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　　什么是隐私计算
 

　　隐私计算的本质，其实就是在数据安全流通和计算过程中用到的一系列的技术，包括密码学技术、统计学、人工智能、计算机体系结构等等。这一系列技术，在大数据和人工智能领域，扮演着越来越重要的角色。
 

　　现实生活中的数据可能分布在不同的机构、不同的银行、不同的医院……由于隐私或者数据安全的担忧，我们不能把不同分布的大数据放在一起来建立和训练人工智能模型，所以就需要隐私计算技术，在不泄露数据隐私的情况下，给数据加上一层“隐形衣”。从而可以用到这个数据的价值，但是看不到数据本身。
 

　　三个关键技术支撑
 

　　隐私计算体系共涉及三个关键技术支撑——区块链、联邦学习和安全多方计算。区块链是一个比较好的解决多方互信问题的基础技术，业界普遍认为隐私计算将会深度结合区块链技术。而联邦学习解决数据联合建模问题，安全多方计算解决多方数据融合问题，这两个技术都是隐私计算的基础技术。
 

　　隐私计算在金融、医疗、智慧城市等领域已展现出普遍的需求场景。但目前鉴于法规完善、技术信任等方面不够充分，还没有看到非常亮眼的、标杆性的应用落地。

 

　　面临的挑战
 

　　隐私计算在安全、性能和数据的互联互通等方面仍存在挑战，这些难题在一定程度上制约了隐私计算的推广和应用。
 

　　安全性挑战影响市场信任。隐私计算产品与其他的数据处理产品不同，其本身承载着保护隐私数据安全的重要功能，技术服务厂商与产品使用者都应谨慎对待隐私计算产品的安全性挑战，而算法协议安全、开发应用安全和安全共识正成为当前隐私计算应用亟需解决的问题。
 

　　性能瓶颈阻碍隐私计算规模化应用。密文计算需要更大的计算和通信负载，导致遇到性能瓶颈，例如这项技术相较传统的人工智能引入了更大量的计算，数据加密后体积膨胀，使其在网络中传输速度下降，因而需要优化；同步性和可用性对隐私计算参与方的资源要求较高等。
 

　　互联互通壁垒或使数据“孤岛”变“群岛”。由于不同的隐私计算平台是基于各自特定的算法原理和系统设计实现的，且目前闭源的平台很多，平台之间很难完成信息的交互，因此计算平台之间互联互通的壁垒成为了隐私计算面临的新挑战，或使“数据孤岛”变成了“数据群岛”。
 

　　如何让隐私计算更好保护隐私？
 

　　如何才能促进隐私计算在发展中不断实现自我完善？答案是用好面向产业竞争的市场赛马机制，赛出更可靠更高效的隐私计算技术。在此过程中，关键要用好“有形之手”和“无形之手”，让“良马”产生示范效应，避免“赛马”沦为“选马”或“相马”。从具体的抓手来看：
 

　　首先，应促进新技术交叉融合。一方面，以人工智能需求作牵引，丰富隐私计算落地应用场景，加快推动技术进步和成熟，最大化地释放数据价值。另一方面，综合运用隐私计算与AI、区块链、云计算等技术，来解决数据流通之前和之后，在权属、应用等方面的问题，以此找到产业应用的最佳路径。
 

　　其次，应加快建立健全隐私计算的技术标准，塑造行业共识，遏制“脏数据”“毒数据”污染的风险。如今，隐私计算基数正在从实验室走向产业应用。市场中，诸多技术厂商涌现，技术水平参差不齐。只有把技术标准完善起来，不同厂商的产品才能互联互通，真正破解“数据孤岛”问题。
 

　　再次，应想方设法破除平台壁垒。防止平台消极应对隐私保护、数据合规等监管要求，造成新的“数据群岛”，阻碍隐私计算产品的迭代升级。
 

　　隐私计算部署与研究
 

　　国务院办公厅：探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式
 

　　近日，国务院办公厅印发《要素市场化配置综合改革试点总体方案》，推动要素市场化配置改革向纵深发展。《方案》提出了探索建立数据要素流通规则在内的八个方面试点任务。在“探索建立数据要素流通规则”方面中提出，探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式，在保护个人隐私和确保数据安全的前提下，分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用。探索建立数据用途和用量控制制度，实现数据使用“可控可计量”等。
 

