数据安全|隐私计算：护航数据价值，实现“可用不可见”( 二 )_隐私|数据价值|计算技术|场景

在应用侧，隐私计算的落地场景也正从强数据需求的金融、互联网、医疗和政务领域，逐步向智慧能源、智慧终端、智慧城市等更多行业延伸。
但总体来看，隐私计算市场仍处于大规模商业应用的前期，闫树也表示，目前隐私计算技术和解决方案还不够成熟，在安全、性能和数据的互联互通等方面仍存在挑战，一定程度上限制了隐私计算的推广和应用。
【数据安全|隐私计算：护航数据价值，实现“可用不可见”】田天强调，在牺牲安全性的前提下进行各类隐私计算的技术没有任何意义。由于密码学上的证明安全与实际安全并不相等，尤其是一些多方隐私计算协议被应用在不符合其安全假设的场景中，因此很多假设安全的方法在实际应用中存在严重的安全性漏洞。
同时，在应用开发环境中，隐私计算也会带来很多新的安全问题，比如算法歧视，又或者被黑客投入“脏数据”“毒数据” ，存在“数据投毒”的风险。闫树表示，隐私计算技术产品的安全分级标准与行业信任共识仍有待建立。
性能是隐私计算应用落地的保障。闫树介绍道，隐私计算产品安全、性能、准确性三者之间相互影响、相互抵消。目前，国内隐私计算产品在特定场景下已基本具备可用性，但在未来面临更多数据方、更大数据量、更复杂场景时，性能等指标仍有待加强。
要成为核心底座仍任重道远
在政策驱动和市场需求的共同作用下，隐私计算成为商业和资本竞争的赛道市场。信息技术研究和分析公司Gartner在其报告中将隐私计算纳入2021年最前沿的九大趋势之一，并指出到2024年，全球隐私驱动的数据保护和合规技术支出将突破150亿美元以上。
虽然隐私计算有望成为数据要素市场建设的关键基础设施，但若要真正成为核心底座，仍然任重道远。闫树认为，隐私计算未来发展需对内实现“互联互通” ，实现不同平台间的互认互用，破除平台壁垒，打通数据孤岛的同时避免催生“数据群岛”；要充分释放数据要素价值仅靠隐私计算还不够，还需要加强隐私计算与AI、区块链、云计算等技术的“交叉融合” 。
田天同样表示，隐私计算主要是解决数据“链接”问题，打开数据通路，让更多数据能够被使用，但实现数据价值之路，需要业务需求牵引，尤其是人工智能需求牵引。同时，面向AI的性能优化可以为隐私计算高效落地带来重大机遇，在实现跨业、跨域的数据融合基础上，深度挖掘与释放数据的最大价值。

数据安全|隐私计算：护航数据价值，实现“可用不可见”( 二 )

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