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隐私计算行业概况

隐私计算是一种保护隐私的计算机模式，使用一套加密技术、安全协议和算法来保护隐私。随着互联网技术的发展，数据在各个领域越来越普遍，数据泄露、误用等问题也越来越重要。隐私计算的出现为数据安全提供了有效的解决方案。

隐私保护计算是一个相对较新的概念，2021 年才被提出。隐私保护计算描述了一种在保护数据的前提下实现数据价值挖掘的技术体系。该技术融合了人工智能、密码学和数据科学等多个学科。面对数据处理的参与者或意图窃取信息的攻击者，隐私友好的计算机技术可以在加密或不透明的状态下实现数据处理，从而达到保护数据的目的。

隐私计算行业应用

隐私计算可用于各个领域，例如B. 医疗保健、金融服务、人工智能等。在医疗保健领域，隐私计算可用于保护患者的私人信息，同时帮助医生诊断和治疗他们的病情。在金融服务领域，隐私计算可以保护用户的交易信息和资产安全。在人工智能领域，隐私计算可以在支持机器学习算法进行模型训练和推理的同时保护用户数据的隐私。

隐私计算的实现需要各种技术手段的支持。其中包括加密、差分隐私、同态加密、安全多方计算等。密码学是隐私计算的核心技术之一，主要用于加密、解密和认证。差分隐私是一种技术，可以在保护隐私的同时对数据进行统计分析。同态加密是一种允许计算加密数据的技术，可以在不暴露明文数据的情况下对加密数据进行统计分析。安全多方计算是一种允许多方在不泄露各自数据的情况下执行计算的技术。

隐私计算行业规模预测

隐私计算被选为Gartner的“2022年十二大技术趋势”之一，Gartner对隐私计算的渗透率持乐观态度，称“到2025年，60%的大型企业将使用一种或多种技术进行分析和商业智能或云计算。“各种增强隐私的计算机技术”，到2024年，全球在注重隐私的隐私和合规技术上的支出将超过150亿美元，即超过1000亿元人民币。

1.市场规模数据图表:

统计数据显示，2021年中国隐私计算行业市场规模4.9亿元，2022年中国隐私计算行业市场规模13.2亿元。2025年中国隐私计算市场规模有望突破百亿级，市场空间巨大。

图表：2021-2025年中国隐私计算行业市场规模

数据来源：智研瞻产业研究院

隐私计算行业商业模式

目前，隐私计算行业有两种商业模式：基础产品服务和数据运营。基础产品服务是指提供软件产品、技术服务和解决方案以及其他按项目计费的服务;数据运营是指基于隐私计算平台，通过开发数据增值产品、建立数据智能模型、服务各种客户场景，平台运营产生的收益。2025年，中国隐私计算市场规模有望突破100亿，市场空间巨大。

在认识到隐私安全计算的价值后，包括阿里巴巴、微众银行、蚂蚁集团、平安科技在内的多家企业都积极采用隐私安全计算并推动技术应用。中国信息通信研究院研究数据显示，2021年约44%的隐私和安全计算产品将进入落地阶段，这一比例还将继续增加；隐私和安全计算产品在研发中的份额将相对下降，占比19%。

隐私计算发展壁垒

1、生态障碍是一个重要问题。隐私计算声称可以解决数据孤岛，但实际上会造成技术孤岛的问题。目前，隐私计算技术还没有也不能互连。但在业界的实现程度大多停留在软件层的集成上，应用仍然涉及大量的人工改写工作。

只有在技术实施层面，这种不兼容也是由于一些主观因素造成的。出于安全和知识产权原因，公司不愿意披露其底层协议，除了一些开源组件。这也带来了协议不透明的问题，这使得验证安全性变得困难，并且具有明显的安全缺陷。

2、隐私计算旨在缓解数据使用与安全的矛盾，帮助企业解决部分数据合规问题。但是，隐私计算的使用和合规性不能等同，不能武断地认为隐私计算的使用是100%合规的。

无论是使用隐私计算技术还是人工智能，法律都没有给出合法性的精确定义。该法规只关注是否侵犯了相关利益，以及隐私计算在实践中能否很好地实施。这可以显着降低泄漏的风险。因此，企业在使用隐私计算技术进行数据聚合时，无法完全规避法律风险。

隐私保护计算的五大关键技术

一、安全多方计算旨在解决“一群独立且不受信任的参与者，他们拥有秘密数据并共同计算特定功能”的问题。安全的多方计算确保所有参与者在收到正确的计算结果时，无法接收计算结果以外的任何信息。

二、联邦学习是两个或多个数据参与方协同构建和开发机器学习模型的技术架构，前提是保证数据参与方的原始数据不离开其定义的安全控制边界。通常，联邦学习必须与其他隐私友好的计算技术结合使用，以在数据处理过程中实现隐私。

三、同态加密是一种加密算法，允许直接对加密密文进行计算，解密结果与基于明文的计算结果一致，无需解密即可完成计算，实现数据保密保护。根据对密文操作的支持级别，同态密码可以分为两类：部分同态密码和完全同态密码。

四、差分隐私在保留统计功能的同时删除了个别功能以保护用户隐私。差分隐私有两个重要的优点：第一，提出了与背景知识无关的隐私模型，实现了攻击者背景知识最大化的假设；二是对数据保护水平提供了严格的定义和量化的评估方法。

五、机密计算 密码计算是指通过在基于硬件的可信执行环境中执行计算来保护数据应用程序中的隐私和安全的技术之一。这样做的原因是，需要保护的数据和代码存储在受信任的执行环境中，对该数据和代码的任何访问都必须通过基于硬件的访问控制，以防止未经授权访问或修改它，从而提高组织在管理敏感数据时的安全级别。

隐私计算行业相关政策

个人数据的收集、存储和处理引发了人工智能时代对隐私的担忧。隐私保护可以从监管和技术角度进行：1）监管：世界各个地区都制定了相关法律法规，如中华人民共和国的《个人数据保护法》和欧盟的《通用数据保护条例》。2）技术：在尊重隐私的情况下处理和使用数据，不泄露原始数据。

隐私计算行业发展趋势预测

隐私计算的应用场景非常广泛。只有彻底维护用户场景，提供最优方案，才能更好的落地方案。隐私计算作为一项新兴技术，未来将不断发展壮大，并不断与其他技术融合，解决隐私和数据分析等问题。在数字时代，保护用户隐私已成为企业和政府不可或缺的任务。因此，私有计算将继续保持数据安全领域的重要研究方向，为用户提供更高效、更安全的解决方案。