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隐私计算技术发展报告:打开数据价值下的隐私之

作者:_btcv-繁华资讯来源:_btcv-繁华资讯 货币新闻 2020年09月03日

目前,大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链等新兴技术不断涌现,数字经济浪潮席卷全球,成为新一轮科技革命和产业转型中经济增长的新动能。随着数字经济的蓬勃发展,数据逐渐摆脱了原来简单的数字符号,成为继土地、能源、人口和食物之后的新符号

目前,大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链等新兴技术不断涌现,数字经济浪潮席卷全球,成为新一轮科技革命和产业转型中经济增长的新动能。随着数字经济的蓬勃发展,数据逐渐摆脱了原来简单的数字符号,成为继土地、能源、人口和食物之后的新一代生产要素。数据作为现实世界和数字世界之间的映射窗口,以其巨大的价值成为数字经济的重要组成部分。

然而,与对数据应用价值的认可相比,数据隐私问题日益突出,如何保护用户数据隐私的问题亟待解决。业内人士认为,私有计算是解决这个问题的“关键”。

近年来,关于隐私计算的主流研究如雨后春笋般涌现。各方都在讨论隐私计算的技术可行性和现有性能的改进,但是系统的技术研究报告仍然很少。在此背景下,矩阵元与陀螺研究院撰写,新浪财经、证券日报、深圳市信息服务业区块链协会共同发布 《隐私计算技术发展报告》 于今日面市的报告从市场和技术两个方面对隐私计算进行了深入分析,从多个维度展示了隐私计算的全貌,如隐私计算的发展、主流隐私计算技术的引入、技术项目的引入以及隐私计算的应用场景,并详细阐述了隐私计算在数字时代的机遇和挑战。目的是吸引更多技术爱好者参与私有计算的技术交流,同时使公众对私有计算技术有更清晰的认识,促进私有计算技术在云计算、物联网、人工智能和区块链的技术应用。

隐私计算技术发展报告:开启数据价值下的隐私之门

以下是报告的重点:

隐私计算与高新科技融合带来“四大优势”市场前景辽阔

随着数字社会的到来,隐私计算技术的关键作用正在显现。根据Statista报告,2020年全球大数据市场收入将达到560亿美元,是2016年的两倍。未来,大数据市场将呈现稳定的发展趋势,预计增长率约为14%。在2018年至2020年的收入预测期内,Statista预计将保持约70亿美元的年增长率,年均复合增长率约为15.33%。

隐私计算技术发展报告:开启数据价值下的隐私之门

来源:《大数据白皮书(2019)》

从数字身份分析在隐私计算中的主要应用来看,隐私计算的市场规模不可低估。根据市场情报和市场研究平台Markets的最新报告,全球数字身份解决方案市场在2019年将达到137亿美元,预计在2024年将增长到305亿美元,在2019年至2024年的预测期内,复合年增长率(CAGR)为17.3%。

报告指出,隐私计算可以与人工智能、区块链、大数据等高科技相结合,技术选择可以根据具体应用场景来解决实际问题。它带来了四个非常重要的优势。

使用:促进个人数据的所有权,并在授权机制下实现数据的使用。

安全:降低了企业数据泄露的风险,从根本上解决了直接收集用户信息造成的数据泄露问题

变现:推动用户数据的实现,在保护隐私的前提下满足多方数据共享,并获得相应的经济激励。

流动:促进了机构数据的流动,打破了“数据孤岛”,使企业和机构数据的价值最大化。

隐私计算“门派”众多密码学是驱动隐私计算技术的核心引擎

根据该报告,从技术理论上讲,隐私计算可以分为三种技术路线,即密码学、可信执行环境和

可信执行环境(TEE)使用硬件技术来隔离和保护数据并对数据进行分类。在中央处理器中会有一个特定的区域支持TEE。该区域的功能是为数据和代码的执行提供一个更安全的空间,并确保它们的机密性和完整性。

