数字中国研究院：隐私计算与公共数据开放白皮书2022_30页_3mb

隐私计算与公共数据开放总结

核心内容

隐私计算作为一种新兴的数据安全技术，旨在在保护数据隐私的前提下实现数据的协同计算与价值挖掘，成为公共数据开放领域中解决安全与价值矛盾的重要手段。本文围绕公共数据开放的现状、挑战、现有安全管理方式，以及隐私计算的潜在优势和应用场景展开分析，探讨其在推动公共数据开放中的作用与前景。

主要观点

1. 公共数据开放的重要性
   公共数据是数字化发展的重要基础设施，其开放有助于释放数据红利，推动数字经济与数字社会建设。然而，数据开放过程中面临数据泄露、滥用、监管不足等安全风险，制约了高质量数据的供给与利用。

2. 现有安全管理方式的不足
   当前公共数据开放主要依赖数据加密、脱敏、沙箱等技术手段，以及分级分类管理机制，但这些方式在安全性与可用性之间难以达到平衡，监管能力有限，存在数据利用过程中的不可控风险。

3. 隐私计算的潜在优势
   隐私计算技术具备“原始数据不出域”、“数据可用不可见”、“数据用法用量可控可计量”等特性，能够有效降低数据泄露风险，实现数据的安全协同利用，满足高价值、高风险数据的开放需求。

4. 隐私计算的应用场景
   在金融、医疗、政务等领域已有成熟应用，支持多方数据协作，同时保障数据隐私和安全，有助于构建数据安全流通体系。

5. 隐私计算面临的挑战
   隐私计算并非适用于所有场景，其技术种类繁多，实施路径差异较大，存在性能损耗、计算精度、硬件依赖等问题。此外，技术标准不统一，可能造成技术壁垒，影响数据流通。

关键信息

公共数据开放现状

• 我国公共数据开放始于2012年，截至2021年已有193个地方政府上线数据开放平台。
• 平台功能逐步完善，但开放数据数量少、质量低、颗粒度粗，缺乏实时、动态数据。
• 存在高缺失、低容量、碎片化等问题，制约了数据利用价值。

公共数据开放面临的挑战

• 数据安全与开放之间的平衡困境，导致“不愿开放、不能开放、不敢开放”。
• 数据流通过程中存在泄露、滥用、误用等风险，监管能力不足。
• 现有技术手段在安全性与可用性之间难以兼顾，无法全面解决数据安全问题。

现有安全管理方式

• 建立全生命周期安全管理机制，包括事前审查、事中监控、事后追责。
• 推进数据分级分类开放，分为禁止开放、受限开放、无条件开放。
• 使用数据加密、脱敏、沙箱、数字水印等技术手段，但效果有限。

隐私计算的特性与优势

• 隐私计算支持多方数据协同利用，无需原始数据外泄。
• 具备较高的安全性与可用性，尤其在“不可得”、“不可知”、“不可还原”等方面表现突出。
• 通过“数据可用不可见”、“数据用法用量可控可计量”等特性，实现数据价值释放与安全控制的平衡。

隐私计算的应用场景

• 金融领域：用于联合风控、精准营销等场景，实现数据安全与价值挖掘的双重目标。
• 医疗领域：支持疫情防控、基因分析、临床研究等，保障数据隐私的同时提升科研效率。
• 政务领域：用于办案侦查、房贷违约预测等，提升数据应用的合规性与精准度。

隐私计算的局限与挑战

• 技术路线多样，存在性能、精度、硬件依赖等问题。
• 缺乏统一的技术标准和测评体系，影响大规模应用。
• 异构技术体系之间可能存在互联互通障碍，形成数据“孤岛”。

应用展望

隐私计算技术有望推动公共数据开放从“集中式”向“分布式”转型，降低数据泄露风险，提升数据流通效率。建议：

• 对高风险数据采用“数据可用不可见”的模式，实现数据价值释放与安全控制的平衡。
• 构建全周期数据管控能力，实现数据流向可追溯、用法可控可计量。
• 推动隐私计算技术在公共数据开放平台中的应用，提升数据开发效率与安全性。

政策支持

• 国家层面：出台多项政策支持隐私计算技术在数据安全流通中的应用，如《“十四五”大数据产业发展规划》、《要素市场化配置综合改革试点总体方案》等。
• 地方层面：多个省份如广东、山东、浙江、上海、海南等已将隐私计算作为推动数据开放与安全的重要技术手段。

结论

隐私计算技术是解决公共数据开放安全与价值矛盾的关键路径，具有广阔的应用前景。通过技术与制度的结合，有望实现高质量数据供给与安全可控的数据利用，推动数字政府与数字经济的协同发展。