维护数据可信CyberVein身体力行

从2012年起，315晚会就开始不断曝出“个人信息安全”问题，8年间共被提及了12次。此前，因为信息不对称造成的借贷危机频出，也造成了实体经济的空心化和资产的泡沫化。如今，因泄露或窃取用户隐私，有道科技、网易、高德地图、高鸿股份被央视点过名。三大运营商中国移动、中国电信、中国联通都曾榜上有名；而中国银行、招商银行、农行等也登过黑榜。

除了运营商、金融机构强制收集你的身份信息外，实际上不论登录任何软件都需要将自己的电话信息进行绑定了。比如，一些网络卖家、骑手在所谓的电话销售群当中，专门出售客户信息，或者网络运营公司借助软件来搜集用户信息，打包之后倒卖给电话销售公司。再比如群呼机器人、探针盒子、APP恶意提权等手法，都与大家泄露的隐私数据密切相关，再经过与大数据结合后，对大众产生了更大的骚扰影响。

如果说隔三差五接到骚扰电话或短信所折磨，是因为你的个人隐私数据已遭受泄露并被转手贩卖，因此无形的消耗了你的隐形资产。那么你因为虚假数据和假广告而被蒙骗，那就是直接让你遭受了经济损失。

数据的可靠性不断受到质疑，数据造假与数据失真现象层出不穷。除了地方经济数据造假、企业财务数据造假、电视剧收视率造假、直播数据造假之外，还出现了水军刷榜、淘宝刷好评、点击率刷榜等引起社会热议的数据造假现象。

近年来，数据泄露、数据杀熟、数据孤岛等弊端随处可见，严重阻碍了相关行业的协同合作，降低了服务质量和发展效率。尽管大数据行业已经相当成熟，但我国对于大数据行业目前出现的一些负面作用，无论是政策法律，还是相关研究，都存在着不足之处。

以上隐患，均源于数据确权问题。用户作为数据的生产者，平台作为数据的聚合者，都理应共享数据的价值，但目前数据却无法确权，数据的生产者和数据的价值无法进行绑定，也无法控制自己所产生的数据，这直接导致了以上隐患的发生。

然而，数据作为一种资产，不仅不像传统资产一样具有实体，还具有可复制性，一旦经过他人之手，就存在被盗取的可能性。同时，数据的产生和支配并不一定是同步的，可能在产生之初便被数据收集人支配，这些都使得数据确权实现起来相当困难。

但CyberVein通过区块链技术与其他技术的创新集成，解决了数据交换中比较敏感的核心问题：

①私有数据交易合法性，可通过数据算法的形式让用户数据实现可用不可见的程度

②确保数据交换环境、身份及数据本身可信的问题

③将数据权益回归到个人用户手中，对于整个数据传递闭环而言，用户、数据源方、使用方都能获得数据变现的机会

为了应对数据安全与隐私保护挑战，CyberVein除了应用传统的加密技术外，还在根据不同的业务场景和需求，积极探索联邦学习等新型技术的实践与落地。其中，联邦学习不仅能保护数据安全，最关键的是能确保在任何环境下（特别是搜集、汇聚、建模等过程中），数据始终保持脱敏和加密状态。其优势如下：

各方数据都保留在本地，不泄露隐私也不违反法规，在建模过程中也是加密状态。

多个参与者联合数据建立虚拟的共有模型，实现各自的使用目的、共同获益。

在联邦学习的体系下，各个参与者的身份和地位相同，在数据面前一视同仁。

联邦学习的建模效果和传统深度学习算法的建模效果相差不大，但是更加高效，能大幅度降低时间成本和维护成本，节约人力物力。

“联邦”就是数据联盟，不同的联邦有着不同的运算框架，服务于不同的运算目的。如金融行业和医疗行业就会形成不同的联盟。

CyberVein基于区块链技术和联邦学习，打造类似于“安全屋”的数据交换机，在不暴露全部数据的情况下，即可满足数据建模需求。同时，服务也建立在链上智能合约自动执行上面，为很多传统业务模式节约了人力物力成本，甚至不需要机构端，只通过移动设备就能精准完成。

如今，数据正成为数字化世界中的强大经济引擎。这时如何确保数据保护和数据安全，尤其涉及到用户敏感的隐私信息，都是摆在企业面前的重要挑战。

无论是大数据或小数据，只要真实可信，都具备价值所在。CyberVein相信，利用联邦学习，能激发多维多层次数据间的价值，最大程度发挥数据的能效。

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编译者/作者：CyberVein

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