一种类型的操作，例如仅加法或乘法，但不能同时执行
      • 某种同态加密
        • 可以执行多种类型的操作（例如加法，乘法），但只能执行有限数量的操作。
      • 完全同态加密
        • 可以执行多种类型的操作，并且对执行的操作数量没有限制。
  • 安全多方计算（SMPC）
    • 这是同态加密的子字段，只有一个区别：用户能够从多个加密数据源计算值。因此，由于SMPC用于大量数据，因此机器学习模型可以应用于加密数据。
  • 差异性隐私
    • 差异性隐私可防止共享任何有关个人的信息。
    • 这种加密算法在数据集中添加了一个“统计噪声”层，从而可以描述数据集中的组模式，同时保护个人隐私。
  • 零知识证明（ZKP）
    • ZKP使用一组密码算法，可以在不泄露证明信息的数据的情况下验证信息。
• 数据屏蔽技术（数据脱敏）
  • 混淆
    • 这是数据屏蔽的总称，其中包含多种方法，可以通过在日志或配置文件中添加分散注意力或误导性的数据来​​替换敏感信息。
  • 假名化
    • 将标识符字段（包含特定于个人的信息的字段）替换为虚拟数据，例如字符或其他数据。企业经常使用化名来遵守GDPR。
  • 数据最小化
    • 收集最少数量的个人数据，使企业能够提供服务要素。
  • 通讯匿名器
    • 匿名器将在线身份（IP地址，电子邮件地址）替换为处置/一次性不可追溯的身份
• 借助AI和ML算法
  • 合成数据生成
    • 合成数据是通过使用包括ML算法在内的不同算法人工创建的数据。如果您对增强隐私的技术感兴趣，因为您需要将数据转换为第三方用户可以访问的测试环境，则生成具有相同统计特征的合成数据是更好的选择。
  • 联邦学习
    • 这是一种机器学习技术，可跨多个分散的边缘设备或保存本地数据样本的服务器训练算法，而无需交换它们。随着服务器的分散，用户还可以通过减少必须保留在中央服务器或云存储中的数据量来实现数据最小化。