隐私计算为数据保护提供了新的思路联邦学习等隐私计算技术

当数据成为重要的生产要素，如何在保证数据安全和隐私合规的前提下，促进数据要素的有序流动和高效释放，成为数据市场健康发展的核心命题。

在最近举行的2022中国国际大数据产业博览会期间，开放数据元素，保护数据安全等话题备受关注。

隐私计算为数据保护提供了新的思路。

伴随着相关法律法规的实施，我国数据市场进入合规发展的新阶段，安全高效的统一数据市场建设开始提速。

中国信息通信研究院副院长魏亮表示，当前数据增值势头强劲，从数据交互向数据元素流通模式转变，数据安全风险正从相对静态的交互向数据全生命周期快速扩展数据保护的重点也在从相对静态的数据交互安全向动态的数据元素流通安全转变在这种背景下，同态加密和差分隐私等隐私保护技术为解决数据利用和数据保护之间的矛盾提供了强有力的支持

谈及隐私计算的作用和价值，中国工程院院士吴表示，在整合多方数据分析和计算的同时，需要使用多方安全计算，可信硬件，联邦学习等隐私计算技术例如，多方安全计算允许所有参与者在只提交密文切片，但不公开各自数据的前提下，通过既定逻辑共同计算结果具体来说，隐私计算是在保护原始敏感数据不被泄露的前提下，实现数据分析计算的一种技术集合在隐私保护计算的框架下，参与者的数据不能走出本地，从而实现数据可用但不可见，数据的价值是固定的

据莱智慧CEO介绍，隐私计算技术具有将原始数据挡在域外，加密计算过程，不共享明文数据等优势，可以有效保护数据安全和用户隐私基于合法合规的数据利用，隐私计算让原本不敢共享的数据得以流通，数据壁垒被打破，多方协作和业务创新成为可能不交易数据本身，只交易数据的计算结果，明确了数据的归属，使数据交易和价值核算合理化

计算隐私的市场前景看好。

伴随着我国数据立法进程的加快，各领域对合规数据流通的需求越来越强烈，私有计算市场正在经历快速发展根据国家工业信息安全发展研究中心《中国私有计算产业发展报告》，私有计算产品市场规模约十亿元，基于私有计算的数据交易应用模式市场规模可能达到千亿元

作为数据密度最高的行业，以银行为代表的金融机构在隐私计算的应用和实践方面处于领先地位例如，中国建设银行基于瑞来智能隐私计算平台，开放集团数据孤岛，将现有的对公企业资产，负债，风险评估等信息与子公司投融资，外部资质等数据进行整合，实现精准投资中原银行与瑞来智慧共建的跨行联邦反欺诈系统，基于联邦学习等技术，可以安全合规地访问多种外部数据源，帮助中小银行实现联合建模，共享黑名单，不离开数据库，有效提升反欺诈能力

隐私也为政府数据开放提供了思路北京国际大数据交易所，上海数据交易所等省级数据交易平台相继建立，新的市场交易体系正在形成与此同时，隐私计算已被许多政府纳入数字化发展计划，作为推动数据经济的突破口，并已融入数字政府的交流和数字社会的建设目前，北京，广东等地已提出建设包括隐私保护计算在内的新型数据基础设施

虽然市场应用潜力巨大，但隐私计算技术仍面临诸多挑战田甜介绍，在技术实现上，存在异构隐私计算平台无法互联，执行效率低，产品化能力不足等局限，业务方面，传统业务与私有计算平台的结合和改造需要大量的时间和人力成本，业务价值难以体现，在合规方面，《数字安全法》等法律法规实施后，尚未出台相应的实施细则和指南，缺乏对隐私计算的指导和参考

针对这些问题，瑞来智慧推出了业界首个编译器级隐私保护计算平台RealSecure依托编译器架构和同态加密两大核心突破，实现了性能，安全，互联等多方面的突破该平台入选本届数博会领先科技成就奖

田强调，私人计算市场仍处于大规模商业应用的早期阶段，有许多挑战需要克服但伴随着技术的不断成熟和市场认知度的提高，私有计算将继续为政府，金融，公共服务，工业互联网等高价值场景提供可信的数据基础，为数字经济的良性发展提供稳定的助力