▲圖截自What's PETs?/國研院國網中心提供。
【視傳媒記者羅蔚舟/竹科報導】
最近「元宇宙」一詞在生活中引起廣泛討論,透過整合VR、AI、5G等新科技,彷彿我們就即將邁入另一個新紀元,享受更便利、溝通更無礙的數位新生活;但如何讓大數據在隱私優先的安全環境下被分析運用,即成為了最大的技術挑戰。科技部轄下的國家實驗研究院國家高速網路與計算中心(國研院國網中心),執行科技部政策打造「PETs隱私強化科技」(Privacy Enhancing Technologies)相關研究環境,期能透過超級電腦的運算優勢,打造PETs的發展環境,讓研究者可以蒐集、分析群體大數據,且同時保護個體隱私不洩漏。
▲圖截自What's PETs?/國研院國網中心提供。
要提供人性化的服務與智慧應用,實際上需要不斷分析、運算大數據,才能貼近最佳解,亦即在研發的過程中,科學家的想法必須用數據不斷進行測試與驗證。國研院國網中心推動的PETs相關研究,以聯邦式學習、同態加密,以及基於量子計算的同態加密等技術,讓研究者可以運用群體大數據,卻不碰觸個體隱私。舉例來說,國人儲存在健保卡中的就醫資訊,未來便可以透過PETs,讓更多研究者能集成分析國人群體健康狀況趨勢,在公衛、精準醫療上都有極大的幫助,卻不會洩漏個人醫療隱私資訊。
「聯邦式學習」是讓分散各地的資料,由擁有資料的用戶自行運算,再將運算結果集合至中央Server進行加權平均運算,透過來回反覆此過程,便能在資料不離開儲存地的狀態下,發揮大數據的力量,找出合適的模型及參數。
「同態加密」則是數位科技世界最先進的加密方式,用戶將加密過的資訊上傳至雲端數據資料庫,雲端數據資料庫以不解密的方式,直接對密文進行運算,並將密文運算結果提供給用戶,讓用戶自行解密,獲得正確運算結果。由於在接收/運算過程中同步保持加密狀態,即使資訊被截取,也不會洩漏個人隱私。而「基於量子計算概念的同態加密」,則是透過量子計算的概念,研發未來可來適應後量子時代的新加密科技。
以上幾種技術,以看不到或不用碰觸到原始資料本身的方式,強化資料使用上的安全,降低隱私洩露的風險。然而同態加密的技術會造成資訊膨脹數百、甚至數千倍,這時候就可以透過國研院國網中心超級電腦的運算力,減少加密運算的時間。另外,資料去中心化的聯邦式學習,透過國網中心安全又快速的高速網路來傳輸大量運算參數,能更有效率地提供各單位合作訓練出一個強大的模型,讓資料不用脫離原本所屬的單位,就能達成資料共享與大數據分析的效果。也可以將前述這些PETs隱私強化的技術結合使用,將隱私洩漏的風險降至最低。
隨著雲端服務、5G、IoT等技術普及,科學家越來越善擅長使用大數據,然而在運用數據的過程中,如何兼顧「公眾發展利益」與「個人隱私權利」,一直是最核心的議題。擁有國家級高速運算設施的國研院國網中心,以推進「PETs隱私強化科技」為己任,加速新一代個資隱私保護技術在台灣的發展與導入,希望在不久後的將來,在安全的資料流保護下,台灣民眾都可以放心、盡情享受由科技帶來的美好便利生活。相關連結:What's PETs?― 你不可不知道的隱私強化科技:https://reurl.cc/Wk3Dle
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