楚人有盾有枪，赞之曰：“吾盾坚不可摧。”他们也称赞自己的枪，说：“我枪锋利，能困万物。”或者说1982年，中国科学院院士姚期智提出了“百万富翁”的概念：“假设有两个百万富翁，他们都想知道谁更有钱，但双方都不愿意披露他们拥有的真实财富。那么，如果没有第三方的参与，你怎么知道谁拥有更多的财富？”如果两个人要比较谁更有钱，似乎只能公开各自的资产，但两个人都喜欢保护自己的隐私。不得不说，这就是利用数据引发的现代“枪以子，盾以陷”。数据的矛与盾近年来，随着大数据、云计算、人工智能、5G等数字技术的快速发展，以及个性化服务的不断升级，数据的价值日益凸显，已经成为推动整个社会发展的必然。不可或缺的生产要素和生产资料。但由于数据在不同平台上独立存储和维护，形成了数据孤岛现象。要想真正发挥数据的价值，就需要将数据聚合起来，让数据能够跨界、跨系统、跨生态进行交换。在此过程中，极易导致隐私信息被有意或无意保留，由于各信息系统的数据保护能力和保护策略不同，最终将导致隐私泄露风险日益凸显，风险隐私信息泄露也会越来越大。据研究机构AuditAnalytics发布的《网络安全事件披露趋势》数据显示，2011年以来，共有639家上市公司发生网络安全事件，平均每起网络数据泄露事件造成的损失高达1.16亿美元。近年来，世界各国对用户信息保护的规定日趋严格。例如，欧盟的(GDPR)提出限制互联网和大数据公司对个人信息和敏感数据的处理，从而保护数据主体的权利。我国先后出台了《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等一系列数据安全和网络安全方面的法律法规，规范数据的管理和使用。数据一方面推动业务创新，另一方面隐私信息泄露。如何在它们之间找到平衡点，保证数据提供者不泄露敏感数据，实现数据的跨界融合，从而挖掘出有价值的信息？在此背景下，隐私计算作为隐私信息全周期保护技术，为解决数据使用与隐私安全之间的矛盾提供了新的解决方案。未来潜力如何？什么是私有计算？所谓隐私计算是一种对隐私信息全生命周期进行保护的计算理论和方法。进行描述、度量、评价、融合等操作，形成一套符号化、公式化的隐私计算理论、算法和应用技术，具有量化评价标准，支撑多系统集成和隐私保护。简单来说，就是在数据提供者不泄露原始数据的前提下，保证数据在流通和整合过程中是可用的、不可见的。目前，隐私计算已经从技术阶段过渡到应用阶段。例如在金融行业，隐私计算作为数据隐私安全的重要保障，可以提升金融风控能力，提升数据安全应用效率，多维度保障金融数据安全高效应用；在医疗行业，各个医疗数据系统相互独立、分散，医疗数据是非常隐私的信息，数据融合难度极大。借助隐私计算，有望打破医疗数据孤岛现象，推动医疗系统智能化发展；在政府行业，政府数据涉及税务、司法、社保、公积金、交通等各个方面。使用隐私计算可以打通政府数据，助力智慧城市建设。近年来，隐私计算作为一大技术趋势，逐渐受到重视。首先，从国家政策来看，2022年3月1日，《互联网信息服务算法推荐管理规定》正式实施。作为专门针对算法推荐的法规，该法全面、系统地介绍了为算法设定规则和划定边界。政策法规的生效规范了基于私有数据的商业探索，众多科技巨头也纷纷布局私有计算产业。腾讯云安全与隐私计算可以对机器学习算法进行定制化的隐私保护改造，保证原始数据足不出户即可完成联合建模，支持安全多方PSI（隐私保护集交集技术），安全隐私查询，和安全统计分析；百度一站式数据安全与隐私保护平台，实现数据在各个阶段的采集、处理、流转、计算全面覆盖，为百亿级大数据的安全联合计算创造可能；神州数码云业务自主研发的Bluenic‖2.0客户数据平台，将个人隐私数据保护纳入CDP平台运行，通过多数据源的对接和打通，实现数据合并分析，进行数据脱敏...2019年，隐私计算被Gartner列为初创期关键技术；2020年，隐私计算被列为2021年企业九大重要战略技术之一。此外，Gartner还预测，到2025年，隐私计算的应用范围将覆盖全球一半的大型企业组织。2021年4月，微众银行与毕马威联合发布《深浅数据蓝海：2021隐私计算行业研究报告》。报告显示，在大数据融合应用和隐私保护的双重需求驱动下，预计到2024年，隐私计算相关技术服务收入有望达到100-200亿元空间，甚至撬动100%亿级数据平台运营收入空间。写在最后：目前无论是政府还是企业都非常重视隐私计算。相信在不久的将来，隐私计算会在越来越多的隐私数据行业得到更广泛、更深入的应用。
