有時(hour)候，最簡單的(of)解決方案就足夠了(Got it)。現代加密算法用(use)一(one)把鑰匙加密數據，因此隻有擁有鑰匙的(of)人(people)才能讀取數據。許多數據庫可以(by)使用(use)AES等标準加密數據。這(this)些解決方案最能防止硬件丢失(也可能是(yes)被盜)的(of)情況，因爲(for)如果沒有正确的(of)加密密鑰，數據仍然是(yes)安全的(of)。

但是(yes)，這(this)種基礎加密并非一(one)勞永逸的(of)方法。如果攻擊者能夠侵入計算機，對稱加密算法對運行中的(of)計算機的(of)保護程度也是(yes)有限的(of)。攻擊者可以(by)找到(arrive)允許數據庫處理合法操作(do)的(of)相同密鑰。許多數據庫提供了(Got it)對“靜止”信息進行加密的(of)選項。

這(this)種技術以(by)不(No)同的(of)方式部署數學。它沒有将信息鎖定在(exist)數字保險箱中，而是(yes)添加了(Got it)精心調整的(of)噪音量，以(by)使其難以(by)确定哪條記錄對應哪個(indivual)特定的(of)數據個(indivual)體。如果噪聲數值正常，那麽便不(No)會影響整體統計數據，如平均值。也就是(yes)說，如果您從數據集中的(of)年齡随機增加或減少幾年，平均年齡将保持不(No)變，但這(this)樣一(one)來(Come)可能很難通過年齡尋找到(arrive)特定個(indivual)人(people)。

該解決方案的(of)效用(use)各不(No)相同。最好将數據集發布給想要(want)研究數據的(of)不(No)受信任的(of)合作(do)夥伴，通常是(yes)通過計算數據平均值和(and)數據集的(of)大(big)小。在(exist)某種程度上來(Come)說，許多算法添加噪聲做得很好，因爲(for)他(he)們(them)不(No)會扭曲許多聚合的(of)統計數據。目前，了(Got it)解哪些機器學習算法仍然可以(by)很好地(land)處理失真位是(yes)一(one)個(indivual)非常活躍的(of)研究領域。

這(this)些計算有時(hour)被稱爲(for)“消息驗證代碼”或“單向函數”，它将大(big)文件歸結爲(for)較小的(of)數字，從而使其實際上幾乎無法逆轉。給定一(one)個(indivual)特定的(of)結果或代碼，找到(arrive)将生(born)成該特定代碼的(of)文件将花費太長時(hour)間。

哈希函數是(yes)區塊鏈的(of)重要(want)組成部分，它以(by)一(one)種可跟蹤和(and)識别篡改的(of)方式将它們(them)應用(use)于(At)數據的(of)所有更新中。這(this)可以(by)防止加密貨币交易中的(of)欺詐行爲(for)，并且許多人(people)正在(exist)将這(this)些技術應用(use)于(At)需要(want)确保數據一(one)緻的(of)其他(he)數據庫。添加哈希函數可以(by)幫助企業應對數據合規性挑戰。

美國國家标準與技術研究院(NIST)的(of)安全散列算法(SHA)是(yes)廣泛使用(use)的(of)标準集合。一(one)些早期版本(如SHA-0和(and)SHA-1)具有已知的(of)漏洞，但較新的(of)版本(如SHA-2和(and)SHA-3)則被認爲(for)非常安全。

像RSA或DSA這(this)樣的(of)數字簽名算法算是(yes)更爲(for)複雜的(of)計算，它将散列函數的(of)篡改檢測特性與帶有認證信息的(of)特定個(indivual)人(people)或機構相結合。它們(them)依賴一(one)個(indivual)隻有責任方知道的(of)秘密密鑰。例如，加密貨币将财富的(of)所有權與知道正确密鑰的(of)人(people)聯系起來(Come)。跟蹤個(indivual)人(people)責任的(of)數據庫可以(by)包括驗證特定交易的(of)數字簽名。

