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有時候，最簡單的解(jie)決方案就(jiu)足夠了(le)。現(xian)代加密(mi)算法用一把鑰(yao)匙加密(mi)數(shu)(shu)據(ju)，因(yin)此(ci)只有擁有鑰(yao)匙的人才能讀取(qu)數(shu)(shu)據(ju)。許(xu)多數(shu)(shu)據(ju)庫可以(yi)使用AES等標準(zhun)加密(mi)數(shu)(shu)據(ju)。這些解(jie)決方案最能防止硬件丟(diu)失(也可能是被盜)的情況(kuang)，因(yin)為如果(guo)沒有正確的加密(mi)密(mi)鑰(yao)，數(shu)(shu)據(ju)仍然是安全的。

但是(shi)，這種基礎加(jia)密(mi)并非(fei)一勞永逸的(de)方(fang)法。如(ru)果(guo)攻(gong)(gong)擊者(zhe)能(neng)夠(gou)侵入計算機，對稱加(jia)密(mi)算法對運行中的(de)計算機的(de)保護程度也(ye)是(shi)有(you)限的(de)。攻(gong)(gong)擊者(zhe)可以(yi)找到允許(xu)數(shu)據庫(ku)處理合法操作(zuo)的(de)相同(tong)密(mi)鑰(yao)。許(xu)多數(shu)據庫(ku)提供了(le)對“靜(jing)止”信息進行加(jia)密(mi)的(de)選項。

這(zhe)種技術以(yi)(yi)不同的方式部署數(shu)學。它(ta)沒有將信息鎖(suo)定在(zai)數(shu)字保險箱中，而是添加(jia)(jia)了精心調整(zheng)的噪音量，以(yi)(yi)使其難(nan)以(yi)(yi)確(que)定哪(na)條記錄對應哪(na)個(ge)特定的數(shu)據個(ge)體。如(ru)果(guo)噪聲(sheng)數(shu)值(zhi)(zhi)正常，那么便不會影響整(zheng)體統計數(shu)據，如(ru)平均(jun)(jun)值(zhi)(zhi)。也就(jiu)是說，如(ru)果(guo)您從數(shu)據集中的年(nian)齡隨機增加(jia)(jia)或(huo)減少幾(ji)年(nian)，平均(jun)(jun)年(nian)齡將保持(chi)不變，但(dan)這(zhe)樣一來可能很難(nan)通過年(nian)齡尋(xun)找到特定個(ge)人。

該解(jie)決方案的(de)(de)效用各不相同。最好(hao)將數(shu)據(ju)集發布給(gei)想要研究數(shu)據(ju)的(de)(de)不受信任的(de)(de)合作伙伴，通常(chang)是通過計算(suan)數(shu)據(ju)平均值和數(shu)據(ju)集的(de)(de)大小。在某種程度上(shang)來說，許多算(suan)法添加噪(zao)聲做得很好(hao)，因為他們不會扭曲許多聚合的(de)(de)統計數(shu)據(ju)。目前，了解(jie)哪些(xie)機器學習算(suan)法仍然可以很好(hao)地處(chu)理(li)失真位是一個非(fei)常(chang)活(huo)躍(yue)的(de)(de)研究領域。

這些計算有時(shi)被稱為(wei)“消息驗證代(dai)碼”或“單向(xiang)函數(shu)”，它將大文(wen)件(jian)歸(gui)結為(wei)較小的(de)數(shu)字(zi)，從而使其實際上幾乎(hu)無法(fa)逆(ni)轉。給定(ding)一個特定(ding)的(de)結果(guo)或代(dai)碼，找到將生成該特定(ding)代(dai)碼的(de)文(wen)件(jian)將花費太長時(shi)間。

哈希函(han)數(shu)是區塊鏈的(de)(de)重要組成部(bu)分，它以一(yi)種可(ke)跟蹤和識別篡改的(de)(de)方式將它們應用(yong)于(yu)數(shu)據的(de)(de)所有(you)更新中(zhong)。這(zhe)可(ke)以防止加密貨幣交易中(zhong)的(de)(de)欺詐行(xing)為，并(bing)且(qie)許多人正在將這(zhe)些技術應用(yong)于(yu)需(xu)要確保數(shu)據一(yi)致的(de)(de)其他數(shu)據庫。添(tian)加哈希函(han)數(shu)可(ke)以幫助企業應對數(shu)據合規性挑戰(zhan)。

美國(guo)國(guo)家標準(zhun)與技(ji)術研(yan)究院(NIST)的安(an)全散(san)列算法(SHA)是(shi)廣泛使用的標準(zhun)集合。一些早(zao)期版本(如(ru)SHA-0和(he)(he)SHA-1)具有已知的漏洞，但較新的版本(如(ru)SHA-2和(he)(he)SHA-3)則被認為(wei)非常安(an)全。

像(xiang)RSA或DSA這樣(yang)的(de)(de)(de)數(shu)字簽名算(suan)法算(suan)是更為(wei)復雜的(de)(de)(de)計算(suan)，它(ta)將散列函數(shu)的(de)(de)(de)篡改檢(jian)測特性(xing)與(yu)帶(dai)有(you)認(ren)證信息(xi)的(de)(de)(de)特定(ding)個(ge)人或機構相結合。它(ta)們依賴一個(ge)只有(you)責(ze)任方(fang)知道的(de)(de)(de)秘密(mi)密(mi)鑰(yao)。例(li)如，加密(mi)貨幣將財(cai)富(fu)的(de)(de)(de)所有(you)權與(yu)知道正確(que)密(mi)鑰(yao)的(de)(de)(de)人聯系起(qi)來。跟(gen)蹤個(ge)人責(ze)任的(de)(de)(de)數(shu)據庫可以包(bao)括驗證特定(ding)交易的(de)(de)(de)數(shu)字簽名。

