【流通|隐私计算：护航数据价值，实现“可用不可见”】尚处大规模商业化应用前期
随着互联网数据的相关法规不断完善 ， 各行业对企业合规数据流通的需求日益强烈 ， 隐私计算市场也迎来了一个较大的发展期 。 各类机构竞相进入赛道 ， 除了一批大型互联网公司和专精型创业团队 ， 众多大数据、AI、区块链和传统数据安全公司也开始纷纷转型入局 。
在应用侧 ， 隐私计算的落地场景也正从强数据需求的金融、互联网、医疗和政务领域 ， 逐步向智慧能源、智慧终端、智慧城市等更多行业延伸 。
但总体来看 ， 隐私计算市场仍处于大规模商业应用的前期 ， 闫树也表示 ， 目前隐私计算技术和解决方案还不够成熟 ， 在安全、性能和数据的互联互通等方面仍存在挑战 ， 一定程度上限制了隐私计算的推广和应用 。
田天强调 ， 在牺牲安全性的前提下进行各类隐私计算的技术没有任何意义 。 由于密码学上的证明安全与实际安全并不相等 ， 尤其是一些多方隐私计算协议被应用在不符合其安全假设的场景中 ， 因此很多假设安全的方法在实际应用中存在严重的安全性漏洞 。
同时 ， 在应用开发环境中 ， 隐私计算也会带来很多新的安全问题 ， 比如算法歧视 ， 又或者被黑客投入“脏数据”“毒数据” ， 存在“数据投毒”的风险 。 闫树表示 ， 隐私计算技术产品的安全分级标准与行业信任共识仍有待建立 。
性能是隐私计算应用落地的保障 。 闫树介绍道 ， 隐私计算产品安全、性能、准确性三者之间相互影响、相互抵消 。 目前 ， 国内隐私计算产品在特定场景下已基本具备可用性 ， 但在未来面临更多数据方、更大数据量、更复杂场景时 ， 性能等指标仍有待加强 。
要成为核心底座仍任重道远
在政策驱动和市场需求的共同作用下 ， 隐私计算成为商业和资本竞争的赛道市场 。 信息技术研究和分析公司Gartner在其报告中将隐私计算纳入2021年最前沿的九大趋势之一 ， 并指出到2024年 ， 全球隐私驱动的数据保护和合规技术支出将突破150亿美元以上 。
虽然隐私计算有望成为数据要素市场建设的关键基础设施 ， 但若要真正成为核心底座 ， 仍然任重道远 。 闫树认为 ， 隐私计算未来发展需对内实现“互联互通” ， 实现不同平台间的互认互用 ， 破除平台壁垒 ， 打通数据孤岛的同时避免催生“数据群岛”；要充分释放数据要素价值仅靠隐私计算还不够 ， 还需要加强隐私计算与AI、区块链、云计算等技术的“交叉融合” 。
田天同样表示 ， 隐私计算主要是解决数据“链接”问题 ， 打开数据通路 ， 让更多数据能够被使用 ， 但实现数据价值之路 ， 需要业务需求牵引 ， 尤其是人工智能需求牵引 。 同时 ， 面向AI的性能优化可以为隐私计算高效落地带来重大机遇 ， 在实现跨业、跨域的数据融合基础上 ， 深度挖掘与释放数据的最大价值 。
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