根据《数据安全法》第二章第十六条规定 ， 国家支持数据开发利用和数据安全技术研究 ， 鼓励数据开发利用和数据安全等领域的技术推广和商业创新 ， 培育、发展数据开发利用和数据安全产品、产业体系 。
田天表示 ， 企业可以借助技术的手段 ， 实现价值与安全之间的弥合 。 对于数据的采集、加工、流通过程中的保护手段 ， 正在形成一个供应链 ， 其中一项新兴技术是隐私计算 ， 这属于促进数据流通的关键技术 。 他介绍说 ， 隐私计算可以通过改变数据交互与融合的模式和形态 ， 让数据在流通过程中实现“可用不可见” ， 从而处于一个安全的环境之中 。
田天强调 ， 隐私计算技术为应对个人隐私保护、数据安全隐患、数据孤岛等数据流通的关键难题提出了一种创新的解决思路 ， 成为平衡数据利用与安全的重要途径之一 。
“隐私计算”一词最初是在2016年发布的《隐私计算研究范畴及发展趋势》正式提出的 。
所谓隐私计算 ， 是一种由两个或多个参与方联合计算的技术和系统 ， 参与方在不泄露各自数据的前提下通过协作对他们的数据进行联合机器学习和联合分析 。 隐私计算的参与方既可以是同一机构的不同部门 ， 也可以是不同的机构 。
隐私计算本质上是通过联邦学习（FL）、多方安全计算（MPC）、可信执行环境（TEE）等技术路线体系 ， 在保护数据隐私的前提下 ， 解决数据流通、数据应用等数据服务问题 ， 实现不共享数据而是共享数据价值 ， 对数据进行安全保护与脱敏 。
文章图片
来源：毕马威发布的《隐私计算行业研究报告》
发展至今 ， 隐私计算已经在金融、医疗、政务等多个场景应用落地 ， 取得了良好效果 ， 从业机构也因此受到了资本的不断关注 ， 成为近期的一个热投资赛道 。
据KPMG毕马威、微众银行等机构联合发布的《2021年隐私计算行业研究报告》显示 ， 预计到2024年 ， 隐私计算受到大数据融合应用和隐私保护的双重需求驱动 ， 相关技术服务营收有望触达100-200亿人民币的空间 ， 甚至将撬动千亿级的数据平台运营收入空间 。
值得注意的是 ， 全球多家科技巨头如微软、谷歌、英特尔、IBM、Facebook等均已在“隐私计算”技术赛道布局 。
微软从2011年开始深入研究多方安全计算；谷歌则在全球率先提出联邦学习概念；英特尔（Intel）正逐步打造可信执行环境实现方案的底座；IBM则将同态加密与云服务结合 ， 帮助用户数据安全上云；Facebook则是专攻基于隐私计算的机器学习 。
而在中国 ， 腾讯云曾推出云安全隐私计算（CSPC）平台 ， 帮助某银行将反欺诈模型的KS提升30%以上 ， 每年阻止数亿资金的风险贷款申请 。 另一家AI初创公司“瑞莱智慧RealAI”则通过RealSecure隐私保护计算平台 ， 凭借自主研发的编译器引擎 ， 相比传统人工编译模式 ， 系统整体运行速度可提升20~40倍 ， 同时模型效果也有较大提升 ， 为某银行构建的反欺诈模型AUC可以达到80%以上 ， KS达到50%以上 ， 解决多家机构数据合作过程中存在的数据孤岛和隐私泄漏等问题 。
推荐阅读
- 原神|《原神》「飞彩镌流年」2.4 版本预下载已开启
- 入口|微信迎来新变革：保护隐私，增加视频号入口
- 核心|中科大陈秀雄团队成功证明凯勒几何两大核心猜想，研究登上《美国数学会杂志》
- 隐私|用户隐私保护新境界，2021 vivo开发者大会将发布安全新动作
- 龙珠|realme GT2 Pro 预热，联名《龙珠》定制新品
- 短片|马蜂窝推全球首份《星际太空旅行指南》，发布年度短片
- 公司|《Control》开发商正在与腾讯合作开发一款PVE射击网游
- 技术|史河科技《船舶除锈机器人》项目获2021年中国造船工程学会科技进步二等奖
- 短片|马蜂窝推出《你咋不上天呢？》，每一次探索都值得被认真对待
- 直播|演示视频创作软件《万兴鹿演》新增“虚拟形象录制”