中国信通院-隐私保护计算与合规应用研究报告（2021年）-2021.4-46页_1mb

隐私保护计算与合规应用研究报告总结

核心内容概述

本报告围绕隐私保护计算技术及其在个人信息和隐私保护合规应用中的作用展开，分析了隐私保护计算技术的定义、关键技术、解决的主要问题，以及我国在个人信息和隐私保护方面的立法与监管现状，进一步探讨了隐私保护计算技术在合规场景下的应用，并提出了未来发展的展望。

主要观点

1. 隐私保护计算技术的重要性

隐私保护计算技术是解决数据应用与隐私保护矛盾的关键手段，能够实现“数据可用不可见”，促进数据要素的合法合规流通与应用，激发数据价值，推动数字经济高质量发展。

2. 隐私保护计算技术的关键类型

隐私保护计算技术主要包括以下五种：

• 联邦学习：通过分布式学习保护原始数据不被传输，仅共享模型更新结果，适用于建模、预测、匹配等场景。
• 安全多方计算：在不泄露原始数据的前提下，联合计算函数结果，适用于联合统计分析等场景。
• 机密计算：基于硬件的可信执行环境，确保数据和代码安全，适用于敏感数据处理。
• 差分隐私：通过添加噪声保护个体隐私，适用于统计分析和模型训练。
• 同态加密：允许在加密数据上直接进行计算，适用于需要保护数据明文的场景。

3. 个人信息和隐私保护立法与监管现状

我国已初步构建了个人信息和隐私保护的法律监管框架，主要包括：

• 民事法律路径：以《民法典》为代表，明确了个人信息的定义、处理原则及权利。
• 行政监管路径：以《网络安全法》《数据安全法（草案）》《个人信息保护法（草案）》等为核心，规定了数据处理者的义务与责任。
• 刑法路径：以《刑法》第二百五十三条之一为主，对非法获取、泄露个人信息的行为进行刑事追责。

4. 金融领域隐私保护立法与监管

金融行业作为数据流通的重要领域，其个人信息保护法规日益完善，包括《反洗钱法》《商业银行法》《征信业管理条例》等。金融数据被分为C3、C2、C1三类，分别对应高、中、低敏感程度，以实现数据分级分类管理。

关键信息

1. 隐私保护计算解决的主要问题

• 模型训练：通过隐私保护技术防止原始数据泄露，保障企业数据安全。
• 预测：在预测过程中保护数据和模型不被泄露，避免用户ID等信息外泄。
• 匹配：如黑名单查询，仅获取交集结果，避免用户信息暴露。
• 联合统计分析：在不暴露原始数据的前提下进行灵活的SQL查询等操作。

2. 合规要点与隐私保护计算技术

• 数据最小化：要求数据收集和使用范围与处理目的一致，隐私保护计算技术在联邦学习、安全多方计算等场景中能够有效支持该原则。
• 数据分级分类：根据数据敏感程度和风险等级进行分类管理，隐私保护计算技术可帮助实现该目标。
• 数据匿名化：通过技术手段去除数据可识别性，隐私保护计算技术（如差分隐私）可用于增强匿名化效果。

3. 隐私保护计算技术的合规应用

• 联邦学习：符合数据最小化原则，但需注意梯度泄露风险，需结合差分隐私等技术进行加强。
• 安全多方计算：在不泄露原始数据的前提下实现联合计算，符合数据最小化要求。
• 机密计算：通过可信执行环境保护数据，但需确保代码和密钥管理安全。
• 差分隐私：可用于降低数据泄露风险，尤其适用于数据超出最小化目标的场景。
• 同态加密：提供数据加密计算能力，但需确保密钥安全，避免数据复原风险。

发展展望

1. 完善法律法规体系

加快推动《网络安全法》《数据安全法（草案）》《个人信息保护法（草案）》等法规的立法进程，明确数据流通与协同应用中的法律原则和责任划分。

2. 加快标准体系建设

鼓励企业参与标准制定，推动隐私保护计算技术在“匿名化”“去标识化”等关键环节的标准化，提升技术可操作性和行业参考价值。

3. 强化全流程风险防控

从数据源合法性、隐私计算需求合理性、计算过程风险、结果泄露风险等环节进行系统性评估，建立闭环式风险管控机制。

4. 明确安全与发展并举

推动隐私保护计算技术在实际场景中的应用落地，提升技术成熟度与产业化能力，促进数据安全与数据价值的协同发展。

5. 加强人才培养

隐私保护计算涉及多学科交叉，需加快复合型人才的培养，提升行业整体技术水平和合规意识。

总结

隐私保护计算技术作为数据流通与隐私保护的桥梁，正在成为推动数据要素市场发展的重要工具。随着我国个人信息保护立法的不断完善和监管力度的加大，隐私保护计算技术的合规应用将成为数据安全与数据价值释放并行的关键方向。未来需在法律法规、标准体系、风险防控、技术发展和人才培养等方面协同推进，实现数据安全与数字经济高质量发展的平衡。