可信隐私计算研究报告（2022年）_35页_1mb

可信隐私计算研究报告（2022年）总结

核心内容

隐私计算是一种在保护数据提供方原始数据隐私的前提下，实现数据流通和价值挖掘的技术体系。本报告提出“可信隐私计算”概念，旨在解决隐私计算在应用过程中面临的安全性、合规性、可用性等挑战，推动隐私计算技术从概念验证走向规模化应用。

主要观点

• 隐私计算的重要性：随着数据成为国家战略资源，隐私计算在数据流通中扮演重要角色，是实现“可用不可见”的关键手段。
• 技术多样性：隐私计算技术包括多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等，同时结合密码学、数据脱敏、数据失真等辅助技术，共同构建隐私计算技术体系。
• 信任原则的必要性：隐私计算的可信应用需要建立在安全可证、隐私保护、流程可控、高效稳定和开放普适五大核心要素之上，从而保障数据安全、合规和可用。
• 标准化与评测：行业需要建立统一标准，推动评测验证，以提升隐私计算产品的可信度和规范性。
• 企业实践路径：企业应将可信要素嵌入系统研发全流程，从规划设计、研发测试到运营使用，均需体现可信隐私计算的理念。

关键信息

第一章：可信隐私计算发展背景

1. 隐私计算快速发展

   • 隐私计算成为数据流通的重要技术手段。
   • Gartner预测，2025年将有60%的大型企业使用隐私计算技术。
   • 隐私计算在金融、医疗、政务等领域逐步落地。

2. 法律政策环境支持

   • 《国家安全法》《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律为隐私计算提供基础保障。
   • 多个部委和地方政府发布政策支持隐私计算技术的发展。
   • 隐私计算被纳入数据要素市场建设的重要组成部分。

3. 隐私计算概念外延扩展

   • 隐私计算涵盖隐私增强技术（PETs）和隐私保护计算（Privacy-Preserving Computation）。
   • 隐私计算的定义被扩展为“面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法”。

第二章：可信隐私计算框架

• 定义与特征：可信隐私计算强调安全性、可用性和隐私保护能力，并具备安全可证、隐私保护、流程可控、高效稳定、开放普适五大核心要素。
• 支撑技术：包括算法协议安全、密码安全、通信安全和平台工程安全等维度。
• 验证方式：通过权威机构、用户开放、完全开源等方式实现安全性可验证。
• 审计与可追溯：通过区块链、可信执行环境等技术，实现隐私计算过程的可审计、可追溯。

第三章：可信隐私计算核心要素

1. 安全可证

   • 安全性需从算法协议、密码、通信、平台等维度综合评估。
   • 需建立不同安全等级体系，以满足不同场景的安全需求。

2. 隐私保护

   • 隐私计算需对数据全生命周期进行保护。
   • 常用隐私保护技术包括去标识化、差分隐私、k-匿名等。

3. 流程可控

   • 需在事前、事中、事后分别实现授权、监控和审计。
   • 授权需明确主体、条件和内容，监控需保障流程合规，审计需确保可追溯。

4. 高效稳定

   • 需突破性能瓶颈，支持大规模、高并发计算。
   • 提升系统稳定性，保障高可用性，如达到99%以上甚至99.999%的可靠性。

5. 开放普适

   • 隐私计算产品需具备跨平台、可扩展、可迁移、易用等特性。
   • 需推动产品互联互通，避免“数据孤岛”现象。

第四章：可信隐私计算实践路径

1. 企业层面

   • 将可信要素嵌入系统研发应用全流程，包括规划设计、研发测试、运营使用等阶段。
   • 强调系统安全性、隐私保护、流程可控、高效稳定、开放普适等要求。

2. 行业层面

   • 构建可信隐私计算标准体系，推动评测验证，促进规范应用。
   • 通过标准化组织如CCSATC601、TC260、IEEE、ITU等，推动隐私计算技术发展。

第五章：可信隐私计算发展建议

1. 政府层面

   • 推进隐私计算监管细则落地，研发智能化监管工具。
   • 建立数据合规流通的制度和标准，为隐私计算应用提供法律支持。

2. 技术层面

   • 推动一体化研究，实现安全、效率、精度等要素的动态平衡。
   • 探索广义隐私计算技术，提升数据流通能力。

3. 企业层面

   • 加快业务场景的可信应用，优先在金融、医疗、政务等领域落地。
   • 推动隐私计算产品互联互通，降低应用成本。

4. 行业层面

   • 积极开展评测验证，推动隐私计算产品规范应用。
   • 加快自动化评测工具研发，完善标准体系，促进行业共识。

总结

本报告系统性地分析了隐私计算的发展背景、技术框架、核心要素、实践路径及发展建议，强调了隐私计算在数据流通和价值挖掘中的重要性。通过建立“可信隐私计算”理念，推动隐私计算从技术研究走向产业应用，助力数据要素市场建设，实现数据的“可用不可见”和“可控可计量”。