隱私計算是確保數據安全的最優解

文／本刊記者 陳杰

大數據時代，數據在各行各業釋放的價值越來越重要，打破數據孤島、共享數據信息更是實現數據價值的重要前提。但因數據涉及隱私，在使用價值與安全同等重要的情況下，如何合法合規的使用數據，成為互聯網產業企業面臨的重大難題。

“目前來看，隱私計算是數據安全與隱私保護的最優解決方案。”平安科技副總工程師王健宗博士接受記者采訪時表示，受到安全性及合規性影響，很多金融機構無法直接對數據進行共享與聯合應用，因此行業內逐漸開始嘗試使用隱私計算來替代原始數據合作，隱私計算前景非常廣闊。

確保數據“可用不可見”

所謂隱私計算，是在處理和分析數據的過程中，能保持數據的不透明、不泄露、無法被惡意攻擊及被其他非授權方獲取。從技術角度來看，隱私計算是一套包含人工智能、密碼學、數據科學等眾多領域交叉融合的跨學科技術體系，實現數據的“可用不可見”，其中關鍵技術包括聯邦學習、多方安全計算、安全求交、匿蹤查詢、差分隱私、同態加密等。

王健宗表示，隱私計算目前在全球成為關注的焦點，各個行業、機構都投入了隱私計算平臺的研發當中。盡管大部分仍項目處于業務驗證與場景落地階段，但足以看出隱私計算將撬動人工智能行業的未來。“從數據層面來看，隱私計算需要將各行各業的數據格式及數據處理方法規范化，以促進聯合建模的高效運作；而在算法層面，則需要有足夠的性能與通信速率提升，隱私計算在商業上才更有應用價值。”

在市場需求的驅動之下，不僅有互聯網大廠積極布局，一些金融機構與創業公司也都相繼入場。目前，隱私計算參與者主要有三類，分別是互聯網大廠如螞蟻、騰訊、百度、字節跳動，金融集團科技行業公司以平安科技為首，包括光大科技、同盾科技等金融科技公司。創業公司如光之樹、富數科技、矩陣元等等。

同盾科技已經發布了天啟可信AI開放操作系統，并在隱私計算技術落地案例極少的當下，已協助某國有大型商業銀行圍繞著企業級數據分級分類、敏感信息保護等行業及監管關注的焦點問題展開咨詢以及落地工作。平安科技則是基于聯邦學習、多方安全計算等核心技術，提供面向數據隱私安全保護的一站式綜合解決方案服務，其蜂巢聯邦智能隱私計算平臺已經成為解決當下數據難題與隱私保護的一大利器。

王健宗表示，基于行業內各個異構平臺存在著無法直接互通建模的問題與挑戰，蜂巢平臺聯合外部互聯網機構，完成了行業內第一例打破異構平臺壁壘，通過約定標準化參數與通信協議而實現跨平臺互聯互通的案例。

催生千億規模“藍海市場”

下半年，《中國數據安全法》和《個人信息保護法》正式開始實施，數據安全和個人信息安全終于有了立法保障，“一攬子授權”“強制同意”等過度收集用戶個人信息的行為將被限制。其實在2020年末，國家發改委等四部委就聯合發布指導意見，提出數據是國家基礎戰略性資源和重要生產要素，要加強數據中心、數據資源的頂層統籌和要素流通，強化大數據安全保障。

監管之下，基于數據使用機構對數據安全與隱私保護的需求，隱私計算產業的發展進入春天。日前騰訊發布的《深潛數據藍海：隱私計算行業研究報告》指出，隱私計算機構的營業收入主要分為兩大類，一是傳統的軟件銷售和服務收入，二是通過隱私計算平臺上的業務運營產生的利潤分成。據推算，未來三年，我國隱私計算系統的銷售和服務收入規模有望觸達100—200億的空間市場，而在平臺運營分潤的模式下，僅消費金融業務就能撬動千億市場規模。

“隱私計算是解決數據隱私之痛、釋放數據市場巨大經濟價值的關鍵，必然具有極大發展空間，可以創造萬億的市場空間。”王健宗表示，在法律法規、行業政策等頂層設計不斷迭代完善下，數據安全和隱私保護合規要求將更加明確，進而牽引隱私計算市場潛力釋放。技術方面，算法優化和性能提升會提高隱私計算技術的可用性，將進一步促進數據市場快速發展。

隨著大量行業企業的入局，隱私計算的春天已然到來，但不容忽視的一點是，隱私計算若要撬動千億市場，還需要克服多重難點。

有行業人士認為，隱私計算落地過程中還需要更好的工具，更好的解釋安全性，以及生態能力更加結合業務場景。當下的隱私計算相關技尚處于萌芽與上升階段，最終真正成熟實現可用的技術狀態還需時日，但未來可期。

作為數據安全與隱私保護的最優解決方案，隱私計算要早日實現為數字社會、數字經濟的全面發展賦能，只有通過技術的迭代、政策的革新和市場的發育與健全，才能在數據安全與個人隱私保護方面砌起一座堅如磐石的高墻。