弓曉鋒，黃琳，周慧，梁正華

（1.貴州省科技信息中心，貴州貴陽，550002；2. 貴州省科技創(chuàng)新中心有限責任公司，貴州貴陽，550002）

1 概述

根據(jù)全省“一云一網(wǎng)一平臺”統(tǒng)籌部署，各行業(yè)部門積極制定了相應的協(xié)同推進實施方案，進一步梳理了權責清單以及政務服務網(wǎng)進駐事項，明確了工作任務和實施要點，開展了政務服務“一網(wǎng)通辦”業(yè)務試點計劃。省級科技部門按照“整合內部分散業(yè)務系統(tǒng)，統(tǒng)一用戶，統(tǒng)一業(yè)務入口，統(tǒng)一數(shù)據(jù)出口”的原則，規(guī)范了微服務技術架構、業(yè)務流程和數(shù)據(jù)資源，構建了公共支撐平臺、用戶中心和數(shù)據(jù)接口平臺，并實現(xiàn)了與省級平臺的接入。部門用戶中心與省統(tǒng)一實名身份認證系統(tǒng)用戶進行了綁定，部門數(shù)據(jù)接口平臺各類科技業(yè)務主題數(shù)據(jù)上架到省數(shù)據(jù)共享交換平臺。如圖1所示。

圖1 部門平臺整合接入省級平臺

2 用戶認證體系SM3改造

平臺后續(xù)改造升級過程中，將在部門科技業(yè)務平臺用戶認證體系的構建上引入國產(chǎn)密碼雜湊算法SM3。一是采用SM3哈希函數(shù)壓縮用戶登錄密碼為摘要。系統(tǒng)構建過程中，通常采用哈希函數(shù)壓縮用戶登錄密碼為摘要，這樣既減少了數(shù)據(jù)量、固定了數(shù)據(jù)格式，又打亂了數(shù)據(jù)組合。常用的哈希算法有MD5消息摘要算法和SHA安全散列算法，設計優(yōu)的哈希函數(shù)出現(xiàn)哈希沖突的概率很小。為了增強系統(tǒng)用戶密碼的安全性，在密碼加密過程中會同步加鹽，即使明文相同的用戶生成的密文也不相同。二是采用JSON Web Token（JWT）對客戶端Token進行編碼，并采用SM3算法對包含的主體信息進行雜湊以提高安全性，進而用來傳遞被認證的用戶身份信息，實現(xiàn)獲取服務資源的目的。JWT是JSON風格輕量級的授權和身份認證規(guī)范，可實現(xiàn)對無狀態(tài)、分布式的Web應用授權，生成的Token可直接用于認證，也可使用一些常見的算法對包含的主體信息進行加密，安全性較高。JWT規(guī)范標識了多種簽名算法，使用過程中頭部會默認指定消息簽名算法HS256，消息體中會包含用戶名、Token的生成時間和過期時間等非敏感類信息，創(chuàng)建簽名時會指定使用哈希函數(shù)來進行消息認證的機制HMAC以及頭部聲明的算法HMACSHA256，進而實現(xiàn)消息完整性認證和信源身份認證。

在我國，MD5和SHA-1兩種數(shù)字簽名算法應用廣泛，甚至是在網(wǎng)上銀等金融業(yè)務上。隨著王小云教授團隊在2015年先后通過差分攻擊算法攻破MD5和SHA-1，各個行業(yè)部門開始升級替換現(xiàn)有算法，采用SHA-256。畢竟MD5算法、SHA系列算法均為國外雜湊算法，不符合我國大力提倡的信創(chuàng)合規(guī)、自主可控的要求，故而科技業(yè)務平臺采用國產(chǎn)密碼算法SM3來替代國外算法SHA-256。隨著國內網(wǎng)絡安全和信息化整體水平的不斷提升，密碼安全和密碼技術在維護國家安全、促進經(jīng)濟發(fā)展方面發(fā)揮著越來越重要的作用，商用密碼改造已成為各行各業(yè)面臨的重要任務。

SM3國產(chǎn)密碼算法是我國具有自主知識產(chǎn)權的密碼湊雜算法，該算法由王小云等人設計，2010年中國國家密碼管理局發(fā)布。SM3哈希算法作為國產(chǎn)商用密碼算法，適用于數(shù)字簽名和驗證，采用MD（Merkle-Damgard）結構，消息分組長度為512位，摘要值長度為256位。SM3是在SHA-256基礎上改進實現(xiàn)的一種算法，其壓縮函數(shù)與SHA-256壓縮函數(shù)類似但設計更加復雜，可碰撞性更強，安全系數(shù)更高。SM3算法無法提供完整性保護，不能單獨使用，需通過HMAC配合密鑰一起使用進行消息認證。作為雜湊系列算法的SM3，同樣面臨差分攻擊的風險。

