20220619-申港证券-计算机行业周报_隐私计算_下一个千亿级蓝海赛道_11页
报告摘要
隐私计算行业投资摘要总结
核心内容
隐私计算已成为数据安全领域的热门赛道,预计将在未来几年内实现千亿级市场规模。该技术通过在保护数据隐私的前提下实现数据的分析与计算,构建“可用不可见”的数据可信流通范式。隐私计算技术主要包括多方安全计算(MPC)、联邦学习(FL)和可信执行环境(TEE)三大路径,各自适用于不同的应用场景。
随着政策与技术的双重推动,隐私计算行业正迎来快速发展阶段。中国在2016年才开始出现垂直的隐私计算厂商,但近年来发展迅速,特别是在金融、政务、通信运营商等领域的商用实践不断深入。
主要观点
- 行业现状:国内隐私计算行业起步较晚,但发展迅速,产业链日趋完善,中游厂商包括初创公司、互联网巨头及IT企业。
- 行业趋势:政策推动与技术进步共同促进隐私计算的发展,特别是《数据安全法》、《网络安全法》和《个人信息保护法》的联动实施,为数据安全流通提供了法律保障。
- 技术因素:隐私计算技术路径多样,各有优劣,且技术成熟度不断提升,推动其在多个行业的应用落地。
- 市场空间:预计到2024年,隐私计算驱动的数据保护和合规技术支出将在全球突破150亿美元,约合千亿人民币,市场潜力巨大。
- 产业链:隐私计算产业链包括上游数据提供方、中游隐私计算厂商和下游数据使用方,同时涵盖监管方和第三方应用提供商。
关键信息
政策推动
- 三法联动(《数据安全法》、《网络安全法》、《个人信息保护法》)推动数据安全合规化发展。
- 多项政策如《网络安全产业高质量发展三年行动计划》和《“十四五”数字经济发展规划》鼓励隐私计算技术在数据流通中的应用。
技术路径
| 技术 | 机制 | 性能 | 通用性 | 安全性 | 可信方 | 技术成熟度 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 多方安全计算(MPC) | 基于密码学 | 低-中 | 高 | 高 | 不需要 | 技术已成熟 | 联合统计、联合查询、联合建模、联合预测等 |
| 联邦学习(FL) | 基于密码学和人工智能 | 中 | 中 | 中 | 均可 | 技术增进中 | 联合建模、联合预测 |
| 可信执行环境(TEE) | 基于可信硬件 | 高 | 高 | 中-高 | 需要 | 技术增进中 | 联合统计、联合查询、联合建模、联合预测等 |
商用实践
- 金融行业是隐私计算应用的先锋,主要用于风控(如反洗钱、反欺诈)和营销等场景。
- 2021年被视为隐私计算商用的元年,2022年金融机构的隐私计算投入预计将是2021年的两倍以上。
商业模式
隐私计算服务商主要采用销售模式和服务模式,分润模式尚未普及。
市场空间
- 2024年全球隐私计算相关支出将超过150亿美元,约合千亿人民币。
- 中国在隐私计算领域的论文发表数量和专利申请量均居全球前列,2002-2020年累计申请专利达5000项。
推荐标的
市场表现
- 计算机行业本周整体涨幅为1.51%,在申万一级行业中排名13/31。
- 计算机板块涨幅前十的股票主要集中在大数据、金融科技、光存储、新能源等领域。
- 市值前十大股票涨跌幅分化明显,车联网、SaaS、AI等板块表现较好。
风险提示
- 隐私计算政策推进力度不及预期。
- 技术成熟度不及预期。
- 系统建设成本超预期。
- 应用场景不及预期。
评级信息
- 行业评级:增持(维持)
- 分析师:曹旭特(SAC执业证书编号:S1660519040001)
- 研究助理:时炯(SAC执业证书编号:S1660121120030)
行业评价体系
| 评级 | 定义 |
|---|---|
| 增持 | 报告日后6个月内,相对强于市场基准指数收益率5%以上 |
| 中性 | 报告日后6个月内,相对于市场基准指数收益率介于-5%~+5%之间 |
| 减持 | 报告日后6个月内,相对弱于市场基准指数收益率5%以上 |
市场基准指数:沪深300指数
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