20211119-中国信通院-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

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发布，聚焦于隐私保护计算技术在数据价值释放中的应用，探讨其在金融、医疗、政务等关键行业中的落地实践与挑战。

主要观点

数据价值释放的迫切性
- 数据作为数字化转型的核心驱动力，其共享与协同应用对数字经济、数字社会、数字政府建设具有重要意义。
- 随着政策引导、市场需求增长和合规监管加强，数据流通需求显著上升，但数据安全与隐私保护问题仍制约其发展。
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，实现数据价值的共享与利用，有效打破数据壁垒，促进数据要素的流通。
- 技术体系融合了人工智能、密码学、数据科学等多个领域，形成了安全多方计算、联邦学习、同态加密、差分隐私、机密计算等主流技术。
数据价值的多维体现
- 通过DIKW模型（数据-信息-知识-智慧），数据价值可逐步提升，最终指导科学决策，实现经济、社会、治理等多方面的价值释放。
- 数据价值的实现依赖于其可计算、可推理、可分析等特性，同时需结合具体背景知识。

关键信息

一、数据概念内涵及价值

数据定义：是对客观事实的符号化记录，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：体现在信息、知识和智慧的生成与应用，可驱动生产、生活、治理方式变革。
隐私保护计算的作用：实现数据“可用不可见”，促进数据共享与价值释放。

二、隐私保护计算技术概述

技术分类：
- 可信环境模式：基于机密计算技术，数据在可信执行环境中集中处理，适用于复杂计算场景。
- 可证模式：基于安全多方计算和同态加密，数据以密态形式进行处理，提供可证明的安全性。
- 可度量模式：基于差分隐私技术，实现隐私泄露风险的量化评估，适用于数据质量要求不高的场景。
典型应用场景：
- 单数据方主动开放
- 无数据方申请使用
- 多数据方联合计算

三、隐私保护计算技术落地应用案例

1. 金融行业应用案例

纵向联邦反欺诈模型：
- 银行与外部数据源通过隐私保护计算实现数据样本对齐，提升反欺诈模型的AUC和KS指标。
- 通过隐私保护计算平台，实现数据“可用不可见”，提升反欺诈效率和准确性。
横向联邦反欺诈与黑名单共享：
- 多家银行通过隐私保护计算实现联合建模与黑名单安全共享。
- 提升反欺诈模型效果，降低不良贷款率。
同业风控联盟：
- 基于区块链和隐私保护计算，实现多方数据的安全融合与联合建模。
- 提升模型精度、效率和数据安全性，同时增强数据共享意愿。

2. 医疗行业应用案例

全基因组安全联邦学习分析：
- 通过隐私保护计算技术实现基因数据的联合分析，不暴露原始数据。
- 提升GWAS研究的样本规模和数据质量，增强结果的可信度和安全性。
DRG付费模式：
- 基于隐私保护计算的联邦建模，实现DRG分类模型的构建，提升医疗资源利用效率和医保控费能力。

3. 政务行业应用案例

电力联邦学习负荷分析与预测：
- 针对电动汽车充用电数据分散的问题，通过隐私保护计算实现数据安全融合。
- 构建城市电动汽车负荷分析模型，提升配电网的协同规划与资源配置能力。

应用困境与建议

1. 应用困境

技术理解不足：隐私保护计算技术涉及多个学科，技术门槛高，缺乏统一标准。
合规理解不足：数据安全与隐私保护政策法规复杂，技术方案需兼顾合规性。
产业落地困难：缺乏成熟的技术参考和行业标准，导致技术推广受限。

2. 建议

加强技术普及与标准化建设：推动隐私保护计算技术的普及和行业标准的制定。
完善合规框架：通过技术实现数据最小化、分类分级和匿名化，满足数据合规要求。
推动多方协作：通过隐私保护计算技术，促进跨机构、跨行业数据融合，打破数据孤岛。

总结

隐私保护计算技术为数据价值释放提供了重要的技术支撑，尤其在金融、医疗和政务等敏感数据领域，其在数据安全、隐私保护、跨机构协同等方面展现出显著优势。尽管当前仍面临技术理解、合规落地与产业推广等挑战，但随着政策引导、技术成熟与市场需求增长，隐私保护计算技术的前景广阔，有望成为推动数据要素流通、释放数据价值的重要工具。

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