隐私计算
韭菜鑫❤️
春风吹又生
2021-08-18 20:57:03
实际这段时间，管理层对于数据安全的重视程度是很高的，在「十四五规划」中专门的章节谈到：“加强涉及国家利益、商业秘密、个人隐私的数据保护”“完善适用于大数据环境下的数据分类分级保护制度”等内容。事实上，数据从十年前的新兴产物到如今转变成融入老百姓日常生活的生产要素，其发展也正从以前的用数据向未来的合理用数据转变。正是在这个背景下，隐私计算这种前沿计算办法显得尤为重要。二，认识隐私计算2015 年开始，大数据上升为国家发展战略，此后大数据交易平台陆续开始出现，伴随着数据交易商业模式的创新，对数据安全提出新需求，正是在这一背景下，隐私计算技术开始得到重视。隐私计算能够在处理和分析计算数据的过程中能保持数据不透明、不泄露、无法被计算方以及其他非授 权方获取。在隐私计算框架下，参与方的数据不出本地，在保护数据安全的同时实 现多源数据跨域合作，可以破解数据保护与融合应用难题。2020 年11 月，全球知名IT咨询机构Gartner 发布了企业机构在2021 年需要深挖的重要战略科技趋势，其中就包括隐私增强计算。2021 年7 月，Gartner 发布隐私计算的技术成熟度曲线-2021 版本。Gartner 指出：在2023 年底之前，全球80%以上的公司将面临至少一项以隐私为重点的数据保 护法规。到2024 年，隐私驱动的数据保护和合规技术支出将在全球突破150 亿美元 以上，即达到千亿人民币以上。到2025 年，60%的大型组织将在分析、商业智能或 云计算中使用一种或多种隐私增强的计算技术。三，技术路径常见的实现隐私计算的技术路径包括联邦学习、安全多方计算、可信计算等，此外区块链也是隐私计算的重要补充。1.联邦学习联邦学习是一种分布式机器学习技术和系统，联邦学习可以通过同态加密、差分隐私、秘密分享等提高数据协作过程中的安全性。联邦学习 首先由谷歌公司于2016 年提出，2018 年由微众银行引入国内。2.安全多方计算安全多方计算是一种在参与方不共享各自数据且没有可信第三方的情况下安全地计算约定函数的技术和系统。由于安全多方计算需要消耗大量的计算和通信资源，目前应用更加适用于小规模数据量。3.可信计算可信计算指借助硬件CPU 芯片实现可信执行环境（TEE），从而构建一个受保护的“飞地”（Enclave），对于应用程序来说，它的Enclave 是一个安全的内容容器，用于存放应用程序的敏感数据与代码，并保证它们的机密性与完整性。可信计算（TEE）是基于硬件和密码学原理的隐私计算方案，相比于纯软件解决方案，具有较 高的通用性、易用性和较优的性能。其缺点是需要引入可信方，即信任芯片厂商。由于技术路径的不同，各类隐私计算技术均有其更加适用的场景。
四，行业现状隐私计算往往涉及到3 类角色：首先是使用数据的业务方，包括金融机构、政府机构，这类机构是隐私计算服务的客户；其次是作为数据源的数据方，包括大数据局、征信公司、拥有用户数据的互联网公司等；隐私计算技术服务商，则为客户搭建 整个计算系统。通常情况下，三种角色是分离，而在有些场景下，一个机构可能兼两 种角色。目前，蚂蚁金服、腾讯云、百度、京东等互联网企业推出了各自的产品，同时以微众银行、安恒信息等行业性公司也开始布局，此外，华控清交、富数科技、矩阵 元、数牍科技、锘崴科技、光之树科技、零知识科技等一批专注于隐私计算产品化 的初创企业也不断涌现。在发展早期主要以系统销售模式和服务模式为主，未来调用模式和分润模式将打开更大的市场空间。