隱私計算技術發展報告：開啟數據價值下的隱私之門_區塊鏈:ENIGMA

當前，大數據、云計算、物聯網、人工智能、區塊鏈等新興技術不斷涌現，數字經濟浪潮席卷全球，在新一輪科技革命和產業變革中成為了經濟增長的新動能。伴隨著數字經濟的蓬勃發展，數據，逐漸擺脫原有的簡單數字符號，轉變為繼土地、能源、人口、糧食之后的新一代生產要素，作為現實世界與數字世界的映射窗口，以其所蘊含的巨大價值，成為了數字經濟的關鍵部分。

然而相較于數據應用價值不斷被認可，數據隱私問題卻日益凸顯，用戶數據隱私如何保護的問題亟待解決。業內人士認為，隱私計算是解決此問題的“關鍵之鑰”。

近年來，針對隱私計算的主流技術研究如雨后春筍般紛紛涌現，各方從隱私計算某類技術手段出發，探討技術可行性及現有性能的提升，而系統性的技術研究報告仍鳳毛麟角。在此背景下，矩陣元與陀螺研究院撰寫，新浪財經、證券日報、深圳市信息服務業區塊鏈協會共同發布《隱私計算技術發展報告》于今日面市，報告從市場與技術兩方面對隱私計算進行深入的解析，并從隱私計算發展、主流隱私計算技術介紹、技術項目簡介、隱私計算應用場景等多維度展現隱私計算全景，詳解隱私計算在數字時代背景下的機遇與挑戰。旨在吸引更多的技術愛好者參與到隱私計算的技術交流中，同時讓大眾對于隱私計算技術有更為清楚的認識，推動隱私計算技術在云計算、物聯網、人工智能、區塊鏈中的技術應用。

隱私計算網絡Oasis推出開發者課程，幫助開發者簡單高效構建項目:7月13日消息，據官方推特，隱私計算網絡 Oasis 推出開發者課程，旨在吸引更多開發者簡單高效的基于Oasis網絡構建項目，并幫助以太坊開發者將其項目遷移至Oasis網絡。該系列課程分為兩部分：Oasis網絡101 與 Oasis Emerald - EVM 兼容鏈。參加學習即有機會贏取價值 300 美元的ROSE 代幣獎勵。

據悉，Oasis網絡是主打高性能和隱私計算的Layer 1公鏈，具有高性能、比以太坊低99%的 Gas 費用、靈活低門檻等優勢，是發展 DeFi、NFT、元宇宙和加密游戲的理想平臺。[2022/7/13 2:10:15]

以下為報告精華觀點：

隱私計算與高新科技融合帶來“四大優勢”市場前景遼闊

在數字化社會漸行漸近的背景下，隱私計算技術的關鍵作用正在顯現。根據Statista報告顯示，2020年全球大數據市場收入規模將達到560億美元，是2016年的兩倍，未來大數據市場將呈現穩步發展的態勢，預期增速將達到14%左右。而在2018-2020年的收入預測期，Statista預測每年保持約70億美元的增長，年均復合增長率約為15.33%。

交大復旦等聯合籌建數字身份與數據流通信任技術實驗室：開展隱私計算和區塊鏈技術攻關:今年6月，我國頒布了《數據安全法》，9月1日將開始正式實施，上海市人大也正在起草《上海市數據條例》。近日，上海市數字證書認證中心、復旦大學計算機學院、上海交通大學電子信息與電氣工程學院、移動互聯網系統與應用安全國家工程實驗室等宣布共同發起籌建數字身份與數據流通信任技術實驗室，該實驗室將基于數字信任技術的產學研生態合作，開展隱私計算、區塊鏈、前沿密碼等數字信任技術攻關和產業應用，支撐城市數字化轉型、數據要素市場構建和網絡安全體系建設。[2021/7/23 1:10:58]