3 用戶隱私

上面提到，隨著部門科技業(yè)務平臺與外部省級平臺的接入，系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)請求將不可避免引起用戶數(shù)據(jù)泄露問題。一是外部政務服務事項辦理場景，需要向部門平臺請求單個用戶的相關數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)往往涉及電子證照，比如：某位用戶是否是科技特派員；某家企業(yè)是否是高新技術企業(yè)等。二是外部數(shù)據(jù)共享交換場景，需要向部門平臺請求一類用戶的相關數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)往往以數(shù)據(jù)查詢接口的方式提供，比如：共享某一研究方向的省外專家，而這些專家往往是科研項目評審的網(wǎng)評專家；共享年度內在某些細分領域立項的科研項目等。

科技業(yè)務平臺用戶中心可不處理具體的業(yè)務邏輯，僅需處理與用戶相關的數(shù)據(jù)，通過重組業(yè)務模塊來模糊業(yè)務應用間的邊界，進而協(xié)調業(yè)務應用和實現(xiàn)，使用戶通過統(tǒng)一展現(xiàn)層再切入到具體的業(yè)務。為了簡化平臺對用戶的權限控制，可基于業(yè)務場景來優(yōu)化權限模型和流程管理，因不同組織為所屬用戶規(guī)定并約束了業(yè)務的流轉與審批流程，以及各節(jié)點不同的處置要求，應從業(yè)務需求和數(shù)據(jù)需求的角度出發(fā)，區(qū)分公眾用戶和管理用戶，公眾用戶又可細分為以科技人員、科技專家為代表的“自然人用戶”和以科研機構、高校、企業(yè)為代表的“組織用戶”兩類，組織用戶不僅限于企業(yè)法人，同時還包括機關法人、事業(yè)單位法人和社會組織法人等。根據(jù)特定科技業(yè)務辦理需要，自然人用戶和組織用戶之間需要建立關系，自然人可申請加入多個組織，不同組織賦予同一自然人不同的角色身份并進行授權管理，特定組織用戶可分級授權和逐級審批種類科技業(yè)務。業(yè)務檔案中，關聯(lián)了科研人員的科研項目、科研產(chǎn)出、資質和榮譽、論文、成長指數(shù)等信息，關聯(lián)了科研機構的科研項目、科技獎勵、項目產(chǎn)出、成果轉化、科研基礎、經(jīng)濟效益、科技活動投入與產(chǎn)出、創(chuàng)新指數(shù)等信息。

4 差分隱私

為有效應對用戶隱私數(shù)據(jù)泄露問題，通常有幾種方式：一是數(shù)據(jù)脫敏，通過失真等降低數(shù)據(jù)敏感性。數(shù)據(jù)脫敏只是簡單地刪除敏感字段，其使用性較差，而且仍然存在隱私泄露隱患。二是匿名化，通過“去標識化”實現(xiàn)隱私保護。但是，匿名化技術不斷被發(fā)現(xiàn)存在漏洞和缺陷，可靠性較差。三是差分隱私，通過加噪聲來抵抗差分攻擊。對比數(shù)據(jù)脫敏和匿名化，差分隱私具有嚴格的數(shù)學模型，安全性級別較高，可量化可證明，是較熱門的隱私保護技術。

針對平臺用戶隱私泄露、數(shù)據(jù)可用性等問題，迫切需要研發(fā)高質量的隱私保護服務[1]。盡可能做到限制相對隱私數(shù)據(jù)的泄露，就是“差分”的由來，也即任何查詢結果一定程度上不應該能夠被用來推斷某個個體的數(shù)據(jù)是否被包含在數(shù)據(jù)集中。此時，引出“相鄰數(shù)據(jù)集”的概念。所謂相鄰數(shù)據(jù)集，指兩個數(shù)據(jù)集只相差一條記錄，這條記錄可以是某個用戶的數(shù)據(jù)，而差分隱私則定義為相鄰數(shù)據(jù)集在一定程度上不可區(qū)分。

