國研院國網中心打造PETs環境 協助面對大數據時代下隱私權的挑戰

新網記者歸鴻亭台北報導
2022/2/2 下午 05:14:50 / 虛擬網路

　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。科技部在致力推動數位科技發展的同時，也非常強調資訊安全的重要性，科技部轄下之國家實驗研究院國家高速網路與計算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。

　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。