隐私计算 什么是隐私计算

很多朋友对于隐私计算和什么是隐私计算不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

什么是隐私计算

隐私计算是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合，达到对数据“可用、不可见”的目的；在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放。

隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，是隐私信息的所有权、管理权和使用权分离时隐私度量、隐私泄漏代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统。

星环分布式隐私计算平台Sophon P²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台提供多种开箱即用的工具，方便用户在隐私场景下进行数据处理、分析、特征工程等工作，并快速建立机AI模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息的传输，多种加密安全手段和优异的通信架构，确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。

星环科技在隐私计算方面的技术探索和落地实践也受到了行业的广泛认可，入围工信部网安中心“2021数字技术融合创新应用典型解决方案”，产品通过信通院“卓信大数据计划”安全专项评估认证；荣获“江苏省优秀人工智能产品”、“2022可信AI”实践优秀案例、大数据“星河”隐私计算优秀案例；入选艾瑞咨询“隐私计算卓越者”榜单、易观分析“隐私计算领域典范厂商”等。还有不明白的话你也可以统一去知道看下。

什么是隐私计算技术

在数字化浪潮推动下，数据领域的技术创新、场景应用与管理服务日益成为各个行业领域数字化转型发展的重要驱动力。同时，“数据流通”与“数据安全”间的矛盾也日益升级，成为影响数字化发展的制约因素。

安全VS发展

“安全”与“发展”，一直是数据管理领域的两大重要主题。二者既矛盾对立，相互制约；又在不断的技术创新下追寻均衡，最大限度实现数据的价值。

矛盾制约

“数据”作为一种特殊的市场资源与生产要素，其自身特点决定只有在更大范围的社会共享中才能发挥其真正的资源价值。在人工智能、大数据、云计算等技术快速应用推广的当下，不断提高的算力+不断优化的算法，将通过不同维度、不同领域的大数据发现事物间蕴藏的规律，并运用规律解释过去、预测未来。

智能算法持续优化、提升的重要前提即是通过海量、多元的大数据资源进行数据训练，客观上有着较强的数据共享使用需求，这与具有“信息数据共享和透明”特点的区块链技术不谋而合，相辅相成，因此近年来区块链技术发展应用迅速。但需要注意的是，数据的共享交换虽然提升了数据自身价值，但也不可避免的出现侵犯数据所有者“数据隐私”的安全问题，数据共享挖掘面临合规监管，数据技术发展应用陷入瓶颈。

均衡发展

“在矛盾中寻找平衡”，是目前数据领域技术创新应用的重要课题。客观市场环境的快速变化也为“数据流通”与“数据安全”的均衡发展形成强大驱动力。

2019年末，一场突如其来的新型冠状病毒疫情在世界范围内蔓延肆虐，大量民众不幸罹难，各国经济发展更是遭受沉重打击。在客观疫情防控形势下，“数字化转型发展”成为各国恢复经济秩序和建立全新国际竞争优势的重要战略措施。在这样的背景下，数据作为全新的生产要素，随着功能价值不断提升，技术应用不断拓展，数据的“流通使用”和“安全保障”也日益受到行业发展与政府监管的重视。

数据技术创新应用，一方面对数据安全保障提出了全新挑战，另一方面也以技术创新形式给出了相应的答案——“区块链+隐私计算”。

区块链+隐私计算

数据时代的信任机制与隐私保护

区块链技术是一种通过去中心化、高信任的方式集体维护一个可靠数据库的技术方案。由于具有“去中心化”、“分布式数据存储”、“可追溯性”、“防篡改性”、“公开透明”等优势特点，区块链技术能够有效解决数据领域的数据真实性、安全性与开放性问题，通过建立可信任的数据管理环境，防范和避免各类数据造假、篡改、遗失等数据管理问题，促进数据的高效共享与应用。

一如上文所述，区块链技术具有“信息数据共享和透明”的特点，但无论从市场商业竞争角度还是个人信息安全角度来看，都没有人希望自己的数据完全公开、透明。因此，隐私保护合规成为数据管理领域的一条重要“红线”，一方面保护着数据所有者的隐私安全，另一方面也影响着数据流通共享的效率与发展。

那么有没有一种技术既可以保证信息数据的高效流通共享，却又不会越过隐私保护合规红线？

如果说“区块链”技术建立了数据时代的信任机制，那么“隐私计算”则在数据共享洪流中为数据所有者建立了安全的隐私保护防线。

“隐私计算”，即面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，是隐私信息的所有权、管理权和使用权分离时隐私度量、隐私泄漏代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统。简单来说，隐私计算即是从数据的产生、收集、保存、分析、利用、销毁等环节中对隐私进行保护的技术方法。

