本文來自中國電子報，作者/張維佳。

近日，學習軟件“超級學習通”超1.7億條學生信息疑遭泄露的相關話題沖上微博熱搜第一，再次引發了公眾的“隱私焦慮”，信息安全問題也被推向風口浪尖。

信息化時代，數據已成為一種新型生產要素。如何在守護隱私底線的基礎上，挖掘數據潛力，發揮數據價值？實際上，業界已經給出了答案——讓數據“可用不可見”“可控可計量”的隱私計算。根據IDC的估算，2021年，中國隱私計算市場規模達到8.6億元，未來市場增長率有望突破110%。

隱私計算進入實施階段

隱私計算，不是計算隱私，而是在保證數據提供方不泄露原始數據的前提下，對數據進行分析計算的一系列信息技術。隱私計算主要涉及三大關鍵技術：基于密碼學的多方安全計算、融合人工智能技術的聯邦學習和基于可信硬件的可信執行環境。據賽迪顧問云計算與大數據產業研究中心分析師王匯介紹，該技術可以實現數據所有權和使用權的分離，避免數據流通過程中的信息泄露。

來源：數牘科技

相較國外，國內隱私計算起步較晚。2016年開始出現垂直廠商，2020年產品開始驗證性測試，2021年進入商業落地元年。

王匯觀察發現，近兩年，隱私計算行業發展迅速，多種類型的技術公司紛紛入局，資本熱度持續提升，論文發表數量和專利申請數量不斷增長，行業開始從概念階段進入實施階段。

IDC報告顯示，2021年中國隱私計算市場規模突破了8.6億元，未來有望達到110%以上的市場增長率。

來源：艾瑞咨詢研究院

“近年來，隱私計算的應用場景逐步豐富，并且更加具象化和場景化。”微眾銀行區塊鏈隱私計算技術負責人李輝忠告訴《中國電子報》記者。目前，隱私計算主要在政務、金融和醫療領域落地應用。

政務領域先行先試打造標桿場景

2017年以來，國家相繼頒布《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》《關于加強數字政府建設的指導意見》《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》《“十四五”數字經濟發展規劃的通知》等一系列政策法規，推動數據在隱私安全的前提下，有序流通。這為隱私計算技術的落地應用打開了新局面。

“國家大力支持隱私計算行業發展，除了出臺利好政策之外，政策性項目是目前市場上的主流項目。”數牘科技高級總監李宗勇告訴《中國電子報》記者，“政府先行先試，打造了一批標桿應用場景，為隱私計算落地應用開了一個好頭。”

目前，隱私計算已被多地政府納入數字化發展規劃，作為促進數據經濟的突破口，融入交易所數字政府、數字社會建設等。

以山東為例，目前已開放了海量公共數據。山東公共數據開放網涵蓋53個部門、145213個數據目、53.5億條數據、6.9萬條數據接口等，涉及教育科技、社保就業、交通出行、財稅金融等近20個領域。“山東省一體化公共數據開放平臺是國內首個政務數據隱私計算平臺。平臺借助隱私計算技術，在保證數據安全不泄密的前提下，實現各政府部門、公共事業單位和企業數據開放融合，有效促進政府和公共機構數據資源的開放和共享。”洞見科技副總裁李博介紹道。

“政務數據具備價值高、規模大、種類多的特征。”李博分析表示，“因此政府客戶更加關注有效性和安全性，一方面要實現高價值政務數據要素的有效流通，另一方面要嚴守數據隱私安全、對因數據開放造成事故零容忍。”

據不完全統計，目前全國已有23個省市自治區打造了數據開放平臺。

助力提升金融營銷效率和風控能力

金融行業一直走在數字化發展的前端，也是最先“擁抱”隱私計算的行業之一。2020年11月，中國人民銀行發布實施第一個隱私計算行業標準《多方安全計算金融應用技術規范》，進一步推進金融行業數據合作。

據中國工商銀行軟件開發中心總經理助理龔光慶介紹，工商銀行借助隱私計算技術，將運營商數據、電商平臺數據和銀行數據聯合建模，以密文形式融合評估客戶網上的購買能力、賬戶級別、消費行為等隱私信息，在確保各方數據隱私的前提下，最終輸出客戶的消費習慣和消費喜好。根據這些習慣和喜好，向客戶推薦相關理財產品，可以有效提高營銷效率。

來源：微眾銀行

借助隱私計算技術，也可以提高金融機構風控水平。李輝忠對《中國電子報》記者說：“隱私計算融合區塊鏈技術可以在保障金融機構本身數據安全的前提下，實現其與政務、企業、運營商等的多數據融合。解決金融機構數據維度單一、數據量較少等問題，有效提升金融風控能力。”

在李宗勇看來，與政府構建數據流通融合生態不同，金融機構以經濟效益為中心，更強調在場景里最大程度開發數據價值。

為醫療數據跨域融合提供技術底座

在跨國醫學研究方面，隱私計算也發揮著重要作用。“隱私計算可以應用在醫療實驗室和科研機構。例如，全基因關聯分析、罕見病治療等。這類研究通常需要聯合十幾家或者幾十家機構數據，甚至涉及跨國協作，這時候數據隱私問題就非常突出了。”王匯指出，“利用隱私計算技術，可以對跨國、跨機構的數據進行分析，在保護各方原始數據隱私的情況下，增加樣本量和數據特征維度，實現有效性研究。”

但是跨醫療機構之間的數據流通共享還存在一定難度。“醫療數據具有極強的隱私屬性，醫院對這些數據封鎖比較嚴格，融合困難較大。”李宗勇分析指出，“但從另一個角度看，隱私計算技術可以為多方數據跨域融合提供技術底座，各地醫療機構的信息系統獨立且分散的現狀在某種程度上也對隱私計算技術在醫療行業的下沉應用提供了新的機遇。”

全面落地充滿挑戰

雖然隱私計算發展迅速，但仍處于應用初期，在落地方面仍舊面臨一些困難。

首先，隱私計算在安全性和性能方面仍有很大提升空間。隱私計算技術對算力要求很高，面對越來越多的數據，算力亟需快速提升。對此，王匯建議，圍繞性能瓶頸、安全標準、數據質量、數據孤島等問題，加強研發投入，不斷提升底層技術能力。

其次，市場對隱私計算的認可度和信任度仍然不足。“很多客戶對隱私計算的安全性仍持有懷疑態度。”李輝忠表示，“期望政府能建立更多試點性、標桿性項目，讓大家更好地理解和接受隱私計算技術。”

針對隱私計算行業發展不平衡的現狀，李宗勇期待政府牽頭，加快制定更多隱私計算行業標準，以推進其在各行各業的應用。

除此之外，在合規方面，王匯建議完善《數據安全法》《網絡安全法》和《個人信息保護法》的相關配套法規，對數據流通過程中的安全合規問題進行深入研究，明確不同數據利益主體的法律義務、法律責任，加強相關法律法規的可落地性。

“相信在未來，隱私計算會成為一個基礎技術底座，被廣泛地應用于各類場景和各類技術中。”李輝忠說。