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2021年中国隐私计算行业发展现状、行业发展的意义及作用分析[图]

    一、基本概念

    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,具体是指在处理视频、音频、图像、图形、文字、数值、泛在网络行为信息流等信息时,对所涉及的隐私信息进行描述、度量、评价和融合等操作,形成一套符号化、公式化且具有量化评价标准的隐私计算理论、算法及应用技术,支持多系统融合的隐私信息保护。

    隐私计算(PrivacyComputing)可以让使用者在数据本身不对外泄露的前提下,实现数据分析计算的一类信息技术。

隐私计算的基本概念

资料来源:智研咨询整理

    隐私计算涵盖信息所有者、信息转发者、信息接收者在信息采集、存储、处理、发布(含交换)、销毁等全生命周期过程的所有计算操作,是隐私信息的所有权、管理权和使用权分离时隐私信息描述、度量、保护、效果评估、延伸控制、隐私泄漏收益损失比等方面。

隐私计算的应用场景十分广泛,比如:

资料来源:智研咨询整理

    我国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。而国外隐私计算被定义为“privacyenhancingtechnologies”(PETs),即隐私增强技术。

国内国外隐私计算的对比

-
国内
国外
定义
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。
隐私计算被定义为“privacyenhancingtechnologies”(PETs),即隐私增强技术。2001年,一套信息和通信技术措施系统,在保障系统功能的前提下,通过消除或减少个人数据或防止对个人数据进行不必要和/或不希望的处理来保护隐私。2002年,隐私增强技术是有助于保护个人隐私的广泛技术,从提供匿名性的工具到允许用户选择是否、何时以及在何种情兄下披露个人信息的工具。2019年,隐私增强技术定义为“任何软件解决方案、技术流程或其他技术手段,用以增强数据的隐私和机密性”,特别包括“匿名化和假名化技术、过滤工具、反跟踪技术、差异隐私工具、合成数据和多方安全计算”。
定义提出方
学术层面:2016年发布的《隐私计算研究范畴及发展趋势势》正式提出“隐私计算”—词
国家层面:美国法案、世界经合组织、欧盟委员会等
侧重点
技术特性
强调对数据保护的作用
内涵
从2016年的数据扰乱、数据匿名化进展至今日的包含人工智能、密码学、数据科学等众多领域交叉融合的跨学科技术体系,涵盖同态加密、多方安全计算差分隐私等众多技术方法。
广义上:保护个人或敏感信息隐私性的任何技术方法,包括例如广告拦截、浏览器扩展插件等相对的简单技术。狭义上:隐私增强技术主要指互联网信息所依赖的加密基础结构,即联邦学习、多方安全计算、零知识证明等“新兴”隐私增强支术。

资料来源:智研咨询整理

    二、行业发展现状

    信息技术、移动通信技术等的紧密结合与快速发展,以及智能终端软硬件的不断升级与换代,促进了互联网、移动互联网、云计算、大数据、物联网等方面的技术发展,同时催生了以Amazon/淘宝为代表的电商、以Facebook/微信为代表的社交、以Uber/滴滴为代表的出行等各种新型服务模式,大幅度提升了人们的生活品质。

    随着信息技术的快速发展和个性化服务的不断演进,海量用户个人信息数据的频繁跨境、跨系统、跨生态圈交互已成为常态,加剧了隐私信息在不同信息系统中有意/无意留存,随之而来的隐私信息保护短板效应、隐私侵犯追踪溯源难等问题越来越严重,现有的隐私保护方案已不能提供体系化的保护。世界各国纷纷颁布具体措施来保护隐私信息。

国内外隐私计算的具体政策措施

国别
具体政策
美国
美国以国家法案支付隐私计算技术的研究与应用
拜登政府宣告对美国进行有意义的联邦隐私改革
美国众议院和参议院制定了《促进数字隐私技术法案》
欧盟
欧盟发布技术指南肯定隐私计算的作用及价值
2020年7月,欧盟法院在SchremsⅡ中判定欧盟-美国隐私保护盾无效
2021年1月28日,欧盟网络安全局发布《数据保护和隐私中网络安全措施的技术分析》
英国
英国设立国家机构研究隐私计算技术并促进相关应用
于2018年成立数据伦理与创新中心
2020年7月,CDEI发布《解决对公共部门数据使用的信任问题》报告
中国
中国在政策规划中提出利用隐私计算解决相关问题
2019年8月,人民银行《金融科技发展规划(2019-2021年)》
2019年9月,工信部《工业大数据发展指导意见(征求意见稿)》
2020年12月,发改委《关于加快构建中国一体化大数据中心协同创新体系的指导。

资料来源:智研咨询整理

    新技术、新服务模式的产生与快速发展促使海量用户个人信息跨系统、跨生态圈甚至跨境交互成为常态,用户个人信息在采集、存储、处理、发布(含交换)、销毁等全生命周期各个环节中不可避免地会在不同信息系统中留存,导致信息的所有权、管理权与使用权分离,严重威胁了用户的知情权、删除权/被遗忘权、延伸授权。另一方面,缺少有效的监测技术支撑,导致隐私侵犯溯源取证困难。