資料來源：《大數據白皮書(2019)》

而從隱私計算的主要應用數字身份分析，隱私計算市場規模仍不可小覷。根據情報和市場研究平臺MarketsandMarkets最新報告中指出，2019年全球數字身份解決方案市場規模達到137億美元，2024年，該市場預計將增長至305億美元，2019-2024年預測期內的年復合增長率為17.3%。

微眾銀行公開大數據隱私計算平臺WeDPR-PPC:據官方消息，5月26日，微眾銀行基于區塊鏈技術的WeDPR-PPC多方大數據隱私計算平臺亮相貴陽中國國際大數據產業博覽會（簡稱數博會），為保障隱私計算中的數據可用性和隱私性給出創新解法。同時，由微眾銀行牽頭金鏈盟開源工作組研發的金融級區塊鏈底層開源平臺FISCO BCOS，榮獲2021數博會領先科技成果獎。

據悉，ISCO BCOS是由微眾銀行牽頭，聯合金鏈盟開源工作組通力打造的金融級區塊鏈底層開源平臺，并于2017年正式對外開源。FISCO BCOS已匯聚2000+企業機構、40000+開發者參與生態共建，支撐數百個應用項目的研發，其中已有超過120個應用投入使用，覆蓋健康碼跨境互認、政務、監管科技、社會治理、版權保護等業務場景。[2021/5/26 22:46:56]

報告指出隱私計算可與人工智能、區塊鏈、大數據等高新技術相結合，依據具體的應用場景來進行技術選型從而解決實際問題。其帶來四大非常顯著的優勢。

PlatON Cross聯合發起人：隱私計算是未來全數字時代的公共基礎設施的重要支撐:據官方消息，03月29日晚，由Gate.io主辦的直播專訪節目《酒局幣赴》邀請到PlatON Cross聯合發起人Jason直播分享近期最新發展。

直播期間Jason與Gate.io立春就隱私計算及其相關事項進行了探討與交流。Jason表示，在隱私計算方向，PlatON主要鎖定在為數據進行確權和定價這個全數字時代的核心需求，通過隱私AI來解決目前在金融、醫療、廣告等多個領域對于數據共享和協同計算存在著的強烈需求。

隱私計算一定是未來全數字時代的公共基礎設施的重要支撐，因為在當前時代數據已經被定義為繼土地、能源、人口、糧食之后的新一代生產要素，這個基本定位支撐起了可持續的戰略優先級，PlatON未來會站在這個角度來解構隱私計算的價值以及相應的“隱私經濟學”。[2021/3/29 19:27:21]

使用：提升個人數據所有權，實現授權機制下的數據使用。

動態 | 隱私計算項目 Enigma 將發布最小化可行產品 已開源核心組件:隱私計算項目 Enigma 表示，其最小化可行產品「Discovery」的發布已經進入最后準備階段，已經在 Github 上開源了該階段核心組件的代碼，其中包括 Enigma 合約和 Enigma 代碼庫、Enigma Core、Enigma P2P。該項目團隊表示，不久將會在測試網上發布 Enigma 協議的最小化可行產品「Discovery 」，該團隊很快將會發布測試套件和開發者環境，讓開發者可以在 Discovery 上創建 DApp。[2019/4/7]

安全：降低企業數據泄漏風險，從根本上解決企業由于直接收集用戶信息導致數據泄漏的問題

變現：驅動用戶數據變現，滿足隱私保護前提下的數據多方共享，并獲得相應的經濟激勵。

流動：促進機構數據流動，打破“數據孤島”，最大化企業和機構數據的價值。

隱私計算“門派”眾多密碼學是驅動隱私計算技術的核心引擎

報告指出從技術理論來看，隱私計算主要分為三大技術路線，即密碼學、可信執行環境、聯邦學習。

密碼學是以安全多方計算、同態加密、零知識證明等代表的隱私計算技術。

可信執行環境通過硬件技術來對數據進行隔離保護，將數據分類處理。支持TEE的CPU中，會有一個特定的區域，該區域的作用是給數據和代碼的執行提供一個更安全的空間，并保證它們的機密性和完整性。

