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

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如何助力数据价值释放，并在金融、医疗、政务等领域提供实际应用案例与分析，为隐私保护计算技术的产业落地提供参考。

数据价值释放路径
- 数据作为数字化转型的核心驱动力，其流通共享对数字经济、数字社会、数字政府的发展具有重要意义。
- 数据价值体现为从数据到信息、知识、智慧的逐级提炼，实现价值增值。
- 隐私保护计算技术通过实现数据“可用不可见”，推动数据在保护隐私前提下实现高效流通。
隐私保护计算技术
- 隐私保护计算是一套融合人工智能、密码学、数据科学等领域的跨学科技术体系。
- 主要技术包括：安全多方计算、联邦学习、同态加密、差分隐私和机密计算等。
- 技术具有隐私保护、安全可验证、数据高效共享等优势，能够有效解决数据流通中的安全与合规问题。
数据流通模式
- 根据业务场景和数据集中程度，隐私保护计算技术支持三种主要数据流通模式：
  - 可信环境模式：以机密计算为核心，数据集中处理，但依赖强信任关系。
  - 可证模式：基于密码学技术实现数据安全，但存在性能挑战。
  - 可度量模式：以差分隐私为核心，实现隐私泄露风险的量化评估，但可能影响数据精度。

政策支持：国家高度重视数据要素价值释放，密集出台多项政策法规，如《数据安全法》《个人信息保护法》等，为数据流通提供了法律依据。
技术挑战：隐私保护计算技术仍处于探索阶段，存在技术理解不足、合规性限制、产业落地困难等问题。
应用场景：
- 金融行业：隐私保护计算技术用于反欺诈、联合建模、黑名单共享等场景，显著提升模型精度与效率。
- 医疗行业：用于全基因组分析、DRG付费等场景，解决数据共享与隐私保护的矛盾，推动精准医疗发展。
- 政务行业：用于城市电动汽车负荷分析与预测，实现多方数据安全共享与协同分析，支持智慧城市与绿色能源发展。

应用困境：
- 数据流通壁垒：数据来源单一，难以形成数据规模。
- 技术与合规理解不足：隐私保护计算技术前沿知识掌握有限，合规政策理解不一。
- 产业落地困难：缺乏统一标准和参考，导致技术应用碎片化。
建议：
- 加强技术研究与推广，推动隐私保护计算技术的标准化与规模化应用。
- 完善法律与政策框架，为数据流通提供更清晰的合规指引。
- 推动跨行业、跨部门的数据融合，提升数据价值释放的广度与深度。

技术价值：
- 实现数据“可用不可见”，保障隐私安全。
- 提升数据处理效率，实现多中心、多方数据的联合建模与分析。
- 支持数据合规利用，增强各方对数据共享的信任。
产业前景：
- 在金融、医疗、政务等领域具备广泛应用前景。
- 通过技术赋能，推动数据要素市场化，激活数据流通市场。
- 为构建数字中国、实现数字经济发展提供重要支撑。