蘋果在WWDC 2016的主題演講中，講到“差分隱私 (Differential Privacy)”這個密碼學(xué)專有名詞的時候，只有少數(shù)人意識到，蘋果又走在了時代前列。

匿名電話、匿名信息、匿名用戶••••••“匿名”仿佛已經(jīng)成為隱私安全的防護(hù)欄。

然而在AI時代，匿名真的能保護(hù)隱私安全嗎？來看看蘋果怎么說！

在 WWDC 2016 的主題演講中，當(dāng)蘋果講到“差分隱私 (Differential Privacy)”這個密碼學(xué)專有名詞的時候，只有少數(shù)人意識到，蘋果又走在了時代前列。

但是大部分中外觀察者都認(rèn)為，蘋果為人工智能時代所做的努力不夠，它依然是一家以硬件設(shè)備為核心的公司，對于為更大規(guī)模的用戶提供服務(wù)不感興趣（例如 iMessage 等軟件均沒有 Android 版），所以當(dāng)人工智能技術(shù)得以真正嶄露頭角的時候，很可能難以追趕 Google、Facebook、亞馬遜和微軟。

從這個方面來說，蘋果確實(shí)不如Google、Facebook等行業(yè)巨頭，但是蘋果在解決人工智能時代的隱私保護(hù)難題上，又似乎比其他科技巨頭走得更遠(yuǎn)。

在發(fā)展的需求方面，人工智能依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）算法，而機(jī)器學(xué)習(xí)又需要大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所以向用戶搜集數(shù)據(jù)比以往更加重要。這也是搜集數(shù)據(jù)的原始意圖?；ヂ?lián)網(wǎng)時代，搜集數(shù)據(jù)主要以匿名為擋箭牌，但AI時代，匿名還可靠嗎？

匿名VS差分隱私

有句話說得好，“內(nèi)行看門道，外行看熱鬧”。互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)搜集信息的標(biāo)準(zhǔn)答案：一、收集用戶信息是必要的，這樣有助于改善產(chǎn)品或服務(wù)。二、我們是匿名收集用戶信息的，并不保存任何用戶的身份信息。有了這個擋箭牌，外行很容易被唬住，認(rèn)為匿名就聯(lián)系不到用戶信息。

但是內(nèi)行都應(yīng)該清楚，匿名并不能完全保證用戶的隱私安全。最經(jīng)典的案例莫過于，Netflix 曾放出“經(jīng)過匿名處理的”上億條電影評分?jǐn)?shù)據(jù)，“僅僅保留了每個用戶對電影的評分和評分的時間戳”，希望通過競賽的形式，找到更好的影片推薦算法。但是 2009年，德州大學(xué)的兩位研究人員，通過這些匿名數(shù)據(jù)與公開的IMDB數(shù)據(jù)做對比，成功將匿名數(shù)據(jù)與具體的用戶對應(yīng)了起來。Netflix 不得不取消了，這項(xiàng)原計(jì)劃每年舉行的競賽。

這樣的匿名還有的玩？必將壽終正寢啊！

這不，拯救AI時代隱私保護(hù)的高手出場，“差分隱私”通過蘋果高調(diào)亮相！其實(shí)差分隱私不是蘋果的首創(chuàng)，因?yàn)閷W(xué)者們已經(jīng)就這個概念進(jìn)行了多年的研究。但當(dāng)蘋果將它隨著 iOS 10 一起發(fā)布后，差分隱私就將走進(jìn)人們的視野里，幫助公司收集和分析不同來源的用戶數(shù)據(jù)。

這項(xiàng)密碼學(xué)前沿技術(shù)的基本原理，就是向包含個體信息的大量數(shù)據(jù)集里注入噪音（或者說擾動），通過算法來打亂個體用戶數(shù)據(jù)，讓任何人都不能憑此追蹤到具體的某一名用戶，但又可以允許機(jī)構(gòu)成批分析數(shù)據(jù)以獲得大規(guī)模的整體趨勢。最終保證每個個體信息都無法泄露，同時這個數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)學(xué)信息依然可以被外界分析。

這簡直甩了“匿名”好幾條街?。√O果此舉，可謂是不鳴則已，一鳴驚人。

差分隱私的未來前景如何？

差分隱私并不是某一項(xiàng)單獨(dú)的技術(shù)，而是一種以避免在數(shù)據(jù)與特定個人之間建立聯(lián)系為前提的數(shù)據(jù)處理方案。它允許數(shù)據(jù)以聚合的形式被分析，但同時還要將干擾注入那些數(shù)據(jù)中，使得處理數(shù)據(jù)的過程中個人隱私不會被侵害。

但是強(qiáng)調(diào)安全性是有代價的，在加入這些干擾因素之后，獲取的信息就不會有那么清晰和準(zhǔn)確了。在這個取舍之間，蘋果毫不讓人驚訝地選擇了注重隱私。很明顯，蘋果遵守了注重隱私的承諾，利用自己獨(dú)特的方式在AI大戰(zhàn)中首次告捷！

蘋果將成為第一個真正大規(guī)模使用這項(xiàng)“差分隱私 (Differential Privacy)”算法的公司。即便有些學(xué)者認(rèn)為這項(xiàng)技術(shù)前景可期，還沒有成熟到大規(guī)模商用的時候。但差分隱私的引入仍將會為我們帶來更好的體驗(yàn)，讓更多的人擺脫匿名的“欺騙”。

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