中国信通院_蚂蚁集团：数据价值释放与隐私保护计算应用研究报告（2021年）_64页_3mb

报告摘要

数据价值释放与隐私保护计算应用研究报告总结

核心内容

本报告由中国信息通信研究院安全研究所与蚂蚁科技集团股份有限公司共同编制，聚焦于隐私保护计算技术在数据价值释放中的应用价值与实践案例。报告从数据概念、隐私保护计算技术概述、实际应用案例及技术应用困境与建议四个维度展开，旨在为隐私保护计算技术的产业落地和数据价值释放提供参考。

主要观点

数据价值释放的重要性
数据作为数字化转型的核心驱动力，其流通共享对打造数字经济新优势、加快数字社会建设、提高数字政府建设水平具有重要意义。隐私保护计算技术通过保障数据安全和隐私，有效促进数据价值的释放与协同应用。
隐私保护计算技术概述
隐私保护计算是一套融合人工智能、密码学和数据科学等领域的技术体系，涵盖安全多方计算、联邦学习、同态加密、差分隐私、机密计算等核心技术。这些技术能够在不泄露原始数据的前提下，实现数据的计算与分析。
隐私保护计算的应用场景
基于隐私保护计算技术的数据流通模式可分为可信环境模式、可证模式和可度量模式。数据流通场景包括单数据方主动开放、无数据方申请使用和多数据方联合计算。隐私保护计算技术有效解决了数据安全与共享利用之间的矛盾，促进了数据在金融、医疗和政务等领域的安全流通。
隐私保护计算的应用价值
隐私保护计算技术在提升数据安全、增强计算效率、保障数据合规性方面具有显著优势。在金融行业，其帮助银行构建更精准的反欺诈模型，提升风控能力；在医疗行业，其支持全基因组关联分析，提高疾病研究的效率；在政务行业，其助力实现城市电动汽车负荷分析与预测，优化能源配置。

关键信息

数据定义：数据是对感知到的客观事实进行符号化记录的原始素材，涵盖数字、文字、声音、图片、视频等形式。
数据特征：数据具有事实相关性、符号化表达、可比特化记录和蕴含价值性等特征。
数据价值：数据价值体现在信息、知识和智慧的转化过程中，通过数据处理形成对决策的指导，从而实现经济、社会和治理等多重价值。
隐私保护计算技术：隐私保护计算技术包括安全多方计算、联邦学习、同态加密、差分隐私和机密计算等，能够实现数据“可用不可见”。
数据流通模式：隐私保护计算技术支持三种数据流通模式：可信环境、可证和可度量模式，分别适用于不同的业务场景。
数据流通场景：包括单数据方开放、无数据方申请使用、多数据方联合计算，覆盖金融、医疗和政务等多个领域。
实践案例：
- 金融行业：基于隐私保护计算技术的反欺诈模型共建和黑名单共享，提升了模型准确性和效率，降低了数据泄露风险。
- 医疗行业：全基因组关联分析（GWAS）案例中，隐私保护计算平台支持不共享原始数据的联合建模，提升了模型精度，为疾病研究提供了理论依据。
- 政务行业：基于隐私保护计算的电动汽车负荷分析与预测案例，实现了对多源数据的安全融合，提升了城市充电网络的规划与运营效率。

应用困境与建议

应用困境：
- 产业落地缺乏统一参考标准，技术理解与政策法规掌握存在障碍。
- 数据安全与隐私保护之间的矛盾仍需进一步协调。
- 隐私保护计算技术在实际应用中存在性能与计算效率方面的挑战。
建议：
- 建议加强隐私保护计算技术的标准化与普及化，提升技术理解与应用能力。
- 推动数据流通机制与政策法规的完善，构建更加开放、安全的数据生态。
- 优化隐私保护计算平台性能，推动其在更多行业场景中实现规模化应用。