2021-09-29-CAICT-2021隐私机密计算白皮书_57页_3mb

隐私计算白皮书（2021年）是中国信息通信研究院云计算与大数据研究所发布的一份全面报告，旨在概述隐私计算技术的定义、发展、应用及其在数据流通中的重要性。报告强调了隐私计算在平衡数据利用与安全方面的关键作用，特别是在数据成为新型生产要素的背景下。以下是总结的关键内容：

隐私计算指在不泄露原始数据的前提下进行数据计算的技术，主要包括多方安全计算（MPC）、联邦学习（FL）和可信执行环境（TEE）等核心方法。这些技术源于密码学、人工智能和硬件工程，能实现数据的“可用不可见”。背景方面，2020年中央政策将数据列为生产要素，推动了隐私计算的需求，尤其在金融、医疗和政务等领域。

技术发展部分详细描述了MPC依赖密码学协议保障安全，FL用于隐私AI模型训练，TEE利用硬件提供高效计算。应用案例包括联合营销提升用户画像、联合风控优化金融机构决策、医疗领域支持基因分析和疫情建模、电子政务促进数据安全共享。产业发展方面，国内市场快速扩张，超过80%产品进入试点阶段，企业如蚂蚁科技、腾讯、富数科技等积极参与，学术界和开源社区（如FATE）推动技术迭代，相关标准体系正在建立。

合规探讨部分指出隐私计算有助于满足《数据安全法》和《个人信息保护法》等法规要求，但需注意潜在风险，如数据泄露和合规瑕疵。挑战包括安全性漏洞、性能瓶颈（计算和通信资源消耗大）及互联互通壁垒，未来展望强调算法优化、技术融合（如MPC与FL结合）和标准制定以推动大规模应用，助力数据要素市场发展。