2021-09-29-中国信通院-2021隐私机密计算蓝皮书_50页_5mb

报告摘要

《2021隐私机密计算蓝皮书》主要内容总结

核心概念与背景
隐私机密计算是近年来在大数据与人工智能广泛应用背景下发展起来的关键技术，旨在实现数据可用不可见。其重要性源于数据被列为第五大生产要素，直接关系到数字经济、数据跨境流通与隐私保护。
技术发展简史
从1978年提出同态加密思想、姚期智教授提出安全多方计算，到近年来联邦学习、可信执行环境等技术的广泛应用，隐私机密计算技术经历了从理论探索到实际落地的关键发展。
市场规模分析
根据统计，隐私机密计算在金融、医疗、政务等领域的应用潜力巨大。预计到2025年，其市场规模将达数千亿至一万亿人民币，比其他技术增长更快，反映出其作为底层技术的地位。
核心技术框架
主要技术包括同态加密、安全多方计算、可信执行环境、联邦学习、区块链技术等，各有特点且适用场景不同。例如，同态加密安全但计算效率低，联邦学习支持数据不动模型动，TEE支持安全硬件环境。
应用场景
广泛应用于医疗（如基因分析、DRG医保控费）、金融（征信、风控）、政务（数据开放与共享），解决了数据隐私保护与价值挖掘的矛盾。
合规与法律要求
随着《数据安全法》《个人信息保护法》等一系列法律法规的出台，隐私机密计算在保护数据主权和个人隐私方面扮演重要角色，合规性成为技术应用的核心要求。
产业生态与未来趋势
隐私机密计算正逐渐从技术概念走向产业基础设施，与其他技术（区块链、AI等）融合。预计未来中国将在隐私计算领域形成全球竞争优势，推动新一轮工业变革。常见企业可分三类：互联网大厂、创业公司、产业技术支撑方。
总结
隐私机密计算将重构数据价值获取方式，是构建数字社会与实现数据要素化的重要基础平台，对数字经济发展具有战略意义。