隐私计算技术:让数据开放和数据安全双向进行

在刚刚结束的博鳌亚洲论坛2022年年会上，中国金融学会会长周小川表示，隐私计算等技术的发展，为应对跨境数据流动和自由交易面临的安全、隐私、定价等问题提供了有力支撑。

中国IDC近日发布的《隐私计算全景研究》报告给出了隐私计算发展潜力的量化数据。报告显示，2021年中国隐私计算市场规模将超过8.6亿元。隐私计算发展迅速，但商业环境尚未成熟，整体市场仍有很大发展空间。

满足开放和保护的双重要求

近年来，随着数字经济的发展，数据安全和数字经济治理等问题成为社会关注的焦点。今年的政府工作报告首次将“数字经济治理”纳入其中，为数据要素市场的健康发展和数据的健康流通奠定了基础。

自2015年全国首个大数据交易中心在贵阳成立以来，各地顺应人工智能和大数据发展趋势，纷纷设立数据交易中心。据统计，截至目前，北京、上海、深圳、重庆、合肥等地已启动数据交易所或数据交易中心的建设，全国各地的数据交易中心已超过30个。

然而，数据交易市场的开放并不顺利。现实情况是，出于对安全、隐私等问题的考虑，竖起了很多“数据墙”，阻断了数据流通。

数据只有被使用、处理、流通，才会产生价值。如何让数据有效流通，是国内数据交易市场亟待解决的问题。

那么，如何保证数据的高效流通，兼顾数据的开放和保护呢？香港科技大学智能网络与系统实验室主任、深圳市知行科技有限公司创始人陈凯认为，隐私计算技术以“数据可用但不可见”的特性，平衡了开放数据共享与隐私保护之间的矛盾。可以保证原始数据的安全性，实现数据的计算和分析，为跨域流通中数据元素的安全和隐私提供技术解决方案。

隐私计算是两个或多个参与者通过协作在不泄露各自数据的情况下联合处理数据。在隐私计算技术的加持下，数据处理和分析过程可以保持不透明，不泄露，无法被恶意攻击和其他未授权方获取，满足了开放和保护的双重要求。

隐私计算促进数据要素市场化

根据国家工业信息安全发展研究中心发布的《中国隐私计算产业发展报告(2020—2021)》，考虑到中国大数据产业规模，2020-2021年，隐私计算产品市场规模约为10亿元，未来基于隐私计算的数据交易应用模式市场规模将达到1000亿元。隐私计算开辟了数字时代的新蓝海。

2020年被认为是隐私计算元年。除了垂直初创企业，很多互联网公司、综合IT服务商、人工智能、大数据等相关公司都尝试过水隐私计算赛道。据不完全统计，仅2021年上半年，我国隐私计算领域新增融资额已超过6亿元，在所有获得融资的企业中，超过一半的企业融资额超过1亿元。

在投资持续升温的同时，隐私计算的应用情况如何？根据艾瑞发布的《2022年中国隐私计算行业研究报告》，隐私计算处于起步阶段，金融、政务、通信运营商等领域的商业实践相对先进。其中，金融行业对数据安全和隐私有着严格的要求，成为隐私计算应用的重要领域。

以金融风控应用为例，由于金融数据的敏感性，无法在多个机构间直接共享整合。陈凯表示，在保护用户个人隐私的前提下，隐私计算技术可以为金融机构链接海量数据，优化和it

安全与效率的平衡是数据要素产业发展的一大难题。陈凯认为，多方安全计算、联邦学习、同态加密、秘密共享等私有计算技术在实际应用场景中对计算能力提出了巨大的需求和挑战。如果计算能力的性能得不到提升，私有计算将很难处理越来越多的海量数据，也就无法实现自身的规模化发展。

令人期待的是，计算能力的提升受到了社会各个层面的关注。在国家层面，京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地已启动国家计算枢纽节点建设，这标志着“东算西算”工程进入规划建设阶段。隐私计算消除了数据壁垒，为数据要素市场化和国家数据资源流通“一盘棋”提供了有效的技术支撑。因此也将成为“东算西算”工程“软”建设的重点。

在企业层面，构建良好的开发生态是隐私计算发展和大规模应用的关键。因此，需要推动各方互联互通，实现技术开放迭代，充分释放计算力市场的巨大发展空间。