聯邦學習則是近些年新崛起的新興人工智能技術，在2016年由谷歌最先提出，其設計目標是在保障大數據交換時的信息安全、保護終端數據和個人數據隱私、保證合法合規的前提下，在多個參與方或多個計算節點之間開展高效率的機器學習。

不可否認的是，隱私計算技術路線雖有差異，但密碼學對于隱私計算的影響依舊舉足輕重，密碼學理論研究成果也影響著隱私計算技術的進展。

數據隱私保護法律日益健全，技術規范是行業發展的必要前提

報告中提到，隱私計算作為一種針對于數據安全的技術，技術復雜度較高，涉及行業較廣，數據的治理與規范標準程度是技術的長遠發展的關鍵。

近年來，隨著大眾對于隱私的重視程度的增強，全球均針對數據隱私保護出臺了一系列的法律法規，法律體系呈現日益健全化與規范化。在國際方面，除了大名鼎鼎的《通用數據保護條例》之外，國際標準化組織ISO已經發布了一系列相關的標準和規范，包括ISO/IEC29100《隱私保護框架》、ISO/IEC29101《隱私體系架構》、ISO/IEC29190《隱私能力評估模型》、ISO/IEC29134《隱私影響評估》、ISO/IEC29151《個人可識別信息保護指南》。

國內方面，2017年施行的《中華人民共和國網絡安全法》，強調了對基礎設施及個人信息的保護。2018年實施的《信息安全技術個人信息安全規范》，從國家標準層面，明確了企業收集、使用、分享個人信息的合規要求。2020年7月，深圳市司法局出臺《深圳經濟特區數據條例》，作為落實將數據作為生產要素的第一部政府文件，具有極強的標志性意義和極高的價值。而近日，《中華人民共和國數據安全法》結束征求意見，草案中明確開展數據活動的組織、個人的數據安全保護義務，落實了數據安全保護責任規定支持促進的具體措施。

此外，信通院、電標院等單位也相繼主導隱私計算相關標準的制定，包括《基于多方安全計算的數據流通產品技術要求和測試方法》、《區塊鏈隱私計算服務指南》等。

目前，與隱私計算有關的法律法規仍在不斷完善中，可以預見，不斷優化的頂層設計，逐步規范的技術標準，都將促使隱私計算行業迸發新的活力。

隱私計算產品逐漸進入市場角逐商業應用是關鍵

報告指出，目前當前市場上已經出現了許多知名的隱私計算類產品或者技術框架，包括矩陣元推出的面向廣大AI開發者的隱私機器學習開源框架——Rosetta；螞蟻金服推出的螞蟻鏈摩斯多方安全計算平臺；百度推出的基于可信執行環境的通用計算架構——MesaTEE等。

而商業應用是檢驗產品力的“唯一標準”隱私計算可在保證原始數據安全隱私性的同時，實現對數據的計算和分析，由于其在多數據流通融合中保護隱私安全的顯著效果，隱私計算在政務、金融、醫療、交通、安防等多個行業中均存在廣泛的應用場景。

以報告中的醫療健康領域應用為例，通過安全多方計算等隱私保護手段，可以在數據不離開私有域的前提下，完成高效地數據統計分析甚至機器學習。事實上，在生物醫療領域，隱私計算已經逐步落地。在數據聯合分析方面，基因組學數據、醫學影像數據和臨床學數據開始在一些創新項目里被安全可靠地分享和計算。此外，利用隱私計算技術實現病人電子病歷的跨域共享，也是目前解決醫院數據孤島痛點的有效方案。

可以預見的是，云計算，移動互聯網，人工智能，區塊鏈，這些技術要素和數據要素一起互相聯系并且深度融合，是產業發展的必然趨勢。在未來，隨著新的隱私相關業務需求的持續引爆，市場不斷反饋和表達，隱私信息共享和流通的法律法規體系逐步構建，隱私計算和密碼學，將會獲得新的推動力，繼續演進。

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