基因数据如何保护?
基因数据越来越多
世界上没有两片完全相同的叶子 , 也没有两个完全相同的人 , 而背后基因是关键 。简单来讲 , 基因数据有几个特点:一是基因数据不可篡改 。基因数据从出生就决定了一部分来自于母亲 , 一部分来自于父亲 , 不会简单地随着时间的变化而变化 。二是基因携带了很多很多信息 , 包括人的表情、体征、祖源、血型等等 。三是基因数据代表的不仅仅是你 , 同时代表了你的亲属、家族的信息 。可以说 , 掌握了你的基因就掌握了你家族的信息 。这就是为什么基因数据保护如此重要!
【基因数据如何保护?】据华大智造副总裁蒋慧介绍 , 现在基因测序的成本越来越低 , 以前做一个基因测序大概需要30亿美金 , 而现在仅需要600美金 , 人类基因组数据会越来越多 。这就要求我们 , 在不断产生大数据的同时 , 需要更多更好的措施来进行隐私保护和安全共享 。数据保护的探索
为了实现隐私保护和安全共享要求 , 密码学家们也是绞尽了脑汁 , 最终不负众望练就了两项“绝技” , 一项是全同态加密 , 另一项是安全多方计算 。
什么是全同态加密?要搞清这个概念 , 我们首先设想这样一个场景:假如你有海量的数据 , 放在个人电脑上 , 这很占内存;放在云端 , 又担心不够安全 , 害怕数据泄露出去 , 怎么办呢?是的 , 对这些数据进行加密储存 , 这是一个好方法 。
可问题来了!如果你现在要把数据中“A”和“B”做运算 , 比如做加法 。通常来讲 , 我们先把“A”和“B”的密文解密出来 , 进行明文运算 。不过 , 这个过程既繁琐 , 数据又容易泄露 。
那怎么解决?全同态加密应运而生 , 即构建一种明文与密文之间的关系 , 在加密情况下直接进行运算 , 得到一个密文结果 , 再把密文结果解密出来 , 這就是我们想要的结果 。
听起来好像比较简单 , 但直到2009年理论上才有所突破 , 实际应用起来的效率也不尽人意 。而安全多方计算就要早一些 , 它在1982年提出 。为了更好的说明 , 我们先来看看生活中的两个例子 。
第一个例子:Alice认为她得了某种遗传疾病 , 想验证自己的想法 。正好她知道Bob有一个关于疾病的DNA模型的数据库 。如果她把自己的DNA样品寄给Bob , 那么Bob可以给出她的DNA的诊断结果 。但是Alice又不想别人知道 , 这是她的隐私 。所以 , 她请求Bob帮忙诊断自己DNA的方式是不可行的 。因为这样Bob就知道了她的DNA及相关私人信息 。
第二个例子:两个金融组织计划为了共同的利益决定互相合作一个项目 。每个组织都想自己的需求获得满足 。然而 , 他们的需求都是他们自己专有的数据 , 没人愿意透露给其他方 , 甚至是“信任”的第三方 。那么他们如何在保护数据私密性的前提下合作项目呢?
遇到上面两种情况你该怎么办呢?安全多方计算就可以应用到这样的场景 。同样 , 我们来做这样一个计算:一个房间里有X个人 , 每人都有一定的财富 , 现在我们想把所有人的财富加起来 , 得到一个总数 。但是 , 我们谁也不愿意泄露自己财富 , 哪怕是可“信任”的第三方 。这个时候 , 我们可以做一个安全多方计算的协议 , 仅仅是个协议 , 无需加密 , 通过交互完成后得到最终的结果 。不过 , 这并不是说信息完全不会泄露 , 如果在场的有一个很有钱 , 而其他人的都可以忽略不计 , 那么可以根据最终结果大致知道这个人有多少财富 。
当然 , 选择哪项技术 , 还有赖于具体的应用场景 。不过 , 目前这两项计算都需要很高的成本 。但是 , 两项加密技术还在发展当中 , 相信未来会有更多更好更廉价的技术出现 , 来保障我们的数据安全 。
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