Google 開源兩項內部隱私增強技術

作為推動「保護運算」計畫的一部分，Google 日前決定將兩項內部隱私增強技術（PET）正式開源，希望透過對「數據處理方式、時間、位置」的改變「從技術上確保隱私和安全」。在兩項技術中，名為 Magritte（現已在 Github 上發佈）的方案能利用機器學習檢測物體，並在其出現於畫面中時即刻應用模糊效果。「Magritte 對於想要提供更多隱私保證的攝像記者特別有用。」Google 在部落格中如此寫道，「透過使用這一開源程式碼，攝像師可以依賴底層機器學習演算法在整個影片中進行高精度檢測，從而節省模糊物體的時間。」

而另一個「全同態加密轉換器」（Fully Homomorphic Encryption Transpiler）則能讓開發者在不涉及個人身分資訊的前提下用加密數據進行運算，Google 相信它可以在金融、醫療及政府等領域提供幫助。「在這些行業中，圍繞敏感數據處理的強大安全保障時相當關鍵的。」Google 這麼說道。按照他們的說法，隱私增強技術目前正在經歷從學術向主流的轉變。美國和英國政府今年都在大力推動圍繞金融犯罪和公共衛生緊急狀況的解決方案，未來這一趨勢預計也將延伸到更多不同的範疇。