利用数据碰撞 PSI 缓解联邦数据孤岛难题

随着数据安全法规日益严格、人们对数据隐私的重视日益提高，利用联邦学习将分布在不同地方、拥有不同安全策略的数据整合起来，发挥数据价值，成为一种新的趋势。

联邦学习，又称多方计算，是如今一大热门领域，它通过建设一个安全的计算平台，让各个方的数据资源之间的数据流动，以实现协同计算的目标。在各个方的数据资源间建立数据碰撞，是确保数据的安全和可用性的重要步骤。PSI（碰撞检测）则是在这一领域占据核心地位的通用技术。

PSI的原理是允许多个数据方安全地比对彼此的数据，而不需要交换原始数据。这使得它们能够在不泄露敏感信息的情况下识别和提取有用的信息，保护数据隐私。 PSI 主要有以下四种方法：

• 哈希碰撞检测法 。哈希碰撞检测算法的原理，就是给数据哈希，将原始数据转化成一个固定长度的哈希值。之后各个方在不交换原始数据的情况下，交换计算后的哈希值。如果发现匹配，则证明两方数据有交集。
• 加密对照表法 。加密对照表法的原理，是各方通过加密方式单独计算各自数据，然后交换密文，之后再互相解密，并分别对解密后的结果集进行比较，从而得到交集。
• 布谷鸟哈希表法 。布谷鸟哈希表法是利用布谷鸟哈希表的特点来实现的。如果两方的布谷鸟哈希表有相同的数据，它们会发生冲突，冲突的位置就是双方的共同数据。
• LSH 哈希法 。LSH 哈希法是一种近似哈希算法，它把高维的数据映射到低维的空间中，从而进行比对。

PSI 的实现难度取决于数据的类型，例如文本和图像数据等非结构化数据的实现难度就很大，有大量计算迭代和深度学习模型的训练，需要使用更高阶的算法。

PSI 碰撞检测在联邦计算中广泛应用于：

• 数据关联 ：PSI 可以用来发现两个数据集中的匹配项，即使它们以不同的方式加密或格式化。
• 欺诈检测 ：PSI 可以用来检测欺诈交易，比如信用卡欺诈和保险欺诈。
• 医疗保健 ：PSI 可以用来安全地比较患者记录，而无需透露个人信息。
• 金融服务 ：PSI 可以用来安全地比较信用报告，而无需透露个人信息。
• 公共部门 ：PSI 可以用来安全地比较政府数据库，而无需透露个人信息。

在PSI的应用场景中，我们需要关注以下挑战：

• 性能 ：PSI 的计算量很大，特别是对于大型数据集。
• 隐私 ：PSI 必须以保护隐私的方式进行，以防止泄露敏感信息。
• 可扩展性 ：PSI 必须能够扩展到处理大量的数据。
• 安全性 ：PSI 必须是安全的，以防止未经授权的访问。

PSI 碰撞检测在联邦计算中发挥着关键作用，为安全高效地处理数据提供了基础保障，随着隐私计算行业的蓬勃发展，对隐私计算技术的进一步突破也会带来更多新的可能性。