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大數據保安三大新趨勢 (車品覺)

By on March 22, 2018

本文作者車品覺，為紅杉資本中國基金專家合夥人、原阿里巴巴集團副總裁，為《信報》撰寫專欄「全民大數據」

現在每天產生的數據量，達到2.5 quintillion（10的18次方）位元組。（新華社資料圖片）

現在每天產生的數據量達到2.5 quintillion（10的18次方）位元組。（新華社資料圖片）

近年來，金融服務業經歷一系列快速變革，當中很大部分推動力來自大數據及人工智能（AI）等新技術的成熟和應用，催生了許多新的業務模式。最明顯的是科技提升金融服務的效率，但更深遠的改變源於生活習慣的變化。例如年輕一代移動互聯網用戶據說「愈來愈沒耐性、愈來愈要求高」，為了滿足這些用戶，大數據成為了這場變革的核心，同時這場變革又產生更巨量的數據。

目前大約90%的數據是在過去兩年產生的，而且現在每天產生的數據量達到2.5 quintillion（10的18次方）位元組。觀乎數據公司Domo提供的一些數字，你可能已經意識到更巨大的數據正在醞釀中︰

．每分鐘，美國人會使用265.77萬GB數據

．每分鐘，Instagram用戶會發布4.68萬張照片

．每分鐘，Google上會進行360.71萬次網路搜索

應用愈廣泛 風險愈高

可以肯定地說，可穿戴數據已經為人本科學數據（life science data）揭開了序幕。不僅如此，醫療領域的患者個人數據、金融業的資產及信用評分都是極敏感話題，出事時影響更加深遠，所以亦備受監管部門關注。隨着大數據在金融業被廣泛應用，帶來的數據安全風險就會愈大，巨大的數據量難免加重銀行對保護數據資產的責任，僅靠以往制訂的各種管理制度和流程，已難有效防範數據風險。

各國監管機構現已開始着手制定針對大數據保護的法規，希望逐步完善保護數據的法律體系。在美國，包括麻省理工學院、UC Berkeley等頂級高校的教授已對此加深研究，歸納起來可分為三種方向︰

（1）數據能否在加密狀態之下仍可用作分析，這類研究方向的例子包括同態加密（homomorphic encryption）；

（2）數據被鎖定在一個封閉環境中，只有被批准的分析需求可以使用，而且得出來的結果會適當加入噪音作為個人隱私保護，此一研究方向稱為差分隱私（differential privacy）；

（3）不同來源的數據資源分別存放，需要分享時作加密傳送，並利用區塊鏈技術實現密匙協議管理，這個研究方向名為數據採擷提供安全的多方計算（Secure multiparty computing for data mining）。

總括而言，這幾個方向都是用科技方法降低因合規複雜性帶來的成本，讓大數據及人工智能達到能更容易為企業增值的效果。

(編者按：車品覺最新著作《覺悟．。大數據》現已發售)

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