Google 开源两项内部隐私增强技术

作为推动“保护运算”计画的一部分，Google 日前决定将两项内部隐私增强技术（PET）正式开源，希望透过对“数据处理方式、时间、位置”的改变“从技术上确保隐私和安全”。在两项技术中，名为 Magritte（现已在 Github 上发佈）的方案能利用机器学习检测物体，并在其出现于画面中时即刻应用模糊效果。“Magritte 对于想要提供更多隐私保证的摄像记者特别有用。”Google 在部落格中如此写道，“透过使用这一开源程式码，摄像师可以依赖底层机器学习演算法在整个影片中进行高精度检测，从而节省模糊物体的时间。”

而另一个“全同态加密转换器”（Fully Homomorphic Encryption Transpiler）则能让开发者在不涉及个人身分资讯的前提下用加密数据进行运算，Google 相信它可以在金融、医疗及政府等领域提供帮助。“在这些行业中，围绕敏感数据处理的强大安全保障时相当关键的。”Google 这麽说道。按照他们的说法，隐私增强技术目前正在经历从学术向主流的转变。美国和英国政府今年都在大力推动围绕金融犯罪和公共卫生紧急状况的解决方案，未来这一趋势预计也将延伸到更多不同的范畴。