簡明的(de)非(fei)交互式知識論證(zheng)(zheng)(SNARK)是一(yi)種(zhong)更為復(fu)雜的(de)數字簽(qian)名版本(ben)，可以證(zheng)(zheng)明復(fu)雜的(de)個人信息而(er)不會泄露(lu)信息本(ben)身(shen)。這種(zhong)技巧依賴于更復(fu)雜的(de)數學，有時被(bei)稱為“零知識證(zheng)(zheng)明”(ZKP)。

包含SNARK和其(qi)他(ta)(ta)類(lei)似證明的數(shu)據庫可以保護用戶的隱(yin)私(si)，同時確保自(zi)己合規性。例(li)如，一個非常簡單的例(li)子可能(neng)就是數(shu)字(zi)駕駛執照，它可以證明一個人(ren)的年(nian)齡能(neng)夠飲酒而(er)又不會透露他(ta)(ta)們具體(ti)的出(chu)生日(ri)期。一些人(ren)正在研究將該(gai)技術應用于疫(yi)苗護照。

SNARK和其他(ta)非交互式證明(ming)同樣(yang)屬(shu)于研究熱門(men)。使用(yong)各(ge)種編(bian)程(cheng)語言的數十(shi)種算(suan)法(fa)實現也為(wei)新(xin)項目奠定了(le)良好的基礎。

處理使(shi)用傳統加(jia)(jia)密(mi)算(suan)(suan)法(fa)鎖(suo)定(ding)的(de)(de)數據的(de)(de)唯一方法(fa)是對(dui)其(qi)進(jin)行解(jie)密(mi)，這個(ge)(ge)過程可(ke)以(yi)將其(qi)暴露給任何有權訪問(wen)計算(suan)(suan)機進(jin)行工(gong)作的(de)(de)人(ren)。同態(tai)加(jia)(jia)密(mi)算(suan)(suan)法(fa)旨在使(shi)對(dui)加(jia)(jia)密(mi)信(xin)息(xi)進(jin)行計算(suan)(suan)而無需對(dui)其(qi)進(jin)行解(jie)密(mi)成(cheng)為可(ke)能。最簡單的(de)(de)算(suan)(suan)法(fa)允許進(jin)行一次算(suan)(suan)術運算(suan)(suan)，例如將兩個(ge)(ge)加(jia)(jia)密(mi)數字相加(jia)(jia)。更復雜的(de)(de)算(suan)(suan)法(fa)可(ke)以(yi)進(jin)行任意計算(suan)(suan)，但速度(du)通常要慢(man)得多。為特定(ding)問(wen)題尋找最有效(xiao)的(de)(de)方法(fa)也(ye)是一個(ge)(ge)熱門的(de)(de)研究領域。

一些開(kai)發(fa)人(ren)員將(jiang)他們的數(shu)據集拆分成(cheng)更小的部分，有時(shi)甚至(zhi)出奇得小，然(ran)后將(jiang)它們分發(fa)到許多獨立的計算機(ji)中。有時這些位置(zhi)會被打亂，因此無法(fa)預測(ce)哪臺計算機將保存(cun)哪條記錄。該(gai)解(jie)決方案主(zhu)要(yao)用于(yu)軟件(jian)包(bao)，這些軟件(jian)包(bao)旨在通過(guo)并行(xing)運行(xing)搜(sou)索或(huo)分析算法來(lai)加速所謂的大數據工作。最(zui)初的(de)目(mu)的(de)是速(su)度，但也可能(neng)導(dao)致增加攻擊彈性(xing)的(de)副作(zuo)用。

如(ru)果將一(yi)個數據(ju)(ju)集拆分成幾(ji)塊可以保護隱私，那么(me)為什(shen)么(me)不是(shi)十億塊或更多(duo)塊呢?更常見的解決(jue)方(fang)案是(shi)將數據(ju)(ju)直接(jie)存(cun)儲(chu)在創建和(he)使用(yong)的位置。用(yong)戶的智能(neng)手機通常具有大量額外(wai)的計算力和(he)存(cun)儲(chu)空間。如(ru)果幾(ji)乎不需要集中(zhong)分析和(he)處理功能(neng)，那么(me)避免將其傳送到云服務器處理速度會更快、更具成本效益。

一些(xie)研究人員正在(zai)通(tong)過隨(sui)機生(sheng)成(cheng)新(xin)值(zhi)來(lai)創(chuang)建純合(he)成(cheng)的數據(ju)集，但其方式遵循相同的模(mo)式并且在(zai)統(tong)計上基本相同。

一些研究人員(yuan)正在(zai)構建(jian)工具來限(xian)制數據收集(ji)，并在(zai)存儲(chu)數據之前對數據進行預處(chu)理。

無狀態計算是(shi)大部(bu)分網絡的基礎，當以盡可能少(shao)的記錄(lu)保存方式重新構建工作時(shi)，許(xu)多(duo)高效(xiao)驅動器都能夠發揮(hui)效(xiao)用。在某些(xie)極(ji)端情況下(xia)，如果(guo)合(he)規性允許(xu)，并(bing)且用戶愿意接受極(ji)少(shao)(甚至沒有)得個性化服務時(shi)，刪(shan)除數據庫可以最大程度地保護用戶隱私(si)。