2022-03-16-云安全联盟-隐私科技白皮书_57页_1mb

• 致谢与项目背景：《隐私科技白皮书》由云安全联盟大中华区隐私科技工作组撰写，致谢联席组长高轶峰、徐震天等专家和多家贡献单位。

• 序言与研究目标：白皮书分析隐私保护风险、合规及技术趋势，提出“隐私科技”的概念，旨在在法律合规、数据安全与隐私保护下实现数据价值，尤其强调中国当前隐私合规监管态势及数据要素市场发展的紧迫性。

• 目录结构：

  1. 隐私保护风险、合规及趋势大环境
  2. 隐私科技概述
  3. 隐私科技技术（包括隐私合规技术、隐私计算技术、其他隐私增强技术、隐私科技发展路径）
  4. 隐私科技行业应用场景分析（涵盖金融、医疗、政务等多个领域）
  5. 隐私科技未来发展趋势展望
  6. 附录—参考文献

• 隐私科技技术框架：

  • 隐私合规技术：包括隐私合规影响评估与隐私设计工具（Consent Manager、Data Subject Request和匿名化/假名化等）。
  • 隐私计算技术：涵盖多方安全计算、联邦学习、可信计算、同态加密、区块链与差分隐私等，用于实现“数据可用不可见”。
  • 隐私增强技术：包括动态数据屏蔽、云访问安全代理、格式保留加密等。

• 行业应用场景：

  1. 金融行业（互联网信贷）：采用联邦学习+多方安全计算联合建模，实现数据安全共享。
  2. 医疗大健康：利用区块链+隐私计算构建医疗数据确权与共享平台。
  3. 政府机构：通过数据安全屋技术实现厦门政务数据开放共享。
  4. 零售与快消行业：通过联邦学习和多方安全计算支持用户画像与精准营销。
  5. 汽车行业：借助TEE技术、联邦学习实现车联网数据合规与安全利用。
  6. 电信运营商：通过大数据脱敏实现客户敏感数据保护。

• 政策支持与生态展望：

  • 隐私科技政策支持全国铺开，如人民银行金融科技发展规划等。
  • 国内隐私计算企业活跃，融资事件增加，技术研发迅猛，专利数量上升。
  • 标准体系建设待加强，行业平台如“隐私计算联盟”推动技术共识。
  • 技术演化方向为通用性、行业细分化、生态链构建，需解决技术门槛与商业模式问题。

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