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:
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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。 |
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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。 |
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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
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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
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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
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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
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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