來源：央廣網 日期：2021-09-13
有人說：“數據是新時代的石油。”事實上，随着全球數字經濟的蓬勃發展，數據的重要性已遠遠超過了石油。但随之而來的大(dà)數據殺熟、濫用人臉識别技術、過度索取權限等亂象，卻讓人苦不堪言，損害了公衆的合法利益。
9月1日，我(wǒ)國第一(yī)部有關數據安全的專門法律——《數據安全法》正式施行，成爲數據安全保障和數字經濟發展領域的重要基石。該法明确提出，發展與安全并重，在強調數據安全的基礎上鼓勵數據應用和流通，同時鼓勵相關技術的研究與應用。
作爲能夠兼顧數據應用與安全保護的關鍵技術，隐私計算被業界寄予厚望。隐私計算是什麽？如何保護用戶隐私？距離(lí)落地應用還有多遠？在日前舉辦的“數據安全與隐私計算”專題研讨會上，業内專家就上述問題深入探讨，明确表示，隐私計算能夠在充分(fēn)保護數據和隐私安全的前提下(xià)，實現數據價值的轉化和釋放(fàng)，應用前景和商(shāng)業價值巨大(dà)。
隐私計算讓數據安全流通
數據通過流通共享與協同計算，能更好地釋放(fàng)其價值，大(dà)數據的井噴式發展也将帶來前所未有的價值傳遞。但隐私保護、數據合規等監管要求，讓數據擁有方陷入“不願共享、不敢共享、不能共享”的困境。北(běi)京瑞萊智慧科技有限公司CEO田天表示，數據價值和隐私安全時常處于二元對立的狀态，海量數據散落在衆多機構和信息系統中(zhōng)，形成“信息孤島”和“數據煙囪”，無法充分(fēn)發揮數據要素的經濟、社會價值。
而隐私計算則有可能成爲解決這一(yī)數據困境的突破口。什麽是隐私計算？中(zhōng)國信通院雲計算與大(dà)數據研究所大(dà)數據部副主任闫樹(shù)介紹，隐私計算是在保護數據本身不對外(wài)洩露的前提下(xià)，實現數據分(fēn)析計算的一(yī)類技術集合。
“相比之前傳統的數據協作方式，隐私計算技術開(kāi)辟了一(yī)種全新的模式，在保證數據提供方不洩露原始數據的前提下(xià)，對數據進行分(fēn)析計算，實現數據的‘可用不可見’。”田天說。不過，隐私計算雖然改變了數據交互與融合的模式和形态，有效保護了流通過程中(zhōng)的數據安全，但仍需要配合其他技術來解決數據流通之前和之後，在權屬、應用等方面的問題。
從技術機制來看，隐私計算主要包含三大(dà)技術流派：一(yī)是以安全多方計算爲代表的（部分(fēn)）通用多方交互協議；二是以聯邦學習爲代表的面向機器學習應用的多方交互協議；三是以可信執行環境爲代表的基于可信硬件的中(zhōng)心化執行方案。
尚處大(dà)規模商(shāng)業化應用前期
随着互聯網數據的相關法規不斷完善，各行業對企業合規數據流通的需求日益強烈，隐私計算市場也迎來了一(yī)個較大(dà)的發展期。各類機構競相進入賽道，除了一(yī)批大(dà)型互聯網公司和專精型創業團隊，衆多大(dà)數據、AI、區塊鏈和傳統數據安全公司也開(kāi)始紛紛轉型入局。
在應用側，隐私計算的落地場景也正從強數據需求的金融、互聯網、醫療和政務領域，逐步向智慧能源、智慧終端、智慧城市等更多行業延伸。
但總體(tǐ)來看，隐私計算市場仍處于大(dà)規模商(shāng)業應用的前期，闫樹(shù)也表示，目前隐私計算技術和解決方案還不夠成熟，在安全、性能和數據的互聯互通等方面仍存在挑戰，一(yī)定程度上限制了隐私計算的推廣和應用。
田天強調，在犧牲安全性的前提下(xià)進行各類隐私計算的技術沒有任何意義。由于密碼學上的證明安全與實際安全并不相等，尤其是一(yī)些多方隐私計算協議被應用在不符合其安全假設的場景中(zhōng)，因此很多假設安全的方法在實際應用中(zhōng)存在嚴重的安全性漏洞。
同時，在應用開(kāi)發環境中(zhōng)，隐私計算也會帶來很多新的安全問題，比如算法歧視，又(yòu)或者被黑客投入“髒數據”“毒數據”，存在“數據投毒”的風險。闫樹(shù)表示，隐私計算技術産品的安全分(fēn)級标準與行業信任共識仍有待建立。
性能是隐私計算應用落地的保障。闫樹(shù)介紹道，隐私計算産品安全、性能、準确性三者之間相互影響、相互抵消。目前，國内隐私計算産品在特定場景下(xià)已基本具備可用性，但在未來面臨更多數據方、更大(dà)數據量、更複雜(zá)場景時，性能等指标仍有待加強。
要成爲核心底座仍任重道遠
在政策驅動和市場需求的共同作用下(xià)，隐私計算成爲商(shāng)業和資(zī)本競争的賽道市場。信息技術研究和分(fēn)析公司Gartner在其報告中(zhōng)将隐私計算納入2021年最前沿的九大(dà)趨勢之一(yī)，并指出到2024年，全球隐私驅動的數據保護和合規技術支出将突破150億美元以上。
雖然隐私計算有望成爲數據要素市場建設的關鍵基礎設施，但若要真正成爲核心底座，仍然任重道遠。闫樹(shù)認爲，隐私計算未來發展需對内實現“互聯互通”，實現不同平台間的互認互用，破除平台壁壘，打通數據孤島的同時避免催生(shēng)“數據群島”；要充分(fēn)釋放(fàng)數據要素價值僅靠隐私計算還不夠，還需要加強隐私計算與AI、區塊鏈、雲計算等技術的“交叉融合”。
田天同樣表示，隐私計算主要是解決數據“鏈接”問題，打開(kāi)數據通路，讓更多數據能夠被使用，但實現數據價值之路，需要業務需求牽引，尤其是人工(gōng)智能需求牽引。同時，面向AI的性能優化可以爲隐私計算高效落地帶來重大(dà)機遇，在實現跨業、跨域的數據融合基礎上，深度挖掘與釋放(fàng)數據的最大(dà)價值。（本報記者 付麗麗）
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