开放隐私计算 2022-11-16 19:17 发表于浙江

开放隐私计算

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分享嘉宾：闫树中国信通院云计算与大数据研究所

编辑整理：谢彪

出品平台：OpenMPC（转载请注明来源）

导读：数据要素的流通是为了促进数据应用价值的最大化而在不同主体间进行移动配置。同时数据流通涉及到关键的数据安全问题，期望在充分流通数据挖掘数据价值的同时避免原始数据直接流通带来数据泄露风险。在数据融合需求增强和数据保护要求提高的多重需求下，隐私计算成为关键。隐私计算应用需求促进了技术集成、行业适配，在金融、通信、政务、互联网等多个行业均有丰富的细分场景，同时能源、车辆网等新兴场景还在不断拓展。随着隐私计算应用不断拓展，应用方更关注隐私计算产品解决实际复杂场景的综合能力。标准制定从技术标准上升为场景标准，未来将制定更多行业垂类场景标准。

《隐私计算行业应用情况和标准化现状》

今天主要围绕下面三大内容展开：

数据流通的发展现状及需求
多重需求推动隐私计算发展
隐私计算在多行业的细分场景
隐私计算应用相关标准情况

一、数据流通的发展现状及需求

经济发展与要素的流通是相伴而生、互相促进的，数据要素的流通是为了促进数据应用价值的最大化而在不同主体间进行移动配置。数据流通是创造生产力的重要环节，在内部和外部都有价值释放。

数据流通涉及到的很多问题目前都难以解决，比如数据流通的信任难以建立，在流转过程中的控制、追溯很难把握。

目前实际上来讲，数据流通2.0的API+数据脱敏目前应用较多，但是数据流通3.0的API+隐私计算通过融合多方数据资源价值，可以充分挖掘数据价值避免原始数据直接流通，这是一种更有前景的方案。

目前技术还难以实现安全的“数据可用又可见”。仅数据脱敏技术可以在一定程度上作为缺乏用户授权的前提下流通数据本身的技术，但也面临很多问题。比如改变了原始数据的形态，大幅降低数据价值，脱敏、匿名化、去标识化等法律要求不明。

二、多重需求推动隐私计算发展

越来越多的需求让大家把目光放到了隐私计算上，让隐私计算成为数据要素市场化的关键技术。一方面，数据融合需求增强，机构间数据流通成为促使数据要素市场化配置、充分释放数据要素价值的重要环节；另一方面，数据保护要求提高，数据保护成为持续稳定的市场需求，而不再是短暂的监管应对行为。各级政府也在积极鼓励隐私计算研发和应用。

隐私计算的需求也呈逐年上升的趋势。隐私计算招标项目数量逐年递增，进入实施部署阶段的产品比例明显提升。今年是隐私计算招标爆发的一年

三、隐私计算在多行业的细分场景

对不同行业的隐私计算应用场景进行统计发现，金融行业招标占比占总体的53%，应用最为广泛。招标方主要涉及银行、金融机构、保险、证券、银联、交易所、支付机构；通信行业招标占比17%，招标方主要涉及通信运营商；政务行业招标占比13%，招标方主要涉及政府、政府部门以及大数据中心等事业单位。

应用方关注隐私计算产品解决实际复杂产品的综合能力，大部分不限定技术方向，同时不同的行业对不同技术的匹配不尽相同。

金融场景主要包含风控、营销、监管场景，金融机构联合业内机构数据或者通信、互联网等其他行业数据资源提升自身风控、营销水平。采用的解决方案以联合统计、联合查询为主，联合建模及预测等方案也均涉及

当前，隐私计算在通信行业中的应用多体现为支撑通信数据跨行业对外赋能。在场景设置上，拟划分为联合风控、联合营销、态势感知等大场景。

政务场景主要分为政务数据内部共享、政务数据对外开放、数据运营等场景。政务场景往往涉及区域内数据集，因此应用效果影响范围大，应用前景广阔。

互联网场景主要包括用户画像、个性化广告、促活拉新，通过与外部的广告数据、金融机构数据联合，提升精准营销、联合风控水平。采用的解决方案以联合建模、联合查询为主，联合统计和基础运算等方案也均有涉及。

随着隐私计算应用不断探索，新兴场景进一步涌现，如能源、供应链金融、税务、车联网等。新兴场景涉及行业较广，但共同点都在于存在丰富的数据资源以及强烈的数据流通需求。

四、隐私计算应用相关标准情况

隐私计算应用目前面临的问题有很多，比如安全、性能、市场培育，但是主要的还是通过标准来推进隐私计算发展。随着隐私计算应用不断拓展，应用方更关注隐私计算产品解决实际复杂场景的综合能力。标准制定从技术标准上升为场景标准，未来将制定更多行业垂类场景标准。

金融场景的标准，从算法实现与安全性、金融场景支持能力、易用性等方面来制定标准规范。