隐私计算技术发展报告：开启数据价值下的隐私之门

当前，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，在新一轮科技革命和产业变革中成为了经济增长的新动能。伴随着数字经济的蓬勃发展，数据，逐渐摆脱原有的简单数字符号，转变为继土地、能源、人口、粮食之后的新一代生产要素，作为现实世界与数字世界的映射窗口，以其所蕴含的巨大价值，成为了数字经济的关键部分。

然而相较于数据应用价值不断被认可，数据隐私问题却日益凸显，用户数据隐私如何保护的问题亟待解决。业内人士认为，隐私计算是解决此问题的“关键之钥”。

近年来，针对隐私计算的主流技术研究如雨后春笋般纷纷涌现，各方从隐私计算某类技术手段出发，探讨技术可行性及现有性能的提升，而系统性的技术研究报告仍凤毛麟角。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，报告从市场与技术两方面对隐私计算进行深入的解析，并从隐私计算发展、主流隐私计算技术介绍、技术项目简介、隐私计算应用场景等多维度展现隐私计算全景，详解隐私计算在数字时代背景下的机遇与挑战。旨在吸引更多的技术爱好者参与到隐私计算的技术交流中，同时让大众对于隐私计算技术有更为清楚的认识，推动隐私计算技术在云计算、物联网、人工智能、区块链中的技术应用。

Partisia Blockchain为Polygon提供基于ZK的隐私计算服务:8月25日消息，结合了多方计算的Partisia Blockchain已开始为Polygon提供基于零知识证明的隐私计算服务，Polygon的开发者可以在Partisia上运行隐私计算，部署智能合约，并通过专用跨链桥将其与Polygon上已有的DApp进行连接。目前隐私计算服务已支持Polygon原生的USDC，未来将扩展至其他Polygon原生代币以及任何Polygon支持的ERC-20代币。[2022/8/25 12:47:26]

以下为报告精华观点：

隐私计算与高新科技融合带来“四大优势”市场前景辽阔

在数字化社会渐行渐近的背景下，隐私计算技术的关键作用正在显现。根据Statista报告显示，2020年全球大数据市场收入规模将达到560亿美元，是2016年的两倍，未来大数据市场将呈现稳步发展的态势，预期增速将达到14%左右。而在2018-2020年的收入预测期，Statista预测每年保持约70亿美元的增长，年均复合增长率约为15.33%。

隐私计算网络Oasis宣布“Sapphire”现已上线测试网:7月21日消息，隐私计算网络Oasis宣布第一个与EVM兼容的隐私ParaTime “Sapphire”现已上线测试网。

据悉，隐私计算网络Oasis采用创新性的分层网络架构，将共识操作与计算分离成两层，允许多个Para Times并行处理交易，且能够为开发人员提供新的动态计算环境，实现更好的可扩展性和通用性。此前，Oasis已推出EVM兼容Para Time Emerald。[2022/7/21 2:29:16]

资料来源：《大数据白皮书(2019)》

而从隐私计算的主要应用数字身份分析，隐私计算市场规模仍不可小觑。根据情报和市场研究平台MarketsandMarkets 最新报告中指出，2019 年全球数字身份解决方案市场规模达到 137 亿美元，2024 年，该市场预计将增长至 305 亿美元，2019-2024 年预测期内的年复合增长率（CAGR）为 17.3%。

未来区块链与隐私计算高精尖创新中心在京揭牌成立:1月28日，未来区块链与隐私计算高精尖创新中心在京揭牌成立。该中心是北京市教委批准成立的首个新一期北京高校高精尖创新中心，依托北京航空航天大学、北京微芯区块链与边缘计算研究院设立，多家单位共同建设，是国际首个区块链与隐私计算科技创新平台，以解决长安链发展的技术问题为核心任务。

中心采用“一体两地、前店后厂”的运行模式。“前店”位于微芯研究院，主要承担关键技术研发、产品开发及实验验证工作，“后厂”位于沙河高教园区，利用园区高校资源优势以及昌平区医疗、能源、先进制造等区块链重点应用领域场景优势，开展基础理论研究、关键技术攻关和平台建设，形成未来科学城与中关村科学城的良性互动。（北京日报）[2022/1/29 9:21:39]

报告指出隐私计算可与人工智能、区块链、大数据等高新技术相结合，依据具体的应用场景来进行技术选型从而解决实际问题。其带来四大非常显著的优势。

使用：提升个人数据所有权，实现授权机制下的数据使用。

隐私计算AI网络PlatON宣布正式启动安全多方计算仪式Lumino:6月7号消息，隐私计算AI网络PlatON宣布正式启动安全多方计算仪式Lumino，参与者们能以分布式的方式参与PlatON生态网络。Lumino仪式分为两个计算组，针对底层不同的密码学配置，参与者可以选择加入其中一个，或者两个计算组都参加。计算过程将依次执行。一旦仪式启动，参与者运行开源的客户端软件，并在几个小时内完成计算，参与者可以在仪式开启后的任意时间加入。根据参与者设备和带宽的具体情况，此次计算通常需要1到10小时左右来运行客户端软件。另外，系统为每个参与者运行过程配置15小时的窗口，以鼓励参与者及时完成工作量。组织方将为每一位运行客户端软件的参与者采用一个可验证计算范式。[2021/6/7 23:18:18]