多方安全计算发展

资料来源:智研咨询整理

    智研咨询发布的《2021-2027年中国隐私计算行业市场深度分析及投资前景趋势报告》显示:2012年以来,隐私计算初创企业数量呈增长趋势,2020年,隐私计算初创企业71家,较比上年增加18家,同比增长33.96%。

2012-2020年隐私计算初创企业数量及增长

资料来源:国家工业信息发展信息中心、智研咨询整理

    隐私计算企业背景多样:有互联网龙头企业、网络安全及大数据公司、初创型科技企业、行业数据高度聚合企业。

各隐私计算企业背景

资料来源:智研咨询整理

    随着资本关注度的提升,隐私计算产业融资事件基本呈现逐年递增,至2020年底,隐私计算融资事件数量10件,较2019年增加3件。

2016-2020年度隐私计算融资事件数量

资料来源:国家工业信息发展信息中心、智研咨询整理

    2020年隐私计算领域融资融资以Pre-A轮为主,多杞融咨金额招1D轮亿人民币,最高达到17.8亿人民币,占44%;其次是天使轮,占36%;B轮占12%;D轮占8%。

隐私计算融资轮次分布

资料来源:国家工业信息发展信息中心、智研咨询整理

    截至2021年3月19日,有四家企业专利数量在200件以上,分别是蚂蚁集团、Microsoft、阿里巴巴、中国平安,蚂蚁集团全球隐私技术专利数量累计740件,排名第一;第二是微软,隐私技术专利数量305件;第三是阿里巴巴,隐私技术专利数299件;第四是中国平安,隐私技术专利数量282件,其中IBM、Intel、微众银行、腾讯科技、华为、国家电网挤进前十。

全球新兴隐私技术发明专利申请数量(截至2021年3月19日)

排名
企业简称
国家/组织/地区
全球新兴隐私技术发明专利申请数量:件
1
蚂蚁集团
中国
740
2
Microsoft
美国
305
3
阿里巴巴
中国
299
4
中国平安
中国
282
5
IBM
美国
192
6
Intel
美国
160
7
微众银行
中国
144
8
腾讯科技
中国
115
9
华为
中国
115
10
国家电网
中国
111
11
Samsung
韩国
103
12
Google
美国
87
13
Apple
美国
68
14
Facebook
美国
59
15
浪潮
中国
54
16
Thomson
美国
53
17
Philips
荷兰
51
18
中国南方电网
中国
45
19
OneTrust
美国
44
20
京东数科
中国
42
21
VSA
美国
40
22
中国电科
中国
40
23
NEC
日本
39
24
McAfee
美国
38
25
MitsubishiElectric
日本
38
26
中国移动
中国
37
27
Accenture
爱尔兰
36
28
Nokia
芬兰
36
29
百度控股
中国
35
30
三六零
中国
33
31
如般量子
中国
29
32
Qualcomm
美国
29
33
中兴
中国
29
34
Sony
日本
29
35
AT&T
美国
28
36
LG
韩国
27
37
OPPO
中国
27
38
中国银行
中国
26
39
JPMorganChase
美国
26
40
矩阵元
中国
25
41
华控清交
中国
25
42
NTT
日本
25
43
Intuit
美国
24
44
SAPSE
德国
24
45
Nuance
美国
23
46
SecurityFirst
美国
23
47
HP
美国
23
48
CapitalOne
美国
20
49
LeapYear
美国
20
50
中国工商银行
中国
20
51
Panasonic
日本
20
52
ROBERTBOSCH
德国
19
53
中国联通
中国
18
54
Wipro
印度
18

资料来源:incoPat、智研咨询整理

    1995年隐私计算专利申请量只有1项;2005年隐私计算专利申请量14项,10年间增加13项;2015年隐私计算专利申请量215项,较2005年增加201项;至2020年隐私计算专利申请量达到1535项。

1995-2020年隐私计算专利申请量

资料来源:国家工业信息发展信息中心、智研咨询整理

    从中国各机构隐私计算专利申请数量来看,2020年中国隐私计算专利申请数量排名前三的分别是蚂蚁集团、阿里巴巴、微众银行,隐私计算专利申请数量依次为400项、292项、190项。

2020年中国各机构隐私计算专利申请数量

资料来源:国家工业信息发展信息中心、智研咨询整理

    三、意义与作用

    互联网、移动互联网、物联网等技术快速发展,并通过云服务汇聚数据,形成具有海量性、异构性等典型特征的大数据,为广大民众提供个性化服务,深刻地改变了人们的生产和生活方式。然而,信息服务却面临着收集、存储、共享、发布(含交换)、销毁等环节中的隐私信息泄露问题。

    随着数据处理技术的不断进步,信息系统服务质量不断提升的同时,隐私安全问题也日益凸显,用户在信息系统使用过程中面临感知收益与感知风险之间的权衡(隐私计算),理清用户隐私计算背后的影响因素及其对用户行为的影响极为重要。

隐私计算发展的意义与作用

资料来源:智研咨询整理

本文采编:CY315
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2025-2031年中国隐私计算行业发展战略规划及投资方向研究报告
2025-2031年中国隐私计算行业发展战略规划及投资方向研究报告

《2025-2031年中国隐私计算行业发展战略规划及投资方向研究报告》共十四章,包含2025-2031年隐私计算行业投资机会与风险,隐私计算行业投资战略研究,研究结论及投资建议等内容。

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