隐私计算（Privacy calculation）

隐私计算（Privacy calculation）是一种在确保数据不对外泄露的前提下，实现数据分析计算的技术。它允许多个参与方在保护各自数据隐私的情况下，共同完成某项计算任务，从而达到“数据可用不可见”的目的。隐私计算技术包含多种隐私保护技术、隐私增强技术，涉及密码学、安全硬件、信息论、分布式计算等多个学科。
在隐私计算过程中，数据在存储和传输时都应该是加密的。这意味着即使数据被截获，没有相应的密钥也无法解读数据内容。数据提供方将数据输入到隐私计算系统中，通常在这个步骤中数据已经是加密状态，或者在输入时即时加密。
隐私计算的目的是实现数据的“可用不可见”，即在不泄露原始数据的前提下，完成数据的分析和计算，从而保护数据的隐私性和安全性。

一、技术路线

隐私计算的主流技术路线主要有三类：多方安全计算（MPC）、基于硬件的可信执行环境（TEE）和联邦学习（FL）。
1.多方安全计算（MPC ）：多方安全计算是一种将计算分布在多个参与方之间的密码学分支，允许参与者在不泄露各自隐私数据情况下，共同完成计算任务。在需要多方数据进行联合计算的场景中，允许多个参与方在不泄露各自数据的情况下，共同完成某项计算任务。
2.可信执行环境（TEE）：通过硬件技术创建一个安全的环境，确保在其中运行的代码和数据的安全性，防止攻击者访问或篡改。
3.联邦学习是一种分布式机器学习方法，允许多个参与方协作训练模型，而无需将本地数据集中到一个中心服务器上。
4.同态加密：一种特殊的加密方式，允许在加密数据上直接进行计算，计算结果解密后与在明文数据上计算的结果相同。
5.零知识证明：一种密码学技术，允许一方向另一方证明某个陈述是正确的，而无需提供除了它的正确性之外的任何信息。
6.差分隐私：通过添加噪声来模糊化数据，以在不泄露个体信息的情况下，允许对数据集进行统计分析。

二、应用场景

随着数字经济的增长，数据流通成为数据价值化的重要途径。隐私计算作为保障数据安全流通的有效方式，已广泛应用于金融、通信、互联网、政务、医疗、制造、能源等多个领域。隐私计算的应用需求从联合计算扩展到了数据全生命周期，形成了“广义隐私计算”技术体系，包括数据限制发布、数据失真、辅助融合等技术，实现数据全生命周期的隐私保护和数据可控可计量。

1. 金融行业：隐私计算技术在金融风控场景中应用广泛，覆盖贷前、贷中、贷后各个环节，包括信贷领域的消费金融贷款和对公贷款。此外，也在反洗钱、保险和资管场景中展现出应用前景。隐私计算技术可以帮助金融机构在不泄露客户个人信息的前提下，进行联合画像和产品推荐，有效评估客户的信用情况，降低违约风险 。
2. 政务领域：隐私计算技术可以用于政务数据的共享和安全流通，尤其是在不同政府部门之间需要进行数据交换和分析时，能够保护数据隐私并提高政务数据处理效率 。
3. 医疗行业：在医疗领域，隐私计算技术可以促进医疗数据的安全共享，支持医学研究、临床诊断、医疗服务等方面的数据分析和应用挖掘，同时保护患者隐私 。
4. 通信行业：运营商拥有海量数据，隐私计算技术可以帮助运营商在保护用户隐私的同时，实现数据的商业化应用，如精准营销和风险控制 。
5. 能源行业：隐私计算技术在能源行业可以用于智能电网的数据安全和隐私保护，通过隐私计算技术，可以在不泄露用户用电数据的前提下进行电网的运行状态监测和分析 。
6. 数据流通平台：隐私计算技术作为数据流通平台的重要技术支撑，可以促进数据的安全、高效流通，支持数据交易平台、企业集团数据平台等多种数据流通模式 。
7. 法律监督：在法律监督领域，隐私计算技术可以保证参与监督的各单位在不泄露原始数据的前提下，进行数据的联合分析和建模，提高监督效率和准确性 。
   隐私计算技术通过在不同行业和场景下的应用，不仅提高了数据处理的安全性，同时也推动了数据价值的有效挖掘和释放，对促进数字经济的高质量发展具有重要意义。

三、行业标准

YD/T 4581-2023 隐私保护场景下安全多方计算技术指南
YD/T 4690-2024 隐私计算 多方安全计算产品安全要求和测试方法
YD/T 4691-2024 隐私计算 联邦学习产品安全要求和测试方法
YD/T 4692-2024 隐私计算 联邦学习产品性能要求和测试方法

四、国内发展

隐私计算在中国经历了快速的发展阶段，目前正处于一个期望趋于冷静的时期，但随着政策支持和市场需求的推动，预计未来将继续保持增长态势。

1. 政策和法规支持：中国政府高度重视隐私计算技术的发展，陆续出台了一系列政策和法规，如《数据安全法》、《个人信息保护法》等，旨在加强数据合规监管，推动隐私计算技术的应用落地。
2. 技术发展：隐私计算技术包括多方安全计算（MPC）、联邦学习（FL）、可信执行环境（TEE）等，这些技术在性能优化、安全加固、模型效用提升等方面取得了显著进展。
3. 行业应用：隐私计算在中国的金融、政务、医疗、通信等行业已有广泛应用。特别是在金融领域，隐私计算技术被用于风控、营销、反洗钱等场景，帮助机构在保护数据隐私的同时实现数据的价值挖掘。
4. 市场规模：中国隐私计算市场规模预计在2025年将增长至103.8亿元人民币，显示出市场的快速增长和巨大潜力。
5. 技术挑战与发展趋势：尽管隐私计算技术在中国发展迅速，但仍面临产品成熟度、性能、安全性等方面的挑战。未来，隐私计算的安全性将越来越体现为全链路的安全，同时，隐私计算的软硬件结合技术方案可以有效地平衡安全性与性能。
6. 行业合作与生态建设：隐私计算的商用实践需要多方协同，目前中国市场的隐私计算服务商类型多样，包括隐私计算厂商、综合科技类企业/集团、区块链厂商等。
7. 资本热度：隐私计算领域的资本市场经历了热潮后逐渐回归理性，2022年资本热度有所下降。但随着技术的成熟和应用的拓展，预计未来将吸引更多资本的关注和投入。
   隐私计算技术的发展脉络显示，它是一个相对较“年轻”的技术，但已经展现出了巨大的应用潜力和发展前景。目前，隐私计算技术的应用场景正在不断扩展，特别是在金融行业，隐私计算技术可以用于获客和风控，帮助金融机构在不泄露客户个人信息的前提下进行联合画像和产品推荐，有效评估客户的信用情况，降低违约风险。
   隐私计算技术的发展和应用正在推动数据要素市场的建设，促进数字经济的高质量发展。随着技术、应用和行业层面的快速发展，隐私计算有望在性能提升、安全分级、互联互通等方面实现重点突破，进一步增强数据处理的安全性，有效释放数据要素的价值。