2024隐私计算产业图谱：隐私计算如何重塑数据安全新格局？

本篇文章的部分核心观点、图表及数据，出自杭州数据协同创新未来实验中心于2024年10月10日发布的报告《2024年全球隐私计算报告》，如需获得原文，请前往文末下载。

隐私计算作为一项新兴技术，正迅速成为数据安全和隐私保护的核心技术。它允许数据在加密状态下进行处理和分析，从而在不泄露原始数据的前提下实现数据的共享和利用。随着数字化转型的加速和数据隐私法规的日益严格，隐私计算技术的应用已成为金融、医疗、政务等多个行业的迫切需求。本文将深入探讨隐私计算产业的发展现状、技术演进和未来展望。

关键词：隐私计算、数据安全、多方计算、同态加密、联邦学习、可信执行环境、数据要素流通

隐私计算技术的发展与融合

隐私计算技术的发展经历了从萌芽期到探索期，再到目前的增长期，技术不断成熟并开始在实际应用中发挥重要作用。2023-2024年间，隐私计算技术与人工智能、区块链等新兴技术的融合成为一大趋势。隐私计算技术市场前景广阔，政策法规支持，产业需求增加，技术加速创新，相关技术标准和产业规范逐步完善。在金融、通讯、政务、医疗、保险等产业应用更广泛，产业链从上游的可信硬件，到中游的技术提供方，再到下游的应用方，已形成较完整的生态。

隐私计算技术分类包括安全多方计算（MPC）、同态加密（HE）、零知识证明（ZK）、不经意传输（PIR）、可信执行环境（TEE）和差分隐私（DP）。这些技术各有优势和劣势，例如，MPC在学术界有严谨的安全证明，数据控制力强，但不依赖特殊硬件，性能相对较低；而TEE理论上支持所有算法，计算精度高，但数据控制力较弱，需要信任硬件信任根。

隐私计算产业应用分析

隐私计算产业的应用场景不断深化，特别是在金融、医疗、政务等对数据安全和隐私要求极高的领域。例如，在金融领域，隐私计算技术可以用于智能风控、反欺诈、智能营销等场景，帮助金融机构在保护客户隐私的同时提升服务效率。在医疗领域，隐私计算技术可以用于保护患者数据，促进医疗机构之间的数据共享，提高诊断的准确性和效率。在政务领域，隐私计算技术可以用于公共数据的开放和共享，提高政府服务的透明度和效率。

隐私计算技术的应用不仅局限于数据的保护，它还能够促进数据要素的流通和价值释放。随着各地公共数据授权运营机制的完善，隐私计算成为必需投入的内容，为数据要素流通提供了技术支持。隐私计算技术的应用扩展和产业链融合，为数据提供方、数据加工方、数据使用方、服务商与交易所等提供了新的合作模式和商业机会。

隐私计算与人工智能的结合

人工智能技术的发展与隐私计算技术的融合，为数据的高效利用和隐私保护提供了新的可能性。AI大模型在创造巨大价值的同时，可能带来明文训练数据被泄露或个人信息被滥用等安全和隐私风险，隐私计算技术通过提供安全计算环境，可以有效降低这些风险。例如，微众银行人工智能团队发起的全球首个联邦学习工业级开源框架FATE，允许企业和机构在保护数据安全和数据隐私的前提下进行数据协作。蚂蚁集团发布的“隐语 Cloud”大模型密态计算平台，提高了大模型密态托管和大模型密态推理服务。

隐私计算与AI技术的融合将催生新的技术路线和创新应用。结合区块链技术可创建更透明、可追溯的数据处理流程，促进跨域数据合作。同时，性能优化也是隐私计算和AI技术面临的挑战，随着算法和硬件的优化，隐私计算和AI技术的性能将有望得到显著提升，从而更好地支持AI应用。此外，不同产业对隐私计算和AI技术的需求不同，未来将出现更多针对特定产业需求的定制化解决方案，如医疗健康、金融风控等专用隐私平台。

总结

隐私计算技术的发展和应用正在重塑数据安全的新格局。它不仅为数据的保护提供了强有力的技术支持，还促进了数据的流通和价值释放，为多个行业带来了新的商业机会。随着技术的不断成熟和创新，隐私计算技术将在未来的数据安全领域扮演更加重要的角色。随着隐私计算技术与人工智能、区块链等新兴技术的深度融合，我们将迎来一个更加安全、智能、高效的数据利用新时代。