随着5G、人工智能、大数据等新技术的快速发展和创新应用，各行业积累的数据潜在价值越来越受到重视，数据资产成为数字经济。时代的关键生产要素之一。2020年4月，中共中央、国务院发文《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据与土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素并列，作为新型生产要素参与分配.作为要素价值释放的关键环节，数据资源的开放共享和流通计算成为重要趋势。与此同时，数据安全正成为数字经济时代最紧迫的基础性问题。9月1日，《数据安全法》正式实施。连同已经实施的?和即将于11月1日实施的《个人信息保护法》，国内数据监管的法律体系已经建立。随着数据价值与安全之间的矛盾越来越大，如何平衡两者之间的关系成为当前重要的研究课题。在此背景下，隐私保护计算技术的兴起自然引起了各方的关注。安全是数字经济发展的基础。当前，围绕数据采集、流通和价值实现的数据元市场正迎来快速发展期。国家工业信息安全发展研究中心大数据研究室主任杨梅介绍，2020年我国数据要素市场规模将达到545亿元，期间数据要素市场复合增长率“十三五”期间将超过30%。五年期间达到1749亿元。数据只有流通才能发挥价值，但数据权属不明、数据交易机制不完善、数据安全难以保障等问题制约着其流通发展。《数据安全法》实施后，我国数据要素市场进入“依法治国、有序发展”的新阶段，数据孤岛的现状将加剧，数据元素的价值将难以发挥。如何有效平衡数据安全和数据流通？杨梅提出了两个措施：一是从全流程的角度构建数据安全管理体系和能力体系，包括数据安全定义、数据安全能力体系建设、数据安全风险识别、策略制定数据安全事件监测和早期预警。预警、事后响应机制；二是加强数据安全新技术的研究与应用，如能够兼顾数据应用与安全保护的关键技术，隐私保护计算将为数据互联互通方案提供技术解决方案。中国信息通信研究院纪委书记王晓丽近日表示，隐私保护计算等数据流通新技术的快速发展为行业突破提供了关键思路，正成为重要抓手对于建设和完善数据元市场，将有一定的帮助。为解决数据权属界定、数据安全风险等问题，为培育数据元市场提供了新模式。保障数据安全流动什么是隐私保护计算？中国信息通信研究院云计算与大数据研究所大数据研究室副主任闫舒解释说，隐私保护计算是指在保护数据本身不受侵害的前提下，实现数据分析。泄漏计算技术合集。从技术机制来看，隐私保护计算涉及三大技术体系的联合创新：一是人工智能算法，二是分布式系统和底层硬件，三是密码协议设计。隐私保护计算的本质是为计算目的设计隐私协议。简而言之，就是让数据可用，不可见。北京睿来智能科技有限公司CEO田甜介绍，隐私保护计算有两层含义：数据的可得性和数据的不可见性。前者是在实现计算逻辑的同时完成更复杂的互联计算，实现数据价值的转化和细化；后者的数据流通和计算是基于密文数据而不是明文数据，很好地保证了数据的隐私性和安全性。晏舒认为，相对于传统的数据使用方式，隐私保护计算的加密机制可以加强数据保护，降低数据泄露的风险。因此，包括欧盟在内的一些国家和地区将其视为实现“数据最小化”的一种方式。同时，传统的数据脱敏或匿名化等数据安全手段必然以牺牲部分数据维度为代价，导致数据信息无法有效利用，而隐私保护计算则提供了另一种保障安全的解决方案。在尽可能大的前提下，最大化数据的价值。目前，隐私保护计算已经开始在不同行业得到初步应用，金融和医疗领域的应用场景相对成熟。杨梅介绍，厦门作为首批国家医疗健康大数据试点城市，建立了基于隐私保护计算的健康医疗大数据应用开放平台；链接提高反欺诈能力目前广泛应用于互联网金融和消费金融领域。在政务方面，隐私保护计算技术为政务数据公开提供了有效的解决方案。目前，隐私保护计算已被多地纳入数字化发展规划，并作为推动数据经济的突破口，如在数据流通共享的数字政府、数字社会建设等方面的应用。广东省今年7月发布的《广东省数据要素市场化配置改革行动方案》，提出建设包括隐私保护计算在内的新型数据基础设施；成都还将在全国率先建设以超级计算中心为基础的隐私保护计算平台。大型应用程序需要平衡安全性和性能。随着数据相关法规的不断完善，各行业对合规数据流通的需求越来越强烈。隐私保护计算市场迎来新机遇，但整体仍处于商业应用初期。阶段。闫舒表示，隐私保护计算在安全、性能、数据互联等方面仍然存在挑战。这些困难在一定程度上限制了隐私保护计算的推广应用。根据中国信息通信研究院今年7月发布的《隐私保护计算白皮书(2021)》，隐私保护计算肩负着保护隐私数据安全的重要功能，算法协议安全、开发应用安全、安全共识正在成为隐私保护计算推广应用亟待解决的问题。面临的挑战。天天认为，一方面，发展瓶颈在于隐私保护计算技术本身的安全性无法论证，导致在实际场景中存在被破解的可能，另一方面，数据在加密状态下可能会导致系统错误。如何验证隐私保护计算产品的安全性，目前缺乏规范的标准和测试方法。闫舒透露，中国信息通信研究院正在积极探索建立涵盖主流隐私保护计算技术产品的系统性安全分级标准的可行性，推动形成行业信任共识，重点关注算法安全、密码安全、通信安全、授权和认证。衡量隐私保护计算产品安全性的要素。在安全的基础上，性能是衡量产品价值的关键。目前，国内的隐私保护计算产品基本可以在特定场景下使用。未来，面对更多的数据来源、更大的数据量、更复杂的场景，性能等指标仍需进一步优化和加强。虽然隐私保护计算有望成为数据元市场建设的关键基础设施，但要真正成为核心基地还有很长的路要走。在闫舒看来，未来隐私保护计算的发展需要实现内部互联互通，实现不同平台之间的互认互通，打破平台壁垒。技术的交叉融合，实现了新一代信息技术的整体价值释放。
