当前，大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链等新兴技术不断涌现，数字经济浪潮席卷全球，在新一轮科技革命和产业变革中成为了经济增长的新动能。伴随着数字经济的蓬勃发展，数据，逐渐摆脱原有的简单数字符号，转变为继土地、能源、人口、粮食之后的新一代生产要素，作为现实世界与数字世界的映射窗口，以其所蕴含的巨大价值，成为了数字经济的关键部分。
然而相较于数据应用价值不断被认可，数据隐私问题却日益凸显，用户数据隐私如何保护的问题亟待解决。业内人士认为，隐私计算是解决此问题的“关键之钥”。
近年来，针对隐私计算的主流技术研究如雨后春笋般纷纷涌现，各方从隐私计算某类技术手段出发，探讨技术可行性及现有性能的提升，而系统性的技术研究报告仍凤毛麟角。在此背景下，矩阵元与陀螺研究院撰写，新浪财经、证券日报、深圳市信息服务业区块链协会共同发布《隐私计算技术发展报告》于今日面市，报告从市场与技术两方面对隐私计算进行深入的解析，并从隐私计算发展、主流隐私计算技术介绍、技术项目简介、隐私计算应用场景等多维度展现隐私计算全景，详解隐私计算在数字时代背景下的机遇与挑战。旨在吸引更多的技术爱好者参与到隐私计算的技术交流中，同时让大众对于隐私计算技术有更为清楚的认识，推动隐私计算技术在云计算、物联网、人工智能、区块链中的技术应用。
PlatON 发布2.0 白皮书：聚焦区块链、隐私计算与人工智能三大技术:9月14日，隐私AI计算网络PlatON于社交媒体发布其白皮书2.0版本内容，正式确立以区块链、隐私计算与人工智能三大技术为核心，全面建设去中心化的隐私计算网络、人工智能市场、 AI 协作网络三大阶段性目标。
据悉，PlatON 2.0将通过建立去中心化的隐私计算网络，形成去中心化的人工智能市场， 任何人都可以在隐私被保护的前提下通过PlatON 2.0 连接数据、算法、算力训练人工智能模型。PlatON 2.0 为AI提供了三个关键要素:数据、模型和计算能力，从而实现自组织的协作的人工智能网络。
今年6月PlatON刚发布过隐私计算白皮书，其中描述的各项隐私计算技术也将在PlatON2.0上实现。[2021/9/14 23:24:07]
以下为报告精华观点：
隐私计算研发企业富数科技完成数亿元C轮和B轮融资:7月15日，富数科技宣布完成数亿元C轮和B轮融资，其中C轮融资来自中国互联网投资基金、同创伟业，B轮融资来自亚信安全、晨山资本等，累计金额达数亿元。富数科技成立于2016年，是国内最早入局隐私计算的公司之一，2019年上线独立自主研发的安全计算平台Avatar，截至目前已合作50+家企业，包括金融、政务、运营商、电力等诸多领域，初步完成重点商业场景的全覆盖。（界面新闻）[2021/7/16 0:56:30]
隐私计算与高新科技融合带来“四大优势”市场前景辽阔
在数字化社会渐行渐近的背景下，隐私计算技术的关键作用正在显现。根据Statista报告显示，2020年全球大数据市场收入规模将达到560亿美元，是2016年的两倍，未来大数据市场将呈现稳步发展的态势，预期增速将达到14%左右。而在2018-2020年的收入预测期，Statista预测每年保持约70亿美元的增长，年均复合增长率约为15.33%。
PlatON Cross联合发起人：隐私计算是未来全数字时代的公共基础设施的重要支撑:据官方消息，03月29日晚，由Gate.io主办的直播专访节目《酒局币赴》邀请到PlatON Cross联合发起人Jason直播分享近期最新发展。
直播期间Jason与Gate.io立春就隐私计算及其相关事项进行了探讨与交流。Jason表示，在隐私计算方向，PlatON主要锁定在为数据进行确权和定价这个全数字时代的核心需求，通过隐私AI来解决目前在金融、医疗、广告等多个领域对于数据共享和协同计算存在着的强烈需求。
隐私计算一定是未来全数字时代的公共基础设施的重要支撑，因为在当前时代数据已经被定义为继土地、能源、人口、粮食之后的新一代生产要素，这个基本定位支撑起了可持续的战略优先级，PlatON未来会站在这个角度来解构隐私计算的价值以及相应的“隐私经济学”。[2021/3/29 19:27:21]
资料来源：《大数据白皮书(2019)》
Felix：隐私计算目前最快落地的场景在金融行业:5月22日19点，ARPA联合创始人&CEO Felix Xu受邀参加京东数科大咖视界，分享主题为隐私计算赋能金融数据共享。Felix就数据行业现状，隐私计算技术，以及ARPA与京东数科在金融数据领域的尝试进行了阐述。
Felix指出：隐私计算最快落地的场景在金融行业，原因是金融数据较完善、价值高、监管要求高。金融机构风控和黑名单共享对于隐私计算需求强烈，有望最先落地。同时产品需要标准化，减少对企业现有IT系统的影响。[2020/5/22]
而从隐私计算的主要应用数字身份分析，隐私计算市场规模仍不可小觑。根据情报和市场研究平台MarketsandMarkets最新报告中指出，2019年全球数字身份解决方案市场规模达到137亿美元，2024年，该市场预计将增长至305亿美元，2019-2024年预测期内的年复合增长率为17.3%。