差分隱私（Differential Privacy，簡稱 DP）是 Dwork在2006年針對數(shù)據(jù)庫的隱私泄露問題提出的一種新的隱私定義[2]。DP技術提供了一種嚴格、可證明的隱私保護手段，且其保護強度不依賴于攻擊者所掌握的背景知識，其是密碼學中的一種手段，旨在提供一種當從統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫查詢時，最大化數(shù)據(jù)查詢的準確性，同時最大限度減少識別其記錄的機會。其原理是用算法加擾個人用戶數(shù)據(jù)，使技術回溯過程無法實現(xiàn)，隨后在無法獲得原始數(shù)據(jù)的情況下對數(shù)據(jù)批量計算，輸出計算結果，在獲得機器學習所需的數(shù)據(jù)資源的同時，實現(xiàn)用戶隱私數(shù)據(jù)的保護。其嚴格的數(shù)學定義如下：若帶有定義域的隨機算法M，對所有的S ? Range( M)和滿足的x, y ∈Nx都有 ：

則隨機算法M是(ε , δ)-差分隱私，如果δ=0，則隨機算法M是ε-差分隱私。上述定義中，概率空間由算法M給出，參數(shù)ε, δ均稱為隱私保護預算，參數(shù)ε不受人為控制，參數(shù)δ可受人為控制。隨著參數(shù)ε的減少，數(shù)據(jù)的隱私保護就越強，但是與此同時它的效用就越低。可以看出，數(shù)據(jù)集X在隨機算法M的擾動下輸出的結果屬于S集合的概率，小于等于e的ε次方然后乘以數(shù)據(jù)集Y在隨機算法M的擾動下輸出的結果屬于S集合的概率。這個結果因為變化太小導致了改變之前的數(shù)據(jù)集和改變之后的數(shù)據(jù)集對攻擊者來說是無法察覺的，則說明滿足差分隱私。

對于數(shù)據(jù)集和算法的組合，有以下幾種情形：

（3）記A1( D1) , A2(D2) , A3( D3), . ..,Am( Dm)為一系列相互獨立的差分隱私，且算法Ai( D)分別滿足εi-差分隱私，這些算法組合起來滿足-差分隱私，整體小于等于最大ε-差分隱私。

差分隱私技術中的常用機制是將噪聲插入到查詢結果中，使得數(shù)據(jù)失真或者擾亂數(shù)據(jù)。差分隱私噪聲機制有拉普拉斯機制、指數(shù)機制、高斯機制等，最常用的為拉普拉斯機制。下面簡單描述拉普拉斯噪聲機制的敏感度、概率密度函數(shù)和差分隱私。

（1）敏感度。給定一個函數(shù)集，X和Y為鄰近數(shù)據(jù)集，一個函數(shù)的l1敏感度被定義為：，查詢函數(shù)的敏感度表明改變一條數(shù)據(jù)對查詢操作帶來的影響程序。

5 運用和展望

差分隱私保護最初的應用場景是交互式數(shù)據(jù)查詢，后面逐步延伸至非交互式數(shù)據(jù)發(fā)布。上架到數(shù)據(jù)共享交換平臺對外發(fā)布的數(shù)據(jù)集，比如共享的科技專家?guī)鞂＜倚畔?，為了防止攻擊者準確獲取專家敏感數(shù)據(jù)導致泄露專家隱私，在每個真實數(shù)據(jù)值后面加上一個服從拉普拉斯分布的隨機噪聲。將每一條記錄看作一個不相交的數(shù)據(jù)集，根據(jù)差分隱私的并行組合性質，每一條記錄都符合ε差分隱私時，整體數(shù)據(jù)集也滿足ε差分隱私[3]。如果一條記錄有多個屬性，根據(jù)差分隱私的序列組合性質，將ε隱私保護預算分為多個部分分別加到各個屬性。相比于傳統(tǒng)技術，在實現(xiàn)同樣復雜度和效果的情況下，差分隱私的效率會比較高，但由于對于背景知識的假設過于強調，需要在查詢結果中加入大量的隨機化，如果數(shù)據(jù)維度較大將導致噪音過大時并覆蓋原始數(shù)據(jù)，大大降低共享數(shù)據(jù)的可用性，此時，需要對高維數(shù)據(jù)進行降維。數(shù)據(jù)降維可采用主成分分析、線性判別分析技術或基于加權貝葉斯網(wǎng)絡降維等方法，對降維后的數(shù)據(jù)添加噪音再發(fā)布[4]。除了提到的中心化差分隱私保護，在用戶數(shù)據(jù)采集過程中，可以采用本地差分隱私保護。本地差分隱私是為了消除可信數(shù)據(jù)中心，而是直接在用戶的數(shù)據(jù)集上做差分隱私，然后再傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心進行聚合計算，這樣數(shù)據(jù)中心也無法猜測出原始數(shù)據(jù)，從而保護數(shù)據(jù)隱私。