数据泄露事件持续增加，其中超过三分之一与第三方有关。
第三方泄露是指个人数据由数据所有者（即收集数据的组织）以外的实体存储、处理或管理时发生的泄露。
幸运的是，借助隐私增强技术（PETs），组织可以在不共享或暴露原始数据的情况下开展数据协作、提取洞见并构建模型。
数据泄露事件持续增加，信任度随之下降。2024年，超过55亿个用户账户遭到泄露，较2023年泄露的7.3亿个账户增长了八倍之多，令人震惊。
更令人担忧的是，据《HIPAA Journal》报道，所有已报告的数据泄露事件中有35.5%与第三方有关，较2023年上升了6.5个百分点，HIPAA Journal。该报道指出：“第三方泄露是指源自供应商、供应方或合作伙伴，攻击者借此渗透企业对企业客户网络，且某一组织的数据在第三方保管期间遭到泄露的事件。”换言之，这些第三方泄露发生在个人数据由数据所有者（即收集数据的组织）以外的实体存储、处理或管理的情况下。
此类泄露的影响不仅限于监管罚款或声誉受损：它们侵蚀消费者信任，并动摇日益依赖数据的经济根基。
如果我们能够消除原始个人数据的共享或外部存储，全球泄露事件或可大幅减少。
数据协作的重要性
在负责任的前提下，数据协作能够为企业、消费者和社会释放可观价值。它有助于组织更好地了解客户，从而提供更具针对性的服务，改善客户体验，并提升营销举措的回报。
在社会层面，数据协作推动医学研究取得突破，助力公共服务提供更加智能化，并通过替代性信用评分促进普惠金融。
问题在于我们如何处理数据
数据协作往往依赖数据传输，即原始文件在云端之间传送、导出给合作伙伴、存储于第三方平台或在供应商环境中复制。
当原始数据在不同环境之间导出、传输或复制时，便会产生多个脆弱点。即便数据经过加密，一旦被转移，其控制和监测也更加困难，这正是第三方泄露得以发生的原因。
论坛如何应对全球网络安全挑战？
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更好的数据协作：保护数据隐私，释放数据价值
幸运的是，借助隐私增强技术（PETs），组织可以在不共享或暴露原始数据的情况下开展数据协作、提取洞见并构建模型。
PETs无需向合作伙伴或平台传输敏感数据，即可让组织共享洞见，同时确保原始数据保持私密并受到保护。
以下是部分广泛使用的隐私增强技术的作用：
安全多方计算（SMPC）：允许多个组织联合计算结果，例如识别共同客户或欺诈模式，而无需相互披露各自的数据。
原始数据保持私密，永不共享。
联邦学习：该AI模型向数据端迁移，而非数据向模型迁移。它在本地从各数据集中学习，且仅共享模型更新。
原始数据永不被转移或暴露。
同态加密：支持对加密数据进行分析。即便在处理过程中，数据依然保持不可读。
原始数据始终保持加密状态。
可信执行环境（TEE）：芯片内部一个安全的“保险库”，可在隔离环境中处理敏感数据。
原始数据可上传至TEE，但务必先行加密。
隐私增强技术被世界经济论坛评选为“2024年十大新兴技术”之一，原因在于其能够实现负责任的数据使用、降低泄露风险并保护个人隐私。
在数据协作中保护数据及消费者隐私的最佳实践
要充分发挥隐私增强技术的潜力，组织必须遵循以隐私为先的明确原则，并从一条基本规则出发：
切勿向任何第三方暴露原始个人数据。
在消费者数据协作中，最流行的方式或许是使用数据净室——一种安全的计算环境，多方可在不暴露底层个人信息的情况下比较或分析各自的数据集。
然而，目前市场上的许多数据净室要求组织将原始数据集上传至中央平台进行匿名化处理。虽然操作便利，但这种方式引入了一个可以避免的风险，即新增了数据泄露的脆弱点：供应商。
相反，匿名化应在本地完成，并由数据所有者全权控制。因此，应选择能够提供安全环境的PET平台和净室服务商，确保任何一方（包括供应商本身）都无法访问或查看您的数据。
这些步骤对于维护隐私、合规性及消费者信心至关重要。
借助PETs，将数据泄露减少三分之一
PETs使我们能够在保护消费者隐私的同时充分释放数据潜力，并通过维护信任促进跨行业协作。
数据显示：所有已报告的数据泄露事件中，约三分之一与第三方泄露有关。如果企业停止向第三方暴露原始个人信息，我们便可大幅降低这一比例。
PETs为组织提供了实现这一目标的工具。通过在不暴露原始数据、且不让数据脱离所有者控制的前提下获取洞见，它们降低了泄露风险，并维护了消费者信任。
