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面向公共服务的隐私计算
2022-04-11 11:21:15    浏览次数:
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作者:王向坤
最近,关于隐私计算的消息时有耳闻,对于这个概念,很多人开始的感觉估计是一样的,因为有云计算的认知基础,大概率会想到是一种与大数据提取有关的东西。根据网上的介绍,隐私计算是这么个含义,隐私计算(Privacy compute 或Privacy computing)是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合,达到对数据“可用、不可见”的目的;在充分保护数据和隐私安全的前提下,实现数据价值的转化和释放。并且得知,业内对于隐私计算的研究已在进行。
 
很多事情,人们在不知道的时候,并不着急,或者按部就班,或者不去想,可是一旦听说了,就会去想,这事儿与自己有没有关系,如果有关系,就会关注,关系密切,关注度就会高,如果有竞争力,存在利害关系,就会着急。
 
关于隐私计算,不同的人,站在各自的角度,想法是不一样的,特别是,目前隐私计算还不成熟,处于研究阶段,我们到底该如何做呢?
 
作为管线服务的一员,很自然的就会想到,隐私计算与管线服务有什么关联?如何关联?管线服务能否引入隐私计算,或者说,隐私计算能否成为管线服务的基础构成,从而为管线服务提供更多的应用?
 
在考虑了管线数据的测绘属性后,很多人估计就会想到保密要求,进而想到应用的限制,在互联网地图得到广泛应用的今天,管线数据仍被局限于一隅,在为城市规划、管理服务过程中,受到各种掣肘和制约。这里面不仅有测绘密级限制的原因,也有产权归属等利益的原因。
 
那能不能通过引入隐私计算的概念,来解决这个应用的问题?毕竟在隐私计算里,处理数据产权及其应用服务是无法绕开的问题。虽然历来的应用问题与产权有着密不可分的关系,可是,如果着眼于产权,不可避免的又会回到利益里面,这不是技术的问题,解决起来很困难。
 
仅凭隐私计算概念是无法和各行各业直接对接的,如果坚持应用化,那就会陷入方法论的范畴,出现各种工具系统,服务于局部管理,最终还会走进问题里面。这个事情如何看待,我们需要换一种思维。隐私计算解决的是数据的应用问题,那我们就从数据入手,分析数据的属性和本质。
 
那么什么是数据的本质?数据的本质就是为了更好的表达,从而更有利于达成数据产生的目的。人类认识世界,发明并改进了符号、文字、语言等组成数据的基础要素,随着历史的演进,积累了浩繁的资料,并持续膨胀中。作为知识的传承和利用,我们不得不归类,并使之体系化。在归类、体系化的过程中,资料、知识等作为数据被反复标注、限定及解除限定,由特定应用最终会走向更广阔的应用。当没有限定之时,数据就是历史。
 
社会由不同个体组成的多个群体构成,个体与群体,群体之间,存在着独立性和共同性,独立性保证自己的存在和发展,共同性有利于交互性,从而能更好的存在和发展。人类社会中,私有和公共成为基本的属性特征,任何人或事物均会表现出私有属性和公共属性的两重性,协调这两个属性的关系,就是社会运行的基础特征之一。而数据的产生及发展过程中,同样伴随着不同构成程度的私有属性和公共属性,私有属性(private)表现为产权、专利、荣誉、有限作用域等及其衍生物,公共属性(public)表现为数据的公益性、普惠性、更大作用域等及其衍生物,协调它们之间的关系,是社会治理及具体管理的基本特征之一。
 
从这个角度出发,隐私计算属于一个基础概念,属于社会运行的基本准则,无所不在。就像我们每个人在遇到任何事,都会考虑自己和别人一样,不可避免,只是具体程度不同而已。因此,隐私计算还可以上升为协调私有属性和公共属性关系的层面。事物是一个整体,附着于其上的私有属性和公共属性不可分割,不能单独存在,也许某个时段存在着较为明显的私有属性,但它们是存在转化的,存在与转化的准则就是社会的法律法规、道德伦理、价值观等一系列准则集合。所以说,把隐私计算放之于数据,就是准则的具象化,需要区分、识别、标注数据的私有属性和公共属性,明确其作用域,明确私有属性服务公共属性的权利和限制,以及随时间变化的约定,从而建立起数据应用或服务的整体准则或规则,这就是隐私计算的方法论。
 
