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隐私计算又被形象地称为“可用不可见”的技术，是涵盖众多学科的交叉融合技术，目前主流的隐私计算技术主要分为三大类：以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术，以联邦学习为代表的人工智能与隐私?；ぜ际跞诤涎苌募际?，以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术?！　?月4日，北京国家金融科技认证中心公布了首批“多方安全计算金融科技产品国推认证”名单，包括蚂蚁集团两项产品在内的首批5项产品通过了该认证。　　这是国内首次对多方安全计算金融领域应用展开认证工作，也是目前国内唯一针对该领域的“认证”，此次认证结果的发布，意味着数据要素市场的相关市场准入标准和监管体系迎来进一步完善。　　作为隐私计算产品的重要底层技术，多方安全计算技术能够在?；な菀降耐?，实现不同机构之间数据的合法合规融合，实现安全的多方数据查询和分析，进一步打破各方之间的数据壁垒，连接数据孤岛，有效实现数据价值的转化与释放?！　∥菁壑刀囊郊扑恪　“樗孀旁萍扑恪⒋笫?、人工智能等新一代信息技术的快速发展，数据已经成为基础性关键战略资源，同时也是数字经济时代的核心生产要素?！　〉?，在信息技术蓬勃发展的同时，数据也面临着一系列严峻的安全挑战，不仅包括公民个人信息和隐私的安全隐患，也包括政府和企业数据资产的泄露风险。近年来，数据泄露事件层出不穷，出于安全顾虑，数据价值链不同环节之间的流动受阻，分工协作关系脆弱，很难形成有效闭环?！　〈笫菔贝?，如何在保障数据安全的同时又不影响数据要素的使用，是每一个数据生产者和获益者应该考虑的事情?！　?982年，著名计算机学家、中国科学院院士姚期智提出了经典的“百万富翁”问题：张三和李四都是富翁，他们想知道谁更富有，但他们都想?；ず米约旱囊?，不愿意让对方或者任何第三方知道自己真正拥有多少财富。如何在?；ず盟揭降那榭鱿?，计算出谁更有钱？　　在普通人看来，这几乎是一个无解的悖论。但是姚期智就此提出了“多方安全计算”的概念，即“一组互不信任的参与方在需要?；ひ叫畔⒁约懊挥锌尚诺谌降那疤嵯陆行扑恪?。　　近年来，我国多部与数据安全相关的法律法规落地实施，包括《网络安全法》《个人信息?；しā贰睹苈敕ā贰妒莅踩ā芬约啊睹穹ǖ洹罚纬闪私衔瓯傅陌踩商逑担郊扑阄枨笄苛业烤敝刂氐氖萘魍ㄌ峁┝似凭炙悸??！　∷孀耪呗涞匾约案鞣焦刈⒍鹊奶嵘郊扑阋殉晌毕禄鹑鹊男滦思际酰疑砩桃岛妥时揪赫娜让湃?，有业界人士将2020年称为“隐私计算元年”。顾问咨询公司高德纳（Gartner）发布的《2021年重要科技战略趋势》中，也将隐私计算列为未来几年科技发展的九大趋势之一?！　《嗉际跞诤媳；な莅踩　∫郊扑阌直恍蜗蟮爻莆翱捎貌豢杉钡募际??？床患荩从帜苁迪侄允莸募扑惴治觯郊扑闶侨绾巫龅降?？　　蚂蚁集团隐私智能计算技术部总经理王磊告诉科技日报记者，隐私计算是涵盖众多学科的交叉融合技术，发展初期汇聚了多种不同种类的技术，目前主流的隐私计算技术主要分为三大类?！　〉谝焕嗍且远喾桨踩扑阄淼幕诿苈胙У囊郊扑慵际酰坏诙嗍且粤钛拔淼娜斯ぶ悄苡胍奖；ぜ际跞诤涎苌募际?；第三类是以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术。　　以多方安全计算为例，其主要逻辑是在没有可靠的第三方（中介）的情况下，各方通过事先约定的密码学协议进行交互，完成预定的计算任务，每个参与方无法得知其他方输入的信息，只能得到计算结果。　　“每一类技术路线都有各自的特点，适用于不同的应用场景。”王磊说，例如联邦学习适用于对性能和规模要求较高的建模场景，多方安全计算安全性更高，基于可信硬件的隐私计算可以支持更复杂的计算需求?！　〉牵咏昀吹募际醴⒄骨魇坪托幸敌枨罄纯?，想要通过单一技术“包打天下”几乎不可能，现实需求往往需要不同的隐私计算技术组合使用，在保证原始数据安全和隐私性的同时，完成对数据的计算和分析任务?！　⊥趵诟嫠呒钦?，以蚂蚁集团隐私计算的技术路线为例，从最早基于矩阵掩码的数据变换方案，到基于多方安全计算和可信执行环境的两套技术路线，再到后来的多种技术融合路线，并催生了可信隐私计算开源框架“隐语”和隐语开放平台?！耙铩碧峁┑氖谴?，主要面向开发者，好比把原材料都准备齐全，就看开发者怎么做出一桌色香味俱全的大菜；而隐语开放平台则可以让用户直接调用各项功能，好比平台提供了预制菜，只要根据个人需求简单加热调味即可。　　金融领域应用最广泛　　当前，隐私计算应用最广泛的是金融行业。例如，招商银行启动了“慧点隐私计算平台互联互通项目”，交通银行则启动了监管沙盒项目，中国工商银行、中国农业银行也不同程度的在相关业务中尝试性地应用了隐私计算工具?！　　按车慕鹑诨狗缦展芾砟Ｊ?，除了调查走访外，主要是利用本单位数据和征信系统查询用户信息，这种方式对用户的风险判断不够全面?！蓖趵诒硎?，基于多方安全计算的金融风控全链路解决方案，可以调用不同机构的多个信息渠道对潜在用户的历史记录进行多维度计算分析，各金融机构、信息渠道可形成征信系统联盟，能为各方提供数据分析服务，且数据无须离开本地，调用数据的过程中，数据不再以明文（即数据不加密）形式出现，而是通过安全协议共享，任何人都无法从中窥探到原始信息，这就是隐私计算相较于传统金融机构风险管理模式所带来的重要改变?！　〕私鹑谛幸担郊扑阍谝搅菩幸?、保险理赔、政务信息等领域也有非常大的应用空间?！　±?，过去保险机构在理赔过程中，会向医疗机构明文查询被保险人的诊疗情况，而获得的原始数据往往涉及用户隐私。2018年，蚂蚁集团尝试将隐私计算技术应用到保险理赔场景，通过设定数据逻辑查询，利用多方安全计算等隐私计算技术，使得保险公司只获得是否理赔的结果，不会获得原始数据，从而实现数据“可用不可见”，?；だ砼庥没б??！　≡谝搅菩幸?，全球抗击新冠疫情数据共享也运用到了隐私计算，这使各方可以在不公布详细数据的情况下，联合其他科研人员协同进行病例样本基因组的联合分析并共享结果，实现了对病毒流行病学情况的实时追踪和对未来毒株演化的预测，成为抗击疫情的一把利剑?！　⊥趵诒硎荆约扑慊岳?，数据一直是明文流通和应用，面向数字经济时代，安全地用好数据成为绕不过去的坎。今后，法规政策和技术进步都将助推数据要素告别明文流通，开启“数据密态时代”的新征程，在数据密态时代最有潜力的支撑性技术非隐私计算莫属。

编辑：王韵

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