安全：降低企业数据泄漏风险，从根本上解决企业由于直接收集用户信息导致数据泄漏的问题

变现：驱动用户数据变现，满足隐私保护前提下的数据多方共享，并获得相应的经济激励。

数字资产研究院副院长孟岩：区块链与隐私计算必将走上前台:金色财经现场报道，7月5日，由巴比特×算力智库联合主办的《隐私计算：让数据安全有序流动起来》主题会议上，数字资产研究院副院长、通证思维实验室发起人孟岩做了主题为《数据资产化时代的区块链治理》的演讲。孟岩表示，目前互联网平台以“免费试用产品”为价格，买断用户的数据生产要素支配权。

要解决这一难题，必须要让数据要素配置市场化，让数据价值交易起来，而不是被买断支配，在这方面区块链与隐私计算必将走上前台。[2020/7/5]

流动：促进机构数据流动，打破“数据孤岛”，最大化企业和机构数据的价值。

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

报告指出从技术理论来看，隐私计算主要分为三大技术路线，即密码学、可信执行环境、联邦学习。

密码学是以安全多方计算（Secure Multi-party Computation）、同态加密（HomomorphicEncryption）、零知识证明（Zero-knowledge Proof）等代表的隐私计算技术。

可信执行环境（TEE）通过硬件技术来对数据进行隔离保护，将数据分类处理。支持TEE的CPU中，会有一个特定的区域，该区域的作用是给数据和代码的执行提供一个更安全的空间，并保证它们的机密性和完整性。

联邦学习则是近些年新崛起的新兴人工智能技术，在2016年由谷歌最先提出，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多个参与方或多个计算节点之间开展高效率的机器学习。

不可否认的是，隐私计算技术路线虽有差异，但密码学对于隐私计算的影响依旧举足轻重，密码学理论研究成果也影响着隐私计算技术的进展。

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

报告中提到，隐私计算作为一种针对于数据安全的技术，技术复杂度较高，涉及行业较广，数据的治理与规范标准程度是技术的长远发展的关键。

近年来，随着大众对于隐私的重视程度的增强，全球均针对数据隐私保护出台了一系列的法律法规，法律体系呈现日益健全化与规范化。在国际方面，除了大名鼎鼎的《通用数据保护条例》（GDPR）之外，国际标准化组织ISO已经发布了一系列相关的标准和规范，包括ISO/IEC 29100《隐私保护框架》、ISO/IEC 29101《隐私体系架构》、ISO/IEC 29190《隐私能力评估模型》、ISO/IEC 29134《隐私影响评估》、ISO/IEC29151《个人可识别信息保护指南》。

国内方面，2017年施行的《中华人民共和国网络安全法》，强调了对基础设施及个人信息的保护。2018年实施的《信息安全技术个人信息安全规范》，从国家标准层面，明确了企业收集、使用、分享个人信息的合规要求。2020年7月，深圳市司法局出台《深圳经济特区数据条例（征求意见稿）》，作为落实将数据作为生产要素的第一部政府文件，具有极强的标志性意义和极高的价值。而近日，《中华人民共和国数据安全法（草案）》结束征求意见，草案中明确开展数据活动的组织、个人的数据安全保护义务，落实了数据安全保护责任规定支持促进的具体措施。

此外，信通院、电标院等单位也相继主导隐私计算相关标准的制定，包括《基于多方安全计算的数据流通产品技术要求和测试方法》、《区块链隐私计算服务指南》等。

目前，与隐私计算有关的法律法规仍在不断完善中，可以预见，不断优化的顶层设计，逐步规范的技术标准，都将促使隐私计算行业迸发新的活力。

隐私计算产品逐渐进入市场角逐商业应用是关键

报告指出，目前当前市场上已经出现了许多知名的隐私计算类产品或者技术框架，包括矩阵元推出的面向广大AI开发者的隐私机器学习开源框架——Rosetta；蚂蚁金服推出的蚂蚁链摩斯多方安全计算平台；百度推出的基于可信执行环境的通用计算架构——MesaTEE等。

而商业应用是检验产品力的“唯一标准” 隐私计算可在保证原始数据安全隐私性的同时，实现对数据的计算和分析，由于其在多数据流通融合中保护隐私安全的显著效果，隐私计算在政务、金融、医疗、交通、安防等多个行业中均存在广泛的应用场景。

以报告中的医疗健康领域应用为例，通过安全多方计算等隐私保护手段，可以在数据不离开私有域的前提下，完成高效地数据统计分析甚至机器学习。事实上，在生物医疗领域，隐私计算已经逐步落地。在数据联合分析方面，基因组学数据、医学影像数据和临床学数据开始在一些创新项目里被安全可靠地分享和计算。此外，利用隐私计算技术（安全多方计算、代理重加密等）实现病人电子病历的跨域共享，也是目前解决医院数据孤岛痛点的有效方案。

可以预见的是，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一起互相联系并且深度融合，是产业发展的必然趋势。在未来，随着新的隐私相关业务需求的持续引爆，市场不断反馈和表达，隐私信息共享和流通的法律法规体系逐步构建，隐私计算和密码学，将会获得新的推动力，继续演进。

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