大數據時代，該如何面對隱私權的挑戰

身處在大數據的時代，人們的一舉一動都蘊含巨大價值。蒐集使用者資訊，並分析出使用者的喜好、興趣，用於推送廣告與優化搜尋結果，是瀏覽器、搜尋引擎和許多 app 行之有年的作法。舉例來說，地圖 app 能藉由分析使用者所在地、通勤方式，間接收集了人潮與車流的資訊，進而得知人流熱點或道路壅塞等情形，規劃最佳路線。

大數據帶來了更好的使用者體驗，同時也帶來濳在的風險。根據研究，超過八成的美國人僅需要郵遞區號、生日、性別就能作為唯一識別，就算將部分資訊去識別化，透過資料仍有可能精準找到個別使用者。無論是基於信任軟體，或是出於必要使用，一旦資料外洩，被蒐集資料的民眾往往難以自保。

聯合國大會於 2013 年通過了《數位時代的隱私權決議》，強調包含隱私權在內，人們在網路外享有的各項權利，都應該在網路上獲得保障。臺灣也在 2012 年施行《個人資料保護法》來維護國人的隱私權，在技術上則藉由《隱私強化技術》（Privacy Enhancing Technologies, PETs）協助，最大限度的減少使用個人資料，並提升資料的安全性。

在甫結束的民主峰會上，我和國際夥伴分享了「簡訊實聯制」的成果。在「簡訊實聯制」之前，有些店家採手寫方式或使用線上表單，然而，除了可能存在的隱私問題，多頭馬車的做法，也會增加疫調困難。因此在 g0v 社群的協助下，政府推出「簡訊實聯制」，使用者不需要網路，甚至非智慧型手機也能使用，藉由簡訊的資料串聯來輔助疫調。

任何事情都有一體兩面，實聯制紀錄足跡，讓疫調變得更為便利，相對的，民眾也會擔心資料是否會被政府或電信公司濫用。為解決民眾的疑慮，簡訊實聯制將店家資訊轉換為代碼，電信業者無法取得店家與代碼的對應關係。簡訊資料分散儲存在不同電信商，並會在 28 天後刪除。當疫情指揮中心需要疫調查核足跡時，會將分散在各電信商的簡訊資料整合起來，結店家代碼資料才能完整解出地點訊息，並確保這些資料只會使用在防疫上。

常見的強化隱私技術有同態加密、差分隱私、聯邦學習等。以同態加密（Homomorphic encryption）為例，這種加密方式，使得伺服器可以對密文進行運算，解密之後就能獲得結果。

從下圖，可以看出同態加密與一般雲端運算的差別，在一般的雲端運算情境下，資料需要將所有資料上傳到雲端伺服器中才能進行運算。然而，將資料上傳到雲端運算，仍然可能有洩漏資料的風險。而透過同態加密，加密後的資料上傳到雲端後仍能進行運算，且回傳出來的資料也是加密過的，需要解密後才能獲得結果。

要使用以上「隱私強化技術」都需要有高效能、高速的運算資源，希望未來台灣在 PETs 上能有自主研發、自主管理的能力，國家高速網路與計算中心有國家級的超級電腦基礎建設，期待能成為 PETs 的發展環境，匯集各界研究成果，再搭配完備的法制，共同持守數位時代的人權。