隱私計算：護航數據價值，實現“可用不可見”

有人説：“數據是新時代的石油。”事實上，隨着全球數字經濟的蓬勃發展，數據的重要性已遠遠超過了石油。但隨之而來的大數據殺熟、濫用人臉識別技術、過度索取權限等亂象，卻讓人苦不堪言，損害了公眾的合法利益。

9月1日，我國第一部有關數據安全的專門法律——《數據安全法》正式施行，成為數據安全保障和數字經濟發展領域的重要基石。該法明確提出，發展與安全並重，在強調數據安全的基礎上鼓勵數據應用和流通，同時鼓勵相關技術的研究與應用。

作為能夠兼顧數據應用與安全保護的關鍵技術，隱私計算被業界寄予厚望。隱私計算是什麼？如何保護用户隱私？距離落地應用還有多遠？在日前舉辦的“數據安全與隱私計算”專題研討會上，業內專家就上述問題深入探討，明確表示，隱私計算能夠在充分保護數據和隱私安全的前提下，實現數據價值的轉化和釋放，應用前景和商業價值巨大。

隱私計算讓數據安全流通

數據通過流通共享與協同計算，能更好地釋放其價值，大數據的井噴式發展也將帶來前所未有的價值傳遞。但隱私保護、數據合規等監管要求，讓數據擁有方陷入“不願共享、不敢共享、不能共享”的困境。北京瑞萊智慧科技有限公司CEO田天表示，數據價值和隱私安全時常處於二元對立的狀態，海量數據散落在眾多機構和信息系統中，形成“信息孤島”和“數據煙囱”，無法充分發揮數據要素的經濟、社會價值。

而隱私計算則有可能成為解決這一數據困境的突破口。什麼是隱私計算？中國信通院雲計算與大數據研究所大數據部副主任閆樹介紹，隱私計算是在保護數據本身不對外泄露的前提下，實現數據分析計算的一類技術集合。

“相比之前傳統的數據協作方式，隱私計算技術開闢了一種全新的模式，在保證數據提供方不泄露原始數據的前提下，對數據進行分析計算，實現數據的‘可用不可見’。”田天説。不過，隱私計算雖然改變了數據交互與融合的模式和形態，有效保護了流通過程中的數據安全，但仍需要配合其他技術來解決數據流通之前和之後，在權屬、應用等方面的問題。

從技術機制來看，隱私計算主要包含三大技術流派：一是以安全多方計算為代表的（部分）通用多方交互協議；二是以聯邦學習為代表的面向機器學習應用的多方交互協議；三是以可信執行環境為代表的基於可信硬件的中心化執行方案。

尚處大規模商業化應用前期

隨着互聯網數據的相關法規不斷完善，各行業對企業合規數據流通的需求日益強烈，隱私計算市場也迎來了一個較大的發展期。各類機構競相進入賽道，除了一批大型互聯網公司和專精型創業團隊，眾多大數據、AI、區塊鏈和傳統數據安全公司也開始紛紛轉型入局。

在應用側，隱私計算的落地場景也正從強數據需求的金融、互聯網、醫療和政務領域，逐步向智慧能源、智慧終端、智慧城市等更多行業延伸。

但總體來看，隱私計算市場仍處於大規模商業應用的前期，閆樹也表示，目前隱私計算技術和解決方案還不夠成熟，在安全、性能和數據的互聯互通等方面仍存在挑戰，一定程度上限制了隱私計算的推廣和應用。

田天強調，在犧牲安全性的前提下進行各類隱私計算的技術沒有任何意義。由於密碼學上的證明安全與實際安全並不相等，尤其是一些多方隱私計算協議被應用在不符合其安全假設的場景中，因此很多假設安全的方法在實際應用中存在嚴重的安全性漏洞。

同時，在應用開發環境中，隱私計算也會帶來很多新的安全問題，比如算法歧視，又或者被黑客投入“髒數據”“毒數據”，存在“數據投毒”的風險。閆樹表示，隱私計算技術產品的安全分級標準與行業信任共識仍有待建立。

性能是隱私計算應用落地的保障。閆樹介紹道，隱私計算產品安全、性能、準確性三者之間相互影響、相互抵消。目前，國內隱私計算產品在特定場景下已基本具備可用性，但在未來面臨更多數據方、更大數據量、更復雜場景時，性能等指標仍有待加強。

要成為核心底座仍任重道遠

在政策驅動和市場需求的共同作用下，隱私計算成為商業和資本競爭的賽道市場。信息技術研究和分析公司Gartner在其報告中將隱私計算納入2021年最前沿的九大趨勢之一，並指出到2024年，全球隱私驅動的數據保護和合規技術支出將突破150億美元以上。

雖然隱私計算有望成為數據要素市場建設的關鍵基礎設施，但若要真正成為核心底座，仍然任重道遠。閆樹認為，隱私計算未來發展需對內實現“互聯互通”，實現不同平台間的互認互用，破除平台壁壘，打通數據孤島的同時避免催生“數據羣島”；要充分釋放數據要素價值僅靠隱私計算還不夠，還需要加強隱私計算與AI、區塊鏈、雲計算等技術的“交叉融合”。

田天同樣表示，隱私計算主要是解決數據“鏈接”問題，打開數據通路，讓更多數據能夠被使用，但實現數據價值之路，需要業務需求牽引，尤其是人工智能需求牽引。同時，面向AI的性能優化可以為隱私計算高效落地帶來重大機遇，在實現跨業、跨域的數據融合基礎上，深度挖掘與釋放數據的最大價值。