联合学习是近年来新兴的人工智能技术,由谷歌于2016年首次提出。其设计目标是在保证大数据交换过程中信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、确保法律合规的前提下,在多个参与者或多个计算节点之间进行高效的机器学习。

不可否认的是,虽然隐私计算的技术路线有所不同,但密码学仍然在隐私计算中发挥着重要作用,密码学理论的研究成果也影响着隐私计算技术的进步。

数据隐私保护法律日益健全,技术规范是行业发展的必要前提

如报告所述,隐私计算作为一种数据安全技术,技术复杂度高,涉及行业广泛,数据治理和标准化程度是技术长期发展的关键。

近年来,随着公众对隐私的日益关注,世界各地相继出台了一系列保护数据隐私的法律法规,法律体系日趋健全和规范。在国际上,除了著名的《通用数据保护条例》 (GDPR),国际标准化组织还发布了一系列相关的标准和规范,包括国际标准化组织/国际电工委员会29100 《隐私保护框架》、国际标准化组织/国际电工委员会29101 《隐私体系架构》、国际标准化组织/国际电工委员会29190 《隐私能力评估模型》和国际标准化组织/国际电工委员会29134 《隐私影响评估》

在国内,2017年实施的《个人可识别信息保护指南》强调保护基础设施和个人信息。《中华人民共和国网络安全法》,于2018年实施,规定了企业从国家标准层面收集、使用和共享个人信息的合规要求。2020年7月,深圳市司法局发布了《信息安全技术个人信息安全规范》,这是第一个将数据作为生产要素的政府文件,具有极高的象征意义和价值。最近,《深圳经济特区数据条例(征求意见稿)》结束了征求意见,草案明确规定了开展数据活动的组织和个人的数据安全保护义务,并实施了支持和促进数据安全保护责任的具体措施。

隐私计算技术发展报告:开启数据价值下的隐私之门

此外,信通技术研究所、电子标准研究所等单位也牵头制定了隐私计算标准,包括《中华人民共和国数据安全法(草案)》、《基于多方安全计算的数据流通产品技术要求和测试方法》等。

目前,与隐私计算相关的法律法规仍在完善中。可以预见,不断优化的顶层设计和逐步标准化的技术标准将推动隐私计算行业在生成中焕发新的活力。

隐私计算产品逐渐进入市场角逐商业应用是关键

该报告指出,市场上有许多众所周知的隐私计算产品或技术框架,包括隐私机器学习开源框架——Rosetta由矩阵元素为人工智能开发者推出;蚂蚁金服推出的蚂蚁链莫斯多方安全计算平台;百度推出了一个基于可信执行环境的通用计算架构,比如——。

商业应用是测试产品强度的“唯一标准”。隐私计算可以保证原始数据的安全性和隐私性,同时实现数据的计算和分析。隐私计算因其在多数据流通整合中保护隐私和安全的显著效果,在政务、金融、医疗、交通、安全等行业有着广泛的应用场景。

以报告中医疗卫生领域的应用为例,通过安全多方计算等隐私保护手段,可以在不离开私有领域的情况下完成高效的数据统计分析甚至机器学习。事实上,在生物医学领域,隐私计算已经逐渐登陆。在数据联合分析方面,基因组数据、医学影像数据和临床数据开始在一些创新项目中安全可靠地共享和计算。此外,使用隐私计算技术(安全多方计算、代理重加密等)。)实现患者电子病历的跨域共享也是解决医院数据孤岛难题的有效方法。

可以预见,云计算、移动互联网(物联网)、人工智能、区块链,这些技术要素和数据要素相互关联、深度融合,是产业发展的必然趋势。未来,随着新的隐私相关业务需求的不断爆发,市场的不断反馈和表达,以及私人信息共享和流通的法律法规的逐步构建,隐私计算和密码学将获得新的动力并继续发展。

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