　　《隐私计算白皮书(2021年)》发布
 

　　2021年7月20日，由中国信息通信研究院和隐私计算联盟联合主办的“2021隐私计算大会”在京召开。会上中国信通院《隐私计算白皮书(2021)》正式发布，白皮书聚焦隐私计算技术的发展态势、主要应用场景和产业发展态势，探讨了隐私计算的合规性及对合规实践路径的探索，在分析隐私计算面临的挑战和难题的基础上，对隐私计算未来的发展方向提出展望。
 

　　《隐私计算法律与合规白皮书》发布
 

　　近日，中国信通院云计算与大数据研究所联合蚂蚁集团等多家厂商和律师事务所共同发布了《隐私计算法律与合规白皮书》(下称“白皮书”)，首次系统阐述了隐私计算的合规价值，较为系统地解释了各类技术如何实现数据保护、法律效果如何，给了企业在保护个人信息安全上提出了指导。
 

　　商业落地值得期待
 

　　中国的隐私计算研究从一开始就是和国际同步甚至是领先的。顶层设计方面，《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》“三驾马车”并行，倒逼企业在数据采集、使用、流通全环节中重视及投入数据保护，隐私计算行业也因此迎来重大利好。
 

　　国家工业信息安全发展研究中心2021年发布的《中国隐私计算产业发展报告(2020-2021)》显示，隐私计算产品市场规模约为 10 亿元，基于隐私计算的数据交易应用模式市场或将达到千亿级。据不完全统计， 2021年上半年，国内隐私计算领域新增融资金额已超过6亿元，融资金额过亿的企业更是超过了50%。在数据安全的新命题下，隐私计算终于迎来了期盼已久的商机。
 

　　隐私计算发展与应用
 

　　首个区块链与隐私计算科技创新平台成立
 

　　日前，由北京航空航天大学和北京微芯区块链与边缘计算研究院牵头组建的“未来区块链与隐私计算北京高精尖创新中心”正式批复成立。中心以区块链与隐私计算前沿技术攻关和人才培养为使命，聚焦国际领先的动态自适应区块链系统、多尺度隐私计算开源平台、区块链与隐私计算领域专用架构芯片与硬件等核心技术开展研发创新，构建可持续发展的优秀人才梯队，为区块链和隐私计算发展提供强大技术和人才支撑。
 

　　科技以隐私计算技术赋能资管行业
 

　　2021年12月30日，中国证监会正式启动第一批资本市场金融科技创新试点项目，经过征集遴选、专家评审、专业评估、社会公示等环节，16个申报项目脱颖而出，开始试点。洞见科技和中诚信数科联合申报的“基于隐私计算的债券估值体系建设项目”成功入选首批清单，以隐私计算技术赋能资管行业合规应用，促进资本市场数智化转型。
 

　　展望隐私计算2022
 

　　日前，国内咨询分析机构易观分析发布《2022年中国隐私计算市场分析》报告。《报告》认为，随着技术的成熟和案例的落地，隐私计算产业将从供给拉动转向需求拉动。
 

　　在产研能力方面，多方安全计算、联邦学习、可信执行环境三种隐私计算技术的推进，以及核心技术与人工智能、区块链结合，尤其需要与深度学习算法模型等结合形成应用闭环。
 

　　技术上，各大隐私计算服务机构也将从安全性、性能和通用型上对隐私计算技术不断提升，并推动不同平台间的互联互通。预计更多的数据拥有方将为数据来源的丰富作出开放，同时在权限界定、价值挖掘和创新应用等核心议题上进一步拓展。
 

　　“隐私计算+”将意味着通过隐私计算技术帮各行各业重构智能技术设施，让其上所支撑的数字经济形态更加稳健发展，进而产生各类新的商业形态和生产关系。
 

　　来源丨综合央视新闻、中国电子报、中国信通院、中国网信网、中新经纬、广州日报等