2021年数据价值释放与隐私保护计算应用研究报告_64页_3mb

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联合撰写，旨在探讨隐私保护计算技术在数据价值释放中的应用价值与实践意义，重点聚焦于隐私保护计算技术在金融、医疗、政务等领域的落地应用案例，分析其对数据安全与共享的双重保障作用。

主要观点

1. 数据价值释放的重要性
   数据作为数字时代的新型生产要素，其流通共享对数字经济、数字社会和数字政府建设具有重要意义。政策引导、合规监管和市场需求共同推动数据流通的规范化和高效化。

2. 隐私保护计算技术的作用
   隐私保护计算技术能够在不泄露原始数据的前提下，实现数据的计算、分析与共享，有效解决数据安全与共享之间的矛盾，为数据价值释放提供技术支撑。

3. 隐私保护计算技术的多样性
   隐私保护计算技术涵盖安全多方计算、联邦学习、同态加密、差分隐私和机密计算等多个方向，每种技术都有其适用场景和优势。

4. 数据流通模式与场景
   基于隐私保护计算技术，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，对应不同的数据共享和计算方式。数据流通场景包括单数据方主动开放、无数据方申请使用、多数据方联合计算等。

5. 隐私保护计算的应用价值
   在金融、医疗、政务等领域，隐私保护计算技术显著提升了数据利用效率、模型准确性、数据安全性，并在促进数据共享、构建数据生态、提升治理能力等方面展现出良好的实践效果。

关键信息

一、数据概念与价值

• 数据定义：数据是对客观事实的符号化表达，是未经处理的原始素材。
• 数据特征：事实相关性、符号化表达、可比特化记录、蕴含价值性。
• 数据价值：数据价值包含经济、社会、治理、安全等维度，最终体现为“信息-知识-智慧”的转化过程。
• 隐私保护计算的作用：实现数据“可用不可见”，保障数据安全，促进数据价值释放。

二、隐私保护计算技术概述

• 隐私保护计算技术：融合人工智能、密码学、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。
• 可信环境模式：基于硬件可信执行环境，数据集中处理，适合复杂计算，但依赖强信任关系。
• 可证模式：基于密码学的分布式计算，安全性高但性能代价大，适合计算复杂度较低的场景。
• 可度量模式：基于差分隐私，实现隐私泄露风险的量化评估，适合对精度要求不高的场景。

三、隐私保护计算技术落地应用案例

1. 金融行业应用案例

• 反欺诈模型共建：通过联邦学习，实现银行间数据安全共享，提升模型准确性和效率。
• 黑名单共享：利用匿踪查询技术，实现银行间黑名单的安全共享，避免客户信息泄露。
• 同业风控联盟：基于区块链和隐私保护计算，实现多方数据联合建模，提升风险识别能力。
• 实践价值：提升审批效率，降低不良贷款率，增强风控能力。

2. 医疗行业应用案例

• 全基因组安全联邦学习分析：实现多中心基因数据联合分析，不泄露个体数据，提升疾病研究的精准度。
• DRG付费模型：通过隐私保护计算平台，实现医疗机构间数据联合建模，提升DRG分类模型的准确性。
• 实践价值：提高医疗资源利用率，优化临床路径，规范诊疗行为，助力医保控费。

3. 政务行业应用案例

• 城市电动汽车负荷分析与预测：通过隐私保护计算技术，实现电力数据与电动汽车充用电数据的联合分析，提升城市充电网络的覆盖率和利用率。
• 实践价值：提升数据建模效果，保障数据安全，优化能源配置，推动绿色发展。

总结

隐私保护计算技术作为数据安全与价值释放的关键支撑，已在金融、医疗、政务等多个领域实现初步应用。其通过数据“可用不可见”的特性，解决了数据共享与隐私保护之间的矛盾，推动了数据要素的流通与利用。随着政策的不断推进和技术的持续完善，隐私保护计算技术的应用前景广阔，未来将在数据合规、安全、共享等方面发挥更大作用，助力数字中国建设。