隱私計算市場，真的很奇怪
廠商對成功案例，諱莫如深
客戶對具體實踐，閉口不談
但這個市場，就這么“隱私”地起來了
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01、那么，隱私計算到底是個啥？
隱私計算的核心要義就是
【數據可用不可見】
舉個例子，有這么三兄弟
老大是政府，老二是銀行
老三是互聯網公司
他們都有一個明顯的特征
那就是巨額的“數據資產”
而且他們是自家數據資產的“所有者”
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如今，電詐、網絡賭錢、洗錢...
讓老百姓深受其害
急切需要一個
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但是這事，沒那么簡單
想構建這個平臺，必須有三類數據
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①政府數據②互聯網數據③銀行數據
三兄弟要把自家數據“貢獻”出來
這事兒才能成
問題是，這些數據都是安身立命的寶貝
誰都不愿意也不敢把自家數據拿出來
怎么辦呢？
這時候，隱私計算出場了
在保障原始數據不出自家庫的情況下
通過隱私計算，輸出“計算結果”
來看看吧
隱私計算的整個流程是這樣的
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隱私計算從數據使用角色角度看包括三個方面：數據輸入方、數據計算方與結果使用方。
使用方需先向輸入方以及用戶發送申請，經各方同意后方可通過計算方得到結果。
隱私計算通過實現輸入隱私與輸出隱私，以達到對原始數據和計算結果的保密。
以前，數據擁有方
不能給、不敢給、不愿給
有了隱私計算之后，這些顧慮就打消了
最終
三家齊心協力共同構建了
一個超精密的反賭反詐反洗錢平臺
這個故事
其實就是隱私計算最常見的場景
【聯合風控】
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特別是在金融行業，解決單一金融機構自有數據量小、建模樣本數量不足的問題。
通過隱私計算，可以將多家機構數據在不泄露的情況下融合應用，提高模型的準確性。用于信貸風險評估、供應鏈金融、多頭借貸..
02、隱私計算最常見的應用場景？
除了【聯合風控】場景
還有三大最常見的應用場景
場景二：政務數據安全共享開放
政府有大量的社保、公積金、財稅數據...
數據價值極大，但是使用難度也極大
通過隱私計算與其他技術的結合
能讓政務數據安全流通
并為社會創造價值
場景三：醫藥研發、醫療攻堅
醫療數據對于患者而言極為隱私
通過隱私計算，輸入不同數據源
比如，醫院數據、科研室數據、衛健委數據...
進行新藥研發、病癥攻堅等
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場景四：聯合營銷
跨行業數據融合重構用戶畫像
用戶畫像數據都是多維的
瀏覽數據、購買數據、轉化數據、交通數據...
可能來自不同平臺，通過隱私計算撮合
用戶畫像就能描繪得更加精準
03、隱私計算有哪些主要的技術？
目前隱私計算技術，主要包括
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①多方安全計算 ②聯邦學習 ③機密計算（包括可信執行環境）④差分隱私（包括本地差分隱私）⑤同態加密 ⑥零知識證明
每種技術分別有不同的優劣勢
隱私計算路徑對比
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①多方安全計算：復雜度最高，對算力要求高、但是安全級別最高，現在能支持的功能較少。
②可信執行環境：運算效率最快，但前提是“信任硬件”，因此容易受到硬件成本、對硬件廠商信任度的制約。
③聯邦學習：不收集原始數據而是通過模型來完成計算，但是模型難以完全保密；但開發難度相對輕松。
04、隱私計算廠商和主要產品對比
還是看一張表吧
各路諸侯，一目了然
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05、目前，客戶對隱私計算的質疑
①對隱私計算平臺本身的質疑
如何證明隱私計算平臺沒有獲取到客戶的明文？
或者至少不能還原或推斷出有用的信息？
②對數據全流程安全防護的質疑
數據從客戶授權、采集、加工、融合、應用…
如何確保端到端的全流程安全防護？
③對隱形建設成本過高的質疑
隱私計算涉及多個系統改造
涉及多個部門參與
是否會影響上層正常業務？
要跨防火墻、私有云、DMZ區...
是否會涉及網絡架構調整？
④對異構隱私平臺互聯互通的質疑
目前不同隱私平臺和產品
由不同廠商提供，存在不互通
由此實現了形成了新的孤島
06、隱私計算，是個慢熱TOB跑道
①數字經濟時代
強烈的數據流通需求，需要隱私計算
數據是數字經濟時代的關鍵生產要素，跨領域、跨行業、跨地域數據流通是釋放數據價值的關鍵！
②政策環境
為隱私計算發展提供新機遇
近年來我國數據立法進程不斷加快，尤其強調數據應用過程中的數據安全。《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》逐步完善了國家數據相關立法的頂層設計，著重強調了流通過程中的數據安全和個人隱私。
所以，數字經濟之下
如何安全得用好數據
成為一個繞不過去的坎
隱私技術和相關數據保護技術
必將是一個慢熱且充滿前景的賽道
