在“数据泛滥”的时代 看LCN如何保证你的隐私安全

当被问及最大的安全隐患时，37%的受访者强调数据隐私是他们最大的担忧。其他问题包括对关键基础架构的攻击(28%)、网络漏洞(24%)和不安全的IoT设备(11%)。

伴随着5G技术的发展，数据的基础性战略资源属性进一步突显。数据不仅成为政府推进国家治理体系和治理能力现代化的有力支撑资源和工具，还将全面渗透我们的生活。我们的生理信息都将进入传播渠道，成为5G技术下的重要信息资源。研究显示，过去几年中人类制造的数据占整个人类历史数据量的95％。换言之，大数据时代已经真正来临。

与此同时，隐私问题也逐渐成为焦点。事实上，技术增进常常与社会规则的变迁相伴而行。从时间维度来看，这是一个动态演进的历史过程。从夜不闭户、路不拾遗的古代社会的柴门插销，发展到近代社会的木门铜锁，现代社会的铁门、防盗门窗，直到当前的电子门禁、秘钥。在这个演进过程中，技术因素正是其中的核心变量。

而时下，隐私已然交织在我们的日常生活中。不论是5G带来的物联网还是智媒化，都以大数据为基础，这些数据中自然也包含着海量的用户隐私。我们甚至可以认为，媒介的智能化水平愈高，个人隐私权的侵犯也就愈加严重，过往凡“私”皆“隐”的观念在大数据时代既不现实也不可取。智能化系统在服务人类的同时，也使人们的生活潜藏着前所未有的隐私危机。当我们面对大数据时代的隐私悖论时，即万户互联与隐私边界的对抗时，我们又能否建立一个适配的规则？

最近，LUCEION（LCN）项目通过提出一套优质的MPC解决方案，使得普通用户能够在不暴露自身隐私的前提 下，分享时代发展的浪潮红利。

解决多方博弈下的大数据困境，单纯以靠传统的技术手段被证明无法满足诸如GDPR等数据监管要求和安全问题。作为原始数据的拥有者，没有用户的批准，不仅使得数据交互的合法性存在质疑，其安全性同样难以保障用户。除此以外，商业数据往往具备市场价值，这就是的不同公司甚至同公司的不同部门很难拥有动力聚合数据。

在满足数据隐私安全，与监管的要求下，开发一个可以满足以上安全的机器学习框架成了人工智能行业的关注点。因此，LCN提出一个安全的解决方案来满足数据孤岛问题，我们称之为纳什均衡学习。

纳什均衡学习是： ·各方数据都保留在本地，没有隐私泄露。多个参与者共同建立虚拟的共有模型，并且共同获益的体系，在纳什均衡学习的体系下，各个参与者的身份和地位相同。 ·纳什均衡学习的建模效果和将整个数据集放在一处建模的效果相同，或相差不大。迁移学习是在用户或特征不对齐的情况下，也可以在数据间通过交换加密参数达到知识迁移的效果 。

纳什均衡学习使得两方或多方的数据使用实体在合作当中数据不出本地也能共同使用，解决数据孤岛问题。

纳什均衡学习之前我们建立模型是要把数据汇聚到一起，就是所谓的数据移动。那具体来说，这个事是怎么做的呢 ？

在有多个数据方之间建立一个联盟，他们已经互相取得同意，参与到共同建模的共享模型联盟里面来了。那么在他们之间建一个全局的模型。希望达到以下目标：首先是数据隐私的保护，同时也要保护模型的参数，就是不同模型拥有方之间，模型的参数也不互相暴露。这个从数学上来说是很容易解释的，因为假如有上下两个数据集，如果能够把这个数据集的维度加以聚合，再形成概念的空间，就形成一个更大维度的数据集，这样就可以建一个下图所示更加复杂和有效的模型。

如何进行算法的优化取得更好的效果；如何能够选择参与方、数据提供方；如何能够支持边缘计算， 同时在数据分布不均匀的情况下，还能够进行这样的一种纳什均衡学习，同时可以支持个性化， 所有的这些都是在一个前提下，就是数据安全。

基于以上架构描述，LUCEION的区块链主网LUCEION CHAIN将会完成价值分发的实现， 具体的说，一个常规的标注流程价值实现如以下过程描述：

1)有特定需求任务的商户（如面部识别，语意切割等等）向LUCEION NETWORK发布需求；

2)LUCEION CHAIN的节点将要评估任务的可行度，并且与需求商户基于市场参考价格向社区发 布任务，并且部署释放LUCEION COIN的智能合约；

3)在LUCEION NETWORK公布训练人物后，用户普遍参与，完成了训练任务满足智能合约的要求， 智能合约释放奖励；

4)在扣除少量的合约手续费分配给超级节点后，普通用户获得了标注的奖励LUCEION COIN， 需求商户也获得了对应的输出模型。

LCN致力于构建数据保护系统，还支持加密存储，从而保证数据不会被泄露。借助5G、新基建、数据安全一体化，将为经济复苏助力同时将成为新风口行业，这也将催生一批像LCN这样拥有核心技术的优质项目，这对于用户、行业、社会都是利好。

本文来源：币牛BiBull交易平台
原文标题：在“数据泛滥”的时代 看LCN如何保证你的隐私安全

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编译者/作者：币牛BiBull交易平台

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