20210726-天风证券-计算机行业专题报告_安恒数据安全岛平台_隐私计算践行者_18页_913kb

报告摘要

安恒信息数据安全岛平台分析总结

核心内容

隐私计算是一种融合多学科技术的体系，使多个参与方能够在不泄露各自数据的前提下进行联合计算，实现数据的跨域合作与价值挖掘。该技术在保护数据安全的同时，解决了数据共享的信任和隐私保护问题，成为推动数据要素流通的重要手段。

安恒信息推出的AiLAND数据安全岛平台，正是隐私计算技术的典型应用，其通过联邦学习、可信计算、密文计算、区块链等技术，构建了“数据可用不可见”的安全流通环境，支持数据所有权与使用权的分离。平台已应用于大数据局、大数据交易中心、公安科信内部数据开放和企业之间数据共享四大场景，具备较强的市场适应性和应用潜力。

主要观点

隐私计算技术路径：
- 主流技术包括多方安全计算、联邦学习和可信计算。
- 配套技术包括同态加密、零知识证明、差分隐私、区块链等。
- 应用于智慧金融、智慧医疗、智慧广告和智慧政务等场景。
市场需求驱动因素：
- 数据维度缺乏、数据量少、数据存储分散及隐私保护问题限制了数据价值的挖掘。
- 政策推动：如“十四五”规划、《数据安全法》、央行《金融科技发展规划》等，均鼓励隐私计算技术的应用。
- 随着政策落地，政府大数据局和数据交易中心建设将带来增量需求。
AiLAND平台优势：
- 采用BDTEE可信执行环境，为每个计算任务创建独立容器，确保数据隔离。
- 集成区块链行为审计技术，实现数据全生命周期的可追溯与可控。
- 提供自研隐私计算方案和数据模型开发环境，保障数据流通安全。
变现模式：
- 政府与企业场景：通过提供数据安全岛平台解决方案，收取软硬件开发与维护费用。
- 数据交易中心场景：除收取开发费用外，还可通过定制化交易模型参与交易分成，提升收入弹性。
市场前景：
- 根据预测，中国隐私计算市场规模有望达到100-200亿元。
- 政府和企业对数据安全和共享的需求持续增长，平台具备良好的市场拓展空间。

关键信息

应用场景：
- 大数据局共享开放
- 大数据交易中心
- 公安科信内部数据开放
- 企业间数据共享
技术支撑：
- 安全计算沙箱
- 联邦学习
- 区块链行为审计
- 密文计算
- 关键行为数字验签
- 全业务流程追踪审计
官方认证：
- 获得公安部计算机信息系统安全专用产品销售许可证
- 通过信通院区块链辅助隐私计算基础能力专项测评
- 密盾系统获得国家密码管理局商用密码监测中心认证
市场预测：
- 全球隐私计算市场规模预计在2024年突破150亿美元
- 中国隐私计算市场预计占全球10%-20%，即100-200亿元
- 数据交易中心场景下，公司可通过交易分成模式实现收入增长弹性