簡明的(of)非交互式知識論證(SNARK)是(yes)一(one)種更爲(for)複雜的(of)數字簽名版本，可以(by)證明複雜的(of)個(indivual)人(people)信息而不(No)會洩露信息本身。這(this)種技巧依賴于(At)更複雜的(of)數學，有時(hour)被稱爲(for)“零知識證明”(ZKP)。

包含SNARK和(and)其他(he)類似證明的(of)數據庫可以(by)保護用(use)戶的(of)隐私，同時(hour)确保自己合規性。例如，一(one)個(indivual)非常簡單的(of)例子可能就是(yes)數字駕駛執照，它可以(by)證明一(one)個(indivual)人(people)的(of)年齡能夠飲酒而又不(No)會透露他(he)們(them)具體的(of)出(out)生(born)日期。一(one)些人(people)正在(exist)研究将該技術應用(use)于(At)疫苗護照。

SNARK和(and)其他(he)非交互式證明同樣屬于(At)研究熱門。使用(use)各種編程語言的(of)數十種算法實現也爲(for)新項目奠定了(Got it)良好的(of)基礎。

處理使用(use)傳統加密算法鎖定的(of)數據的(of)唯一(one)方法是(yes)對其進行解密，這(this)個(indivual)過程可以(by)将其暴露給任何有權訪問計算機進行工作(do)的(of)人(people)。同态加密算法旨在(exist)使對加密信息進行計算而無需對其進行解密成爲(for)可能。最簡單的(of)算法允許進行一(one)次算術運算，例如将兩個(indivual)加密數字相加。更複雜的(of)算法可以(by)進行任意計算，但速度通常要(want)慢得多。爲(for)特定問題尋找最有效的(of)方法也是(yes)一(one)個(indivual)熱門的(of)研究領域。

一(one)些開發人(people)員将他(he)們(them)的(of)數據集拆分成更小的(of)部分，有時(hour)甚至出(out)奇得小，然後将它們(them)分發到(arrive)許多獨立的(of)計算機中。有時(hour)這(this)些位置會被打亂，因此無法預測哪台計算機将保存哪條記錄。該解決方案主要(want)用(use)于(At)軟件包，這(this)些軟件包旨在(exist)通過并行運行搜索或分析算法來(Come)加速所謂的(of)大(big)數據工作(do)。最初的(of)目的(of)是(yes)速度，但也可能導緻增加攻擊彈性的(of)副作(do)用(use)。

如果将一(one)個(indivual)數據集拆分成幾塊可以(by)保護隐私，那麽爲(for)什麽不(No)是(yes)十億塊或更多塊呢?更常見的(of)解決方案是(yes)将數據直接存儲在(exist)創建和(and)使用(use)的(of)位置。用(use)戶的(of)智能手機通常具有大(big)量額外的(of)計算力和(and)存儲空間。如果幾乎不(No)需要(want)集中分析和(and)處理功能，那麽避免将其傳送到(arrive)雲服務器處理速度會更快、更具成本效益。

一(one)些研究人(people)員正在(exist)通過随機生(born)成新值來(Come)創建純合成的(of)數據集，但其方式遵循相同的(of)模式并且在(exist)統計上基本相同。

一(one)些研究人(people)員正在(exist)構建工具來(Come)限制數據收集，并在(exist)存儲數據之前對數據進行預處理。

無狀态計算是(yes)大(big)部分網絡的(of)基礎，當以(by)盡可能少的(of)記錄保存方式重新構建工作(do)時(hour)，許多高效驅動器都能夠發揮效用(use)。在(exist)某些極端情況下，如果合規性允許，并且用(use)戶願意接受極少(甚至沒有)得個(indivual)性化服務時(hour)，删除數據庫可以(by)最大(big)程度地(land)保護用(use)戶隐私。