華住酒店集團(tuán)（NASDAQ:HTHT)即原漢庭酒店集團(tuán)，是國內(nèi)第一家全品牌的連鎖酒店管理集團(tuán)。

它創(chuàng)立于2005年，2010年3月在美國納斯達(dá)克上市，目前運(yùn)營著3000多家酒店，覆蓋高中低端各級市場。

其中，面向高端市場的酒店品牌有美爵、VUE、禧玥；面向中端市場有全季、桔子水晶、桔子精選、宜必思尚品等；大眾市場則包括宜必思、漢庭優(yōu)佳、漢庭、海友等。

本次在暗網(wǎng)上售賣的數(shù)據(jù)包括三個部分：

• 華住酒店官網(wǎng)的注冊資料信息，包括：

姓名、手機(jī)、郵箱、身份證號、登錄密碼，共 53 G，約 1.2 億人身份信息；

• 華住系酒店入住時，房客的身份登記信息，包括：

姓名、身份證號、家庭住址、生日、內(nèi)部 ID 號，共 22.3 G，約 1.3 億人身份信息；

• 華住系酒店開房記錄信息，包括：

內(nèi)部 ID 號、同房間關(guān)聯(lián)號、姓名、付款卡號、手機(jī)號、入住時間、酒店 ID 號、房間號、消費(fèi)金額等，共 66.2 G，約 2.4 億條記錄；

雖然華住已經(jīng)宣稱報警，但暗網(wǎng)交易追溯、取證的難度都很大，而且數(shù)據(jù)應(yīng)該已經(jīng)流出，也不知道能夠進(jìn)行哪些補(bǔ)救。

其實這也不是第一次爆出如此大規(guī)模的公民信息泄露了。

早在今年七月，國內(nèi)曝出一件涉嫌數(shù)據(jù)泄露的要案，涉案公司多達(dá) 11 家，查獲公民信息數(shù)據(jù) 4000 GB、數(shù)百億條。其中，國內(nèi)知名大數(shù)據(jù)公司、新三板上市公司「數(shù)據(jù)堂」涉案。

此案涉及的數(shù)據(jù)隱私性高，案件涉及的上網(wǎng) URL 數(shù)據(jù)，包含了手機(jī)號、上網(wǎng)基站代碼等 40 余項信息要素，記錄手機(jī)用戶具體的上網(wǎng)行為，甚至部分?jǐn)?shù)據(jù)能夠直接進(jìn)入公民個人賬號主頁。

然而更令人想不到的是，購買這些數(shù)據(jù)的，不單單是我們認(rèn)為的詐騙組織、金融網(wǎng)貸等等。國內(nèi)外多家互聯(lián)網(wǎng)大企業(yè)包括 Google、華為在內(nèi)，都是數(shù)據(jù)堂的重要收入客戶，也就是說他們都掌握著公民們的各種私密數(shù)據(jù)。

對全球任何一家 AI 公司的研發(fā)工程師來說，能夠獲得大量真實數(shù)據(jù)，對于研發(fā) AI 模型是非常有幫助的，如果數(shù)據(jù)的純度夠高的話，就更好了。

他們可以更方便的處理數(shù)據(jù)，更高效地比較和評估模型，從而得出正確的解決方案，應(yīng)對現(xiàn)實生活中的問題。

然而，受制于數(shù)據(jù)保密問題，這些巨頭們能共享的數(shù)據(jù)相當(dāng)有限。所以向數(shù)據(jù)堂這樣的公司去買數(shù)據(jù)，在行業(yè)內(nèi)其實是一件稀松平常的事情。

不僅是中國，全球用戶都對數(shù)據(jù)的隱私性和保密度沒有特別清晰的認(rèn)識，在使用各種互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品時，都不得不在「用戶使用協(xié)議」上選擇那個「是」。