五，需求分析自2018 年开始，隐私计算的技术和产品成熟度迅速提升，在我国加快培育发展数据要素市场、数据安全流通需求快速迸发的推动下，隐私计算技术的应用场景越 来越多。1.金融领域国内隐私计算在金融场景应用方面，以营销、风控端（反欺诈、反洗钱等）等为主要落地场景。2.政务领域通过隐私保护计算和其他技术的结合，可以有效保护各政府部门的数据，在一定程度上解决政务数据孤岛问题，提高政府治理能力。3.医疗领域通过隐私保护计算，可以对不同的数据源进行横向和纵向的联合建模，保证各方医疗数据安全。根据《每日经济新闻》的报道，从去年以来这个细分领域获得融资的企业已经超过了15家，金额都在千万元以上，足见资本的青睐。 KPMG 预测，隐私计算国内市场规模将快速发展，三年后技术服务营收有望触达100- 200 亿人民币的空间，甚至撬动千亿级的数据平台运营收入空间。六，相关上市公司安恒信息：AiLand 数据安全岛平台是一个专注于保障数据安全流通，致力于解决数据共享过程中的安全、信任和隐私保护问题的隐私计算平台。奇安信：奇安信“数据交易沙箱”是当前隐私计算技术应用。其他公司：深信服：绿盟科技、美亚柏科、启明星辰，卫士通
四，行业现状隐私计算往往涉及到3 类角色：首先是使用数据的业务方，包括金融机构、政府机构，这类机构是隐私计算服务的客户；其次是作为数据源的数据方，包括大数据局、征信公司、拥有用户数据的互联网公司等；隐私计算技术服务商，则为客户搭建 整个计算系统。通常情况下，三种角色是分离，而在有些场景下，一个机构可能兼两 种角色。目前，蚂蚁金服、腾讯云、百度、京东等互联网企业推出了各自的产品，同时以微众银行、安恒信息等行业性公司也开始布局，此外，华控清交、富数科技、矩阵 元、数牍科技、锘崴科技、光之树科技、零知识科技等一批专注于隐私计算产品化 的初创企业也不断涌现。在发展早期主要以系统销售模式和服务模式为主，未来调用模式和分润模式将打开更大的市场空间。五，需求分析自2018 年开始，隐私计算的技术和产品成熟度迅速提升，在我国加快培育发展数据要素市场、数据安全流通需求快速迸发的推动下，隐私计算技术的应用场景越 来越多。1.金融领域国内隐私计算在金融场景应用方面，以营销、风控端（反欺诈、反洗钱等）等为主要落地场景。2.政务领域通过隐私保护计算和其他技术的结合，可以有效保护各政府部门的数据，在一定程度上解决政务数据孤岛问题，提高政府治理能力。3.医疗领域通过隐私保护计算，可以对不同的数据源进行横向和纵向的联合建模，保证各方医疗数据安全。根据《每日经济新闻》的报道，从去年以来这个细分领域获得融资的企业已经超过了15家，金额都在千万元以上，足见资本的青睐。 KPMG 预测，隐私计算国内市场规模将快速发展，三年后技术服务营收有望触达100- 200 亿人民币的空间，甚至撬动千亿级的数据平台运营收入空间。六，相关上市公司安恒信息：AiLand 数据安全岛平台是一个专注于保障数据安全流通，致力于解决数据共享过程中的安全、信任和隐私保护问题的隐私计算平台。奇安信：奇安信“数据交易沙箱”是当前隐私计算技术应用。其他公司：深信服：绿盟科技、美亚柏科、启明星辰，卫士通
声明：文章观点来自网友，仅为作者个人研究意见，不代表韭研公社观点及立场，站内所有文章均不构成投资建议，请投资者注意风险，独立审慎决策。
S
奇安信
S
深信服
S
国投智能
S
安恒信息
工分
20.80
转发
收藏
投诉
复制链接
分享到微信
有用 19
打赏作者
无用
真知无价，用钱说话
0个人打赏
同时转发
评论（11）
只看楼主
热度排序
最新发布
最新互动
- 1