|0x00 什么是安全多方计算
多方安全计算最近很火，不仅是因为欧盟出了一个数据隐私法规《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation，简称GDPR），也在于存量市场竞争下，大家都有了更多数据合作的场景。例如：两家公司都有一份用户数据，但不想让对方知道自己的用户是谁，但又想知道自己的用户跟对方的用户，有多少是重叠的，这时候我们通过怎样的算法，才能让自己用户信息不泄露的情况下，获得自己想要的结果？
安全多方计算起源于著名的“百万富翁”问题：有两个富翁想比较一些谁更富有，彼此的财产都是0-10之间的整数，问如何在不透露自己财产的情况下，比较谁更富有？
有人提出一个解决方案：找一个天平，两边各放上一个封闭的盒子，让富翁在盒子里放上等重的苹果，有多少财富，就放几个苹果，最后看哪边重就行了，很简单。
真的简单吗？
这个方案有一个很致命的问题，就是天平是谁来提供的？试想这两个富翁，如果两个人没有共同信任的第三人，那么这个问题要怎么解决？天平的提供方会不会同时知道两个人的财富？如果天平不是公平的，那么什么才能保证公平呢？
这里面就涉及到了一个非常关键的问题：“可信第三方”。这个问题虽然简单，但解决起来很复杂。
在1982年，姚期智先生在其发表的文章《安全计算协议》里，提出了“安全多方计算”（英文：Secure Multi-Party Computation）的概念，来解决这个问题。研究的主要内容，是针对无可信第三方的情况下，如何安全地计算一个约定函数的问题。
作为密码学的一个子领域，“安全多方计算协议”允许多个数据所有者在互不信任的情况下进行协同计算，输出计算结果，并保证任何一方均无法得到除应得的计算结果之外的其他任何信息。换句话说，各方的输入数据只有自己知道，通过一种加密的算法，让各方得到自己想要的结果。
随着用户隐私、数据安全的问题被越来越多的重视，“安全多方计算”也就越来越火热了起来，为解决数据孤岛问题，打破数据在行业、企业间流动的壁垒，提供了一种技术上的实现思路。
|0x01 多方安全计算有哪些算法
主流的多方安全计算，目前有四种实现方式：
第一种是“混淆电路”，又称姚氏电路，这是一种密码学协议，历史非常悠久，1986年由姚期智教授提出，核心是将安全计算函数编译成布尔电路的形式。
第二种是“秘密分享”算法，因为电路设计总是非常复杂的，因此通过简单的数学思路将这个问题简化。“秘密分享”算法的基本思路是将每个数字拆散成多个数，并将这些数分发到多个参与方，每个参与方拿到的都是原始数据的一部分，只有大家把各自的数据凑在一起时才能还原真实数据。
第三种是“同态加密”，同态加密是指这样一种加密函数，对明文进行加法和乘法运算再加密，与加密后对密文进行相应的运算，结果是等价的。由于这个良好的性质，人们可以委托第三方对数据进行处理而不泄露信息。
第四种是“茫然随机访问机”，英文是“ORAM”，一种可以用来完全隐藏IO操作的数据加密方案，完全消除了内存访问轨迹中的信息泄漏，除了交集外的双方集合的任何元素不会被泄露。
以上算法都可以在网上搜到，这里就不展开讲了。其实还有一些其他的方法，比如差分隐私，有兴趣的可以自行搜索。
但不论是哪种方法，最终目标，都是在保护数据隐私的前提下，尽可能的提升计算性能，并提供更加丰富的数据加工手段。
|0x02 多方安全计算的特点
多方安全计算的特点是什么呢？简单讲，有三种：
去中心化：多方安全计算各个数据的输入方，在不泄露各自数据的情况下，完成相应的计算，各参与方地位平等，不存在任何有特权的参与方；这个原理与区块链的理念比较类似，避免了大型的中心化节点，也就防止了数据被几家巨头所垄断，而数据的拥有者成为了数据交换的主体；
计算高效：过去复杂的密码学策略，并不适用于海量数据，但随着近年来越来越多的人参与进来，提升了相关算法的效率，使得一些算法的复杂度能够达到线性，已经能够适应当今大数据的海量计算需求；
输入隐私：多方安全计算包括了很多种类型的加密协议和算法，基于不同的加密学原理而得到，详情见|0x02，理论上，安全性与我们熟悉的加密算法，没有什么不同。
自2018年后，工业界已经能够在海量数据的场景下，解决数据的隐私保护为题，这是一个非常明确的转折点信号，国家可以通过这项技术，来真正落实个人的数据隐私问题。欧洲的GDPR、中国的密码法、美国加州的CCPA，也都是在这种背景下诞生的。
|0xFF 多方安全计算的应用场景
首先，多方安全计算最重要的应用场景，就是个人隐私了，大量的互联网服务都需要个人的隐私数据，这都需要隐私算法来完成对个人的保护。
其次，不仅是企业内部需要解决数据互通的问题，各个政府、大企业之间，也有数据互通的需求，但也都互相需要进行相应数据的保密。过去因为技术问题，被动导致了很多“数据孤岛”问题，随着今天多方安全计算的发展，已经能够得到解决了。
再次，即便是企业内部，也存在数据泄露的风险，自己人权限设置不当，很容易导致企业自己的核心数据泄露，而多方安全计算能够将原始数据加密，即便你拿到了数据，也无法破解。
当然，多方安全计算的性能，毕竟还是存在局限的，需要消耗更多的机器算力来支持，这对于成本也是一种巨大的挑战。
不管怎样，我们还是要适应GDPR以后的互联网行业，数据隐私问题将会长期受到关注，而懂一些数据安全算法，很有必要。
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