蘋果在wwdc 2016的主題演講中，講到「差分隱私 (differential privacy)」這個密碼學專有名詞的時候，只有少數人意識到，蘋果又走在了時代前列。
匿名**、匿名資訊、匿名使用者••••••「匿名」彷彿已經成為隱私安全的防護欄。
然而在ai時代，匿名真的能保護隱私安全嗎？來看看蘋果怎麼說！
在 wwdc 2016 的主題演講中，當蘋果講到「差分隱私 (differential privacy)」這個密碼學專有名詞的時候，只有少數人意識到，蘋果又走在了時代前列。
但是大部分中外觀察者都認為，蘋果為人工智慧時代所做的努力不夠，它依然是一家以硬體裝置為核心的公司，對於為更大規模的使用者提供服務不感興趣（例如 imessage 等軟體均沒有 android 版），所以當人工智慧技術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，蘋果確實不如google、facebook等行業巨頭，但是蘋果在解決人工智慧時代的隱私保護難題上，又似乎比其他科技巨頭走得更遠。
在發展的需求方面，人工智慧依賴於機器學習（深度學習）演算法，而機器學習又需要大規模的訓練資料，所以向使用者蒐集資料比以往更加重要。這也是蒐集資料的原始意圖。網際網路時代，蒐集資料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，「內行看門道，外行看熱鬧」。網際網路行業蒐集資訊的標準答案：一、收集使用者資訊是必要的，這樣有助於改善產品或服務。二、我們是匿名收集使用者資訊的，並不儲存任何使用者的身份資訊。有了這個擋箭牌，外行很容易被唬住，認為匿名就聯絡不到使用者資訊。
但是內行都應該清楚，匿名並不能完全保證使用者的隱私安全。最經典的案例莫過於，netflix 曾放出「經過匿名處理的」上億條電影評分資料，「僅僅保留了每個使用者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演算法。但是 2023年，德州大學的兩位研究人員，通過這些匿名資料與公開的imdb資料做對比，成功將匿名資料與具體的使用者對應了起來。netflix 不得不取消了，這項原計畫每年舉行的競賽。
這樣的匿名還有的玩？必將壽終正寢啊！
這不，拯救ai時代隱私保護的高手出場，「差分隱私」通過蘋果高調亮相！其實差分隱私不是蘋果的首創，因為學者們已經就這個概念進行了多年的研究。但當蘋果將它隨著 ios 10 一起發布後，差分隱私就將走進人們的視野裡，幫助公司收集和分析不同**的使用者資料。
這項密碼學前沿技術的基本原理，就是向包含個體資訊的大量資料集裡注入噪音（或者說擾動），通過演算法來打亂個體使用者資料，讓任何人都不能憑此追蹤到具體的某一名使用者，但又可以允許機構成批分析資料以獲得大規模的整體趨勢。最終保證每個個體資訊都無法洩露，同時這個資料集的統計學資訊依然可以被外界分析。
這簡直甩了「匿名」好幾條街啊！蘋果此舉，可謂是不鳴則已，一鳴驚人。
差分隱私的未來前景如何？
差分隱私並不是某一項單獨的技術，而是一種以避免在資料與特定個人之間建立聯絡為前提的資料處理方案。它允許資料以聚合的形式被分析，但同時還要將干擾注入那些資料中，使得處理資料的過程中個人隱私不會被侵害。
但是強調安全性是有代價的，在加入這些干擾因素之後，獲取的資訊就不會有那麼清晰和準確了。在這個取捨之間，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，利用自己獨特的方式在ai大戰中首次告捷！
蘋果將成為第乙個真正大規模使用這項「差分隱私 (differential privacy)」演算法的公司。即便有些學者認為這項技術前景可期，還沒有成熟到大規模商用的時候。但差分隱私的引入仍將會為我們帶來更好的體驗，讓更多的人擺脫匿名的「欺騙」。
2016-06-22 08:41
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