隐私计算，构建安全的未来数据空间

蓝鲸财经2025-01-13

文｜数据猿在医疗领域，不同医院之间需要共享患者数据，以提供更全面准确的诊断和治疗方案。传统的数据处理方式通常是数据经过转换隐藏重要数据后再进行分析，虽然可以保护数据隐私，但在数据源变化时响应速度慢，且随着数据量的增加，系统变得越来越庞大和复杂。在数据空间中，通过联邦计算（FC）技术，各医院的数据可安全地在本地存储和处理，在保持数据隐私和安全的前提下，共同进行数据分析和计算，以及机器学习，仅...

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海科技等。\n网络安全公司技术融合强，凭借深厚网络安全技术功底，将加密、访问控制等与隐私计算融合，全方位防护数据；场景落地快，依托原有客户资源，如为阿里、腾讯生态内企业迅速适配隐私计算方案，解决数据协作难题；产品多元化，像安恒信息等推出涵盖数据脱敏、加密传输、多方计算等多款产品，满足不同行业数据安全与隐私需求。\n第五类，应用公司。金融科技公司比如同盾科技、百融云创、富数科技、天冕科技、金智塔科技、冰鉴科技、甜橙金融等，推出隐私计算方案。\n同盾科技注重多场景适配，保障数据跨域协同安全；百融云创聚焦精准营销，赋能业务拓展；富数科技擅长联邦学习优化；天冕科技强化数据加密全流程管控；金智塔科技依托区块链保障溯源；冰鉴科技、甜橙金融等也都紧扣金融需求，筑牢数据隐私屏障。\n从目前，企业推出的隐私计算解决方案来看，呈现是两大发展趋势：\n第一、多种技术融合满足多需求场景的需求。\n从技术的运用方式来看，虽然存在单个技术如联邦学习的成功应用案例，但是在整体的隐私计算领域，采用多种技术的融合方式越来越多。\n不同的数据场景有着复杂多样的需求，单一技术往往难以全面满足。比如在涉及多方数据交互且数据类型多样的智慧城市建设场景中，可能需要结合差分隐私技术来进一步增强数据隐私性，同时利用同态加密技术来确保在加密数据上进行计算操作的正确性，再加上联邦学习来促进不同部门数据的联合建模分析，从而实现城市交通流量预测、能源消耗优化等多项目标。\n蚂蚁密算提出的“密态计算”技术体系是通过综合利用密码学、可信硬件和系统安全的隐私保护计算技术，其计算过程确保数据可用不可见，计算结果能够保持密态化，实现计算全链路保障，防止数据泄漏和滥用，最终实现多方数据高效汇聚、更大规模的数据安全流通。另外，数据价值的快速验证，也是密态计算实现数据要素在产业端流通的重要优势。\n在金融领域，农业农村部大数据发展中心联合网商银行发起的“农户秒贷”项目，基于密态计算技术构建了密态时空计算平台，入选了国家数据局首批“数据要素x”典型金融案例，目前超600万农户获得贷款额度。\n第二、隐私计算中核心技术在典型应用场景中持续发展。\n联邦学习技术解决方案长盛不衰。过去几年，苹果、谷歌和其他科技巨头一直在大力投资联邦学习。联邦学习是机器学习的去中心化形式。它通常用于训练ML 模型以触发建议功能。\n2021年Google AI宣布，通过使用联合学习在用户交互上负责任地训练神经网络模型，同时保护用户隐私，从而提高了智能文本选择的性能。这项工作是 Android新的Private Compute Core安全环境的一部分，它使Google能够将模型在某些类型实体上的选择准确性提高多达20%。\nApple在其产品上使用联邦学习（FL）技术及其变体（如Federated Tuning （FT））来执行设备计算和用户隐私推荐的组合。对于Apple来说，围绕联合评估FE和FT的应用占据了系统使用量的很大一部分。\n联合评估（FE）发生在用户交互历史记录上，与实时A/B实验相比，大大缩短了周转时间，FE可以快速识别最有前途的ML系统或模型候选者。\n如星环科技的数据隐私计算平台，以及讯飞智元的联邦学习平台等，能够在数据共享和计算过程中，确保数据的隐私性和安全性。\n区块链技术方案在隐私计算解决方案中也占据不少份额。云象区块链推出的隐私计算数据安全平台YunPCDS，是一款融合多方安全计算、联邦学习、隐私保护和区块链技术的产品，能实现“数据可用不可见”，在跨机构数据合作（如联合风控、联合营销等）时确保数据安全和隐私。\n趣链科技推出的BitXMesh数据协作平台，融合区块链与多方安全计算等技术，首创跨网闸数据交换协议等算法，可支撑千机构间的隐私数据共享和联邦计算，能做到数据“可用不可见，可控可计量”。\n多方安全计算解决方案正呈现不断增加的态势，反映出其在数据隐私保护和协作计算方面的巨大潜力。多方安全计算作为隐私计算的关键技术，能够在多个参与方之间实现数据的联合计算，而无需暴露各自的敏感信息，在当今数据驱动的时代显得尤为重要。\n华控清交推出的隐私计算平台采用了先进的多方安全计算技术，专注于解决数据共享中的隐私保护问题。平台结合了同态加密、零知识证明等多种隐私保护技术，提供全面的数据安全保障。\n翼方健数提供的隐私计算解决方案同样聚焦于多方安全计算，旨在推动医疗健康领域的数据共享与合作。\nOpaque Systems在几年前就推出了一个多方机密AI和分析平台Opaque Platform，通过提供首个多方机密分析和AI解决方案使对TEE中的加密数据运行无摩擦分析成为可能，实现安全的数据共享，并首次使多方能够执行协作分析，同时确保每一方只能访问他们拥有的数据。\n如果说科技巨头在隐私计算的投入到了收获的季节，那么现在则要持续创新突破，携手各方拓展应用边界，让隐私计算惠及更多行业，为数据安全流通、产业协同发展注入源源不断的动力。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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