数据通过隐私计算实现应用或服务的目的,在法律法规、道德伦理、价值观等基础上,它需要一个显式的规则作为支撑,这个规则可以是某一层面的标准、规范。自从关系型数据库建立以来,以其强大的数据管理能力,迅速推广应用开来,也吸引了空间数据加入。最早是GIS软件建立了基于关系型数据库的Spatial数据,后被关系型数据库引入,成为一种公共标准。但即便如此,GIS厂商还是会开发自己的空间数据库引擎,比如SDE、SDX+等。所以说,空间数据(包括其他数据)的存储表现为很强的私有属性,离开引擎几乎无法查询,这就是另外一个私有属性——利益所决定,这是很正常的。关键我们看它的应用服务,业内已经有了WMS、WFS、WCS协议标准,具备了在技术层面提供公共属性服务的能力。这些算不算隐私计算的范畴?算,但按现行的概念,还不全是,它更着重于打通私有属性的壁垒,提供更多的公共属性服务,发挥数据的价值。
 
因此,在数据、引擎、协议的基础上还要增加隐私计算的规则,在法律法规、道德伦理、价值观等一系列准则的基础上,对于数据的私有属性、公共属性做出界定,就是确权,从而能明确数据的应用或服务。这一套规则,可以是一组应用,可以是基础组件,也可以是第三方中间件,这些系统或已经部分存在,只是不显性,没有突出隐私计算这个概念或标签。也许,很快就会出现一批这样的产品,成为数据应用的选项或必选项。
 
到了这一步,我们看到的还是自下而上、自发的隐私计算推动,它只能在有限的范围内发挥作用,即便技术已经具备了更强的条件,数据可能都出不了特定的范围,还需要公共属性的应用场景——公共服务。
 
群体、社会的凝聚与发展离不开公共价值的创造与维系,公共价值需要公共产品和公共服务来提供。公共价值、公共服务需要更多的公共属性,以及私有属性的支持。公共服务决定了隐私计算的水平和强度,公共服务更加强调数据的公共属性,所以说,公共服务的推动是隐私计算发展的动力。数据即便具有公共属性,但缺乏公共服务的需求和引领,那还是纯粹的私有数据,不能发挥作用。社会的发展变革必然推动公共服务的发展,对于数据的隐私计算需求就会更加深入和广阔。隐私计算从数据的私有属性、公共属性出发,立足于公共服务,才是隐私计算的目标和方向,需要自上而下的路径,才能确保隐私计算的可行性。
 
当下,传统纸质资质证照的电子化、数字化正在逐步深入,无论是个人还是组织,资信、征信正在网络化、移动化,数据在逐步的集成、公开、透明化,这些都可以看作是隐私计算的结果,通过公共服务为社会提供了便利和效率,这是时代发展的需要,也是时代的特征。隐私计算有其固有的属性和内涵,但需要结合时代发展和需求,才能发挥越来越大的作用。
 
我们不必拘泥于现行隐私计算概念的理解,数据可用不可见,等等,这是技术层面的事情,就像前面提到的引擎和协议,它是隐私计算的技术构成,但不止这些,它更需要的是规则,一种定义数据属性、应用的规则,这个规则更多依赖于公共服务的需求。
 
还有一个问题,就是如何看待和理解这些所谓的时代的新技术、新概念、新方法,它们是私有的,还是公共的?它可能是私有的,但一定是面向公共的,社会需求的发展,新事物必然不断出现。可以这么认为,新的事物出现,不论其私有还是公共属性的含义如何不同,其发展趋势必然是公共属性占据主导地位,否则就会消亡。一些在当时时代具有代表性的新事物,也会随着历史发展,所剩不多,而能够长久为人们传承的,一定是对人类整体具有长远影响的思想。
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