大佬們花了重金買了數(shù)據(jù)，當(dāng)然會讓這些數(shù)據(jù)高效利用起來。

他們一邊買進(jìn)數(shù)據(jù)，一邊用自家產(chǎn)品收集數(shù)據(jù)，還在研發(fā)更安全的加密方式，來保護(hù)自己的數(shù)據(jù)。

作為工程師，我們還是聊一聊目前普遍應(yīng)用的幾種數(shù)據(jù)加密方式，以及如何去理解他們的性質(zhì)原理。

目前，比較常用的數(shù)據(jù)共享保密機(jī)制是通過匿名化數(shù)據(jù)集來實現(xiàn)，但在大多數(shù)情況下，這仍算不上一個很好的解決方案。

數(shù)據(jù)匿名化可以通過掩蓋一些敏感數(shù)據(jù)，在一定程度上起到保密作用，但它卻不能阻止數(shù)據(jù)專家的推理。在實際應(yīng)用過程中，通過相關(guān)信息的逆向推導(dǎo)，完全可以推理出被掩蓋的敏感數(shù)據(jù)。

此前有一位德國研究員在德國漢堡舉行的第 33 屆混沌通信大會（Chaos Communication Congress）上發(fā)表過一篇名叫《Build your own NSA》的研究文，講的就是關(guān)于如何逆數(shù)據(jù)匿名化找到原信息。

該研究員通過一家虛擬公司，免費(fèi)獲得了一份約 300 萬德國人一個月的 Web 點(diǎn)擊流信息。這些信息是匿名化處理過的，比如用一串隨機(jī)字符「4vdp0qoi2kjaqgb」來替代用戶的真實名稱。

而該研究員通過用戶的歷史瀏覽記錄等相關(guān)信息，成功推導(dǎo)出用戶在該網(wǎng)站上的真實名稱。可見，數(shù)據(jù)匿名化并不能將保密做的嚴(yán)絲合縫。

混沌通信大會是由歐洲最大的黑客聯(lián)盟組織——德國混沌電腦俱樂部（Chaos Computer Club）主辦。主要研討計算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)安全問題，旨在推進(jìn)計算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)安全。

這是密碼學(xué)領(lǐng)域的突破性成就之一，解密方只能獲知最后的結(jié)果，而無法獲得每一個密文的具體信息。

同態(tài)加密可以有效提高信息的安全性，未來可能會成為 AI 領(lǐng)域的一項關(guān)鍵技術(shù)，但現(xiàn)在來看，應(yīng)用場景有限。

同態(tài)加密簡單來講，就是我的數(shù)據(jù)可以根據(jù)你的需要讓你使用，但你無法看見這些數(shù)據(jù)具體是什么。

基本的同態(tài)加密技術(shù)可以將 1MB 的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 16GB，這在 AI 場景中成本很高。而且，同態(tài)加密技術(shù)(就像大多數(shù)加密算法一樣)通常是不可微的，這對隨機(jī)梯度下降(SGD)等主流 AI 算法來講，有點(diǎn)不太適用。

目前來看，同態(tài)加密技術(shù)基本停留在概念層面，很難投入實際應(yīng)用，不過未來可期。

Google 在 2016 年發(fā)表過一篇論文，叫《 Learning to Protect Communications with Adversarial Neural Cryptography 》，文中詳細(xì)介紹了一種基于 GAN 的加密技術(shù)，能有效解決數(shù)據(jù)共享過程中的數(shù)據(jù)保護(hù)問題。

這是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加密技術(shù)，通常情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為很難用于加密技術(shù)，因為它們難以執(zhí)行 XOR 操作。

但事實證明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從其他的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中學(xué)習(xí)如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行保密：他們能發(fā)現(xiàn)所有的加密和解密方法，卻不會為加密或解密生成算法。

GAN 的加密技術(shù)涉及三個方面，我們可以用 Alice、Bob 和 Eve 來展示。通常，Alice 和 Bob 是安全通信的兩端，Eve 則監(jiān)聽他們的通信，試圖逆向找到原數(shù)據(jù)信息。