基因数据越来越多

　　世界上没有两片完全相同的叶子，也没有两个完全相同的人，而背后基因是关键。简单来讲，基因数据有几个特点：一是基因数据不可篡改。基因数据从出生就决定了一部分来自于母亲，一部分来自于父亲，不会简单地随着时间的变化而变化。二是基因携带了很多很多信息，包括人的表情、体征、祖源、血型等等。三是基因数据代表的不仅仅是你，同时代表了你的亲属、家族的信息。可以说，掌握了你的基因就掌握了你家族的信息。这就是为什么基因数据保护如此重要！
　　据华大智造副总裁蒋慧介绍，现在基因测序的成本越来越低，以前做一个基因测序大概需要30亿美金，而现在仅需要600美金，人类基因组数据会越来越多。这就要求我们，在不断产生大数据的同时，需要更多更好的措施来进行隐私保护和安全共享。

数据保护的探索

　　为了实现隐私保护和安全共享要求，密码学家们也是绞尽了脑汁，最终不负众望练就了两项“绝技”，一项是全同态加密，另一项是安全多方计算。
　　什么是全同态加密？要搞清这个概念，我们首先设想这样一个场景：假如你有海量的数据，放在个人电脑上，这很占内存；放在云端，又担心不够安全，害怕数据泄露出去，怎么办呢？是的，对这些数据进行加密储存，这是一个好方法。
　　可问题来了！如果你现在要把数据中“A”和“B”做运算，比如做加法。通常来讲，我们先把“A”和“B”的密文解密出来，进行明文运算。不过，这个过程既繁琐，数据又容易泄露。
　　那怎么解决？全同态加密应运而生，即构建一种明文与密文之间的关系，在加密情况下直接进行运算，得到一个密文结果，再把密文结果解密出来，這就是我们想要的结果。
　　听起来好像比较简单，但直到2009年理论上才有所突破，实际应用起来的效率也不尽人意。而安全多方计算就要早一些，它在1982年提出。为了更好的说明，我们先来看看生活中的两个例子。
　　第一个例子：Alice认为她得了某种遗传疾病，想验证自己的想法。正好她知道Bob有一个关于疾病的DNA模型的数据库。如果她把自己的DNA样品寄给Bob，那么Bob可以给出她的DNA的诊断结果。但是Alice又不想别人知道，这是她的隐私。所以，她请求Bob帮忙诊断自己DNA的方式是不可行的。因为这样Bob就知道了她的DNA及相关私人信息。
　　第二个例子：两个金融组织计划为了共同的利益决定互相合作一个项目。每个组织都想自己的需求获得满足。然而，他们的需求都是他们自己专有的数据，没人愿意透露给其他方，甚至是“信任”的第三方。那么他们如何在保护数据私密性的前提下合作项目呢？
　　遇到上面两种情况你该怎么办呢？安全多方计算就可以应用到这样的场景。同样，我们来做这样一个计算：一个房间里有X个人，每人都有一定的财富，现在我们想把所有人的财富加起来，得到一个总数。但是，我们谁也不愿意泄露自己财富，哪怕是可“信任”的第三方。这个时候，我们可以做一个安全多方计算的协议，仅仅是个协议，无需加密，通过交互完成后得到最终的结果。不过，这并不是说信息完全不会泄露，如果在场的有一个很有钱，而其他人的都可以忽略不计，那么可以根据最终结果大致知道这个人有多少财富。
　　当然，选择哪项技术，还有赖于具体的应用场景。不过，目前这两项计算都需要很高的成本。但是，两项加密技术还在发展当中，相信未来会有更多更好更廉价的技术出现，来保障我们的数据安全。（编辑/任伟）