多方计算时，每次结果竟然都存在着巨大隐患，此文告诉你可以这样解决！

多次计算时的防泄露难题

联邦多方计算场景，一方对于另一方的运行中数据是无法感知的， 通过MPC算法或者TEE安全硬件， 可以保证数据计算过程中的安全性。

但是当计算完成后，得到的结果中却包含了潜在的安全风险。

假设某机构希望从政务数据库中，获取某省市所有市民的税收总和，进行各省市的实力分析和统计。这类计算请求正常来说是合理的，因为做过聚合之后， 各市民的实际税收金额就被合并掩盖了。

select sum(xxx) from ...

但是当执行第二次统计作业时， 如果机构将交集中的某个人员进行剔除后， 发现税收的总和下降了x元，那么即可马上推断出该人员的税收， 而这个过程对于计算方、数据提供方是无法很好感知的。

华为差分隐私解决方案

针对这种问题， 华为云tics服务联合德国慕尼黑可信技术实验室， 推出了基于多方sql作业的差分隐私算法应用， 对于大规模的聚合类计算，可以实现对内部个体的数据保护。

以下是官方在产品文档里已公布的差分隐私算法应用方式：

1. TICS数据联盟管理者在联盟管理中，选择打开“结果差分隐私”。
   
2. 联盟中的数据提供方进行数据集发布时，将敏感数值数据勾选为“敏感”的字段分类, 并进行发布。
   

以下是TICS产品文档中对字段分类的解释

• 唯一标识：指用于标识某个事物实体身份的字段。例如身份证、工号、公司代码等。勾选后，会通过一定的语法限制和运行期校验，保护数据集内的id总集，确保无法被恶意逆推。
• 敏感：指会参与统计、计算的敏感数据。例如薪水、纳税、用电量。勾选后，其他参与方只能使用敏感进行不可逆推的四则运算、聚合计算（sum/avg)、条件过滤（where）。TICS会保护唯一标识和敏感数据不被成对地明文泄露，同时会对敏感数据的求和计算添加差分噪声，以保护敏感数据不被泄露。
• 非敏感：指不参与数值分析，也和唯一身份无关的数据。例如等级、公司类型。

3. 发起方执行聚合类型的作业。
   以统计各行业税收总和为例，sql可以如下

Select
  industry,
  sum(tax_bal),
  sum(electric_bal)
from
  数据提供方.tax a join
  作业发起方.power_data b
  on a.id = b.id
group by
  industry

经过规则校验和审批后， 作业发起方通过平台安全计算，得到了如下的结果：

接着作业发起方再执行一个sql，这个sql中过滤掉了某个id，试图用差值去计算这个个体的税收值。

Select
  industry,
  sum(tax_bal),
  sum(electric_bal)
from
  数据提供方.tax a join
  作业发起方.power_data b
  on a.id = b.id
  where a.id <> '123400558' 
group by
  industry

123400558这个id对应个体属于互联网，实际税收值为274

那让我们看一下发起方第二次执行该作业时，会得到什么结果

66539.583321490225131 - 66078.857559963717677 = -461
可以看到并不会像使用者预期的那样得到实际的274差值，而是一个负数，总聚合结果有误差，但在可以接受的范围内。

从上面可以看到，tics成功通过差分隐私算法，保护了大数量统计情况下的个体数据安全。

华为可信智能计算服务 TICS 官网链接：

https://www.huaweicloud.com/product/tics.html

欢迎参与最新版的体验。

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