同区块链技术一样，隐私计算并不特指某一门技术，而是一种融合了密码学、数据科学、经济学、人工智能、计算机硬件、软件工程等多学科的综合技术应用。隐私计算包括一系列信息技术，如业界较早提出的安全多方计算（MPC）技术、以硬件技术隔离保护为主要特点的可信执行环境（TEE）技术、基于密码学和分布式计算实现多方协作机器学习的联邦学习（FL）技术，以及如同态加密、零知识证明、差分隐私等辅助性技术，都属于隐私计算范畴。

安全多方计算（MPC），是一种在参与方不共享各自数据且没有可信第三方的情况下安全地计算约定函数的技术和系统。通过安全的算法和协议，参与方将明文形式的数据加密后或转化后再提供给其他方，任一参与方都无法接触到其他方的明文形式的数据，从而保证各方数据的安全。

可信执行环境（TEE），是指CPU的一个安全区域，它和操作系统独立开来，且不受操作系统的影响。在这个安全区域里保存和计算的数据不受操作系统的影响，是保密且不可篡改的。

联邦学习（FL），是指在多方在不共享本地数据的前提下，进行多方协同训练的机器学习方式。联邦学习技术支持数据不出域，而是让算法模型进行移动，通过数据训练进而优化算法模型。

隐私计算技术的目的在于让数据在流通过程中实现“可用不可见”，即只输出数据结果而不输出数据本身。这一方面保证了数据所有者的数据所有权不受侵犯，满足数据流通的合规性；另一方面在隐私保护技术加持下，各方主体拥有的信息数据能够高效流通使用，不断扩大数据价值，赋能各个行业领域数据应用。

举例如在医疗数据领域，各类医疗数据的隐私性要求较高、数据量较大，通常只保存在本地机构的信息系统中，很难实现高效的医疗数据流通、共享与使用，无法为医疗领域的各类病理研究、医疗诊断与技术创新形成数据支持，不利于创新医疗技术研发与应用。

但如果能通过隐私计算技术支持，在保证数据“可用不可见”的前提下，实现不同区域、不同医疗机构医疗数据的高效流通使用，持续优化医疗行业的各类算法模型，将为实现医疗行业的精准医疗、远程医疗、智能医疗等医疗技术服务创新形成强力数据支持。

数字化发展浪潮之下，“数据”作为一种全新的重要市场资源与生产要素，其快速发展与管理应用日益受到国家的重视，并不断赋能各个行业领域发展。同时，数据领域存在的隐私安全问题也令数据管理应用陷入发展困境。可以预见，区块链技术和隐私计算技术的结合，将是数据管理领域一次重要的尝试探索，对数据领域发展产生重要影响。

隐私计算国家标准

隐私计算领域的国家标准体系主要涵盖基础技术标准、算法安全标准及行业专项标准三大类，具体内容如下：

一、基础技术标准该类别聚焦数据脱敏与匿名化技术规范，核心标准包括两项：

《GB/T 37964—2019个人信息去标识化指南》：明确匿名化技术流程与方法，为数据主体身份信息剥离提供标准化操作框架，例如规定数据字段的脱敏规则与处理顺序。《GB/T 42460—2023个人信息去标识化效果评估指南》：量化脱敏效果分级，通过k-匿名（确保每条数据至少与k-1条其他数据不可区分）、l-多样性（要求敏感属性在等价类中至少有l个不同值）等参数评估脱敏有效性，为数据流通安全提供可衡量的技术依据。二、算法安全标准该类别聚焦隐私计算组件开发与多方计算安全规范，包含两项关键标准：

《GB/T 43698—2024软件供应链安全要求》：针对隐私计算组件（如加密模块、协议栈）的开发过程，规定代码安全审计、依赖库漏洞管理、密钥生命周期控制等要求，确保组件底层安全性。在研标准：全国信安标委（TC260）牵头制定《隐私计算技术应用指南》与《多方数据融合计算安全指南》，前者将覆盖隐私计算技术选型、场景适配原则，后者聚焦跨机构数据协作中的加密协议、计算过程审计等安全要求。三、行业专项标准该类别针对金融、通信等重点领域制定差异化规范：

金融领域：《JR/T 0196—2020多方安全计算金融应用技术规范》：明确金融场景中多方安全计算（MPC）的加密强度要求（如采用SM4国密算法或AES-256国际标准），规定密钥分发、存储、销毁的全生命周期管理规则。

《联邦学习金融应用技术规范》（在编）：覆盖模型训练阶段的对抗攻击防御（如数据投毒检测）、模型安全审计（如梯度泄露追踪）等要求，强化金融AI模型的可信性。

通信领域：《YD/T 4234—2023基于可信执行环境的安全计算系统技术框架》：规定TEE硬件兼容性（如支持飞腾、海光等国产芯片）与飞地隔离强度（如内存访问控制、中断隔离机制），确保通信数据在硬件级安全计算环境中的保密性。

好了，关于隐私计算和什么是隐私计算的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！