隐私计算联盟-2021隐私机密计算蓝皮书_50页_5mb

2021隐私机密计算蓝皮书总结

核心内容

隐私机密计算是一种新兴技术，旨在实现数据“可用不可见”，在保护隐私和数据安全的同时，支持多方数据联合计算。该技术融合了密码学、硬件安全、算法优化等多个领域，为数据要素化、数据资产化、数据合规利用提供了技术支撑。

主要观点

1. 隐私机密计算的重要性
   随着数据成为新的生产要素，隐私机密计算成为数据安全流通和隐私保护的关键技术。它不仅支持数据安全共享，还能够促进大数据、AI、区块链等技术的深度融合。

2. 技术发展历史
   隐私机密计算起源于上世纪80年代的密码学研究，如同态加密、多方安全计算、零知识证明等。随着技术进步，特别是TEE（可信执行环境）和安全联邦学习的成熟，隐私机密计算逐渐从学术走向商业应用。

3. 技术需求与安全需求

   • 技术需求：隐私查询、隐私建模/分析、隐私推理。
   • 安全需求：隐私机密计算需要支持多方参与、防止外部攻击，涉及半诚实模型和恶意模型假设。

4. 技术应用前景
   隐私机密计算将在多个行业落地，包括医疗、金融、政务等，成为推动数据要素化、数据资产化和数字经济发展的关键基础设施。

关键信息

技术发展简史

• 1978年：Ron Rivest、Leonard Adleman和Michael L. Dertouzos提出同态加密问题。
• 1982年：百万富翁问题引入多方安全计算。
• 2006年：TEE（可信执行环境）提出，成为隐私计算的基础设施。
• 2013年：王爽教授提出安全联邦学习，成为隐私计算的代表性技术。
• 2019年：微软、谷歌推出基于TEE的隐私计算云服务。
• 2021年：Intel SGX更新版本，ARM V9架构引入隐私计算，国内芯片厂商开始布局。

技术需求

• 隐私查询：支持数据“可用不可见”，防止信息泄露。
• 隐私建模/分析：实现跨组织、跨地域的数据联合建模与分析，保护隐私和商业机密。
• 隐私推理：确保模型和数据在计算过程中的隐私保护。

安全需求

• 隐私机密计算需要应对多方参与带来的复杂安全挑战，包括防止串谋攻击和确保数据完整性。

市场前景

• 隐私机密计算市场规模预计在2021年达到5000亿至8000亿元，2025年将有一半的大型企业使用该技术。
• 在金融、医疗、政务等领域，隐私机密计算将促进数据共享、联合建模、智能风控等业务发展。

法律与政策支持

• 我国近年来加强了数据隐私保护的立法，如《个人信息保护法》《数据安全法》等。
• 《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》将数据列为第五大生产要素，推动隐私机密计算成为数字经济的重要基础设施。

技术基础

隐私机密计算主要依赖以下技术：

• 同态加密（HE）：支持在加密数据上进行计算，适合云计算和外包计算。
• 多方安全计算（MPC）：实现多方在不泄露原始数据前提下的联合计算。
• 可信执行环境（TEE）：如Intel SGX、ARM TrustZone等，提供数据和计算的安全隔离。
• 联邦学习（FL）：在不共享原始数据的情况下，实现多中心联合建模。
• 安全联邦学习（SFL）：结合多种技术，提升隐私保护能力，成为目前最成熟的隐私计算方案。
• 区块链：用于数据存证、审计、追溯，与隐私机密计算互补。
• 传统技术：如数据脱敏、假名化等，虽有应用但存在局限性。

应用场景

医疗

• 基因分析：支持GWAS研究，解决数据孤岛和隐私问题。
• 医疗数据匿踪查询系统：实现数据隐私保护，防止信息泄露。
• 临床数据分析及新药开发：联合多中心数据，提升模型精度。
• 医学影像分析：利用AI进行病灶识别、病理切片分析等，提升诊断效率。

金融

• 金融征信：实现多源数据联合分析，构建更全面的征信体系。
• 金融风控：在不泄露数据前提下，实现精准风控。
• 交易策略隐私保护：保护投资策略，实现策略反馈与优化。

政务

• 医疗核保：通过隐私计算实现医保智能监控，防止骗保行为。
• 医保控费：基于DRG模型，实现医保基金的优化使用。
• 政务数据开放：实现数据安全共享，推动智慧政府建设。

评价方法

1. 合规角度
   方案需符合现行及未来法律法规要求，满足数据处理全生命周期合规，降低监管风险。

2. 技术角度

   • 数据保护能力
   • 计算正确性
   • 安全性证明
   • 计算效率
   • 处理海量数据的能力

未来发展

• 隐私机密计算将成为新基建的重要组成部分，推动数据要素化和数据资产化。
• 随着国家对数据安全和隐私保护的重视，隐私计算将在金融、医疗、政务等领域持续发展。
• 企业需加强隐私计算技术的落地应用，提升数据安全合规能力。
• 隐私计算的未来在于赋能实际业务场景，技术成熟度和生态建设将是关键。

参编单位与专家

• 参编单位（排名不分先后）：中国移动通信联合会、中国科学院信息工程研究所、中国信息通信研究院、上海数据交易中心、浙江大学人工智能研究所、杭州锘威信息科技有限公司等。
• 参编学者专家（按姓名笔画排序）：王伊、王舒、王帅、王文浩、王华雄等。
• 特别鸣谢专家：李正茂、李慧镝、倪光南、张平、闻库、陆书春等。

版权声明

本蓝皮书版权属于多个机构和企业，未经授权不得使用，需注明来源。

结语

隐私机密计算是推动数据要素化和数字经济发展的核心技术，未来将在多个领域发挥重要作用。随着技术成熟和政策支持，隐私计算将逐步成为各行业数据安全与合规利用的基础设施，为社会和经济带来新的变革。