动态 | 去中心化隐私计算方案ZEXE正式在Github上建立代码库:新的去中心化隐私计算方案ZEXE正式在Github上建立代码库。ZEXE 方案由研究人员Sean Bowe（Zcash）、Alessandro Chiesa（加州大学伯克利分校）、Matthew D. Green（约翰霍普金斯大学）等人通过论文《Zexe：Enabling Decentralized Private Computation》提出，利用包括零知识证明、递归证明合成等密码学知识，在保护数据隐私的前提下，实现高效的链下计算和链上验证。该方案目前尚处于学术概念验证阶段。[2019/4/7]
报告指出隐私计算可与人工智能、区块链、大数据等高新技术相结合，依据具体的应用场景来进行技术选型从而解决实际问题。其带来四大非常显著的优势。
使用：提升个人数据所有权，实现授权机制下的数据使用。
安全：降低企业数据泄漏风险，从根本上解决企业由于直接收集用户信息导致数据泄漏的问题
变现：驱动用户数据变现，满足隐私保护前提下的数据多方共享，并获得相应的经济激励。
流动：促进机构数据流动，打破“数据孤岛”，最大化企业和机构数据的价值。
隐私计算“门派”众多密码学是驱动隐私计算技术的核心引擎
报告指出从技术理论来看，隐私计算主要分为三大技术路线，即密码学、可信执行环境、联邦学习。
密码学是以安全多方计算、同态加密、零知识证明等代表的隐私计算技术。
可信执行环境通过硬件技术来对数据进行隔离保护，将数据分类处理。支持TEE的CPU中，会有一个特定的区域，该区域的作用是给数据和代码的执行提供一个更安全的空间，并保证它们的机密性和完整性。
联邦学习则是近些年新崛起的新兴人工智能技术，在2016年由谷歌最先提出，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多个参与方或多个计算节点之间开展高效率的机器学习。
不可否认的是，隐私计算技术路线虽有差异，但密码学对于隐私计算的影响依旧举足轻重，密码学理论研究成果也影响着隐私计算技术的进展。
数据隐私保护法律日益健全，技术规范是行业发展的必要前提
报告中提到，隐私计算作为一种针对于数据安全的技术，技术复杂度较高，涉及行业较广，数据的治理与规范标准程度是技术的长远发展的关键。
近年来，随着大众对于隐私的重视程度的增强，全球均针对数据隐私保护出台了一系列的法律法规，法律体系呈现日益健全化与规范化。在国际方面，除了大名鼎鼎的《通用数据保护条例》之外，国际标准化组织ISO已经发布了一系列相关的标准和规范，包括ISO/IEC29100《隐私保护框架》、ISO/IEC29101《隐私体系架构》、ISO/IEC29190《隐私能力评估模型》、ISO/IEC29134《隐私影响评估》、ISO/IEC29151《个人可识别信息保护指南》。
国内方面，2017年施行的《中华人民共和国网络安全法》，强调了对基础设施及个人信息的保护。2018年实施的《信息安全技术个人信息安全规范》，从国家标准层面，明确了企业收集、使用、分享个人信息的合规要求。2020年7月，深圳市司法局出台《深圳经济特区数据条例》，作为落实将数据作为生产要素的第一部政府文件，具有极强的标志性意义和极高的价值。而近日，《中华人民共和国数据安全法》结束征求意见，草案中明确开展数据活动的组织、个人的数据安全保护义务，落实了数据安全保护责任规定支持促进的具体措施。
此外，信通院、电标院等单位也相继主导隐私计算相关标准的制定，包括《基于多方安全计算的数据流通产品技术要求和测试方法》、《区块链隐私计算服务指南》等。
目前，与隐私计算有关的法律法规仍在不断完善中，可以预见，不断优化的顶层设计，逐步规范的技术标准，都将促使隐私计算行业迸发新的活力。
隐私计算产品逐渐进入市场角逐商业应用是关键
报告指出，目前当前市场上已经出现了许多知名的隐私计算类产品或者技术框架，包括矩阵元推出的面向广大AI开发者的隐私机器学习开源框架——Rosetta；蚂蚁金服推出的蚂蚁链摩斯多方安全计算平台；百度推出的基于可信执行环境的通用计算架构——MesaTEE等。
而商业应用是检验产品力的“唯一标准”隐私计算可在保证原始数据安全隐私性的同时，实现对数据的计算和分析，由于其在多数据流通融合中保护隐私安全的显著效果，隐私计算在政务、金融、医疗、交通、安防等多个行业中均存在广泛的应用场景。
以报告中的医疗健康领域应用为例，通过安全多方计算等隐私保护手段，可以在数据不离开私有域的前提下，完成高效地数据统计分析甚至机器学习。事实上，在生物医疗领域，隐私计算已经逐步落地。在数据联合分析方面，基因组学数据、医学影像数据和临床学数据开始在一些创新项目里被安全可靠地分享和计算。此外，利用隐私计算技术实现病人电子病历的跨域共享，也是目前解决医院数据孤岛痛点的有效方案。
可以预见的是，云计算，移动互联网，人工智能，区块链，这些技术要素和数据要素一起互相联系并且深度融合，是产业发展的必然趋势。在未来，随着新的隐私相关业务需求的持续引爆，市场不断反馈和表达，隐私信息共享和流通的法律法规体系逐步构建，隐私计算和密码学，将会获得新的推动力，继续演进。
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