导读：近年来，随着互联网技术的蓬勃发展，数据量呈指数级增长，大数据时代已悄然到来。我们可从以下几个方面看出隐私计算技术已是重大科技趋势。
作者：李伟荣

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）
01 政策扶持
技术产业的发展离不开政策的扶持。2018年5月生效的《通用数据保护法案》（GDPR）被称为欧盟“史上最严”条例。该法案除了引入巨额的罚款措施之外，还明确了数据保护的技术效果。
Google、Facebook等都收到了巨额罚单，多家国际集团公司面临隐私监管机构提起的诉讼。各企业纷纷更新隐私政策，对隐私保护的重视程度达到了史无前例的高度。
我国也相继出台了《中华人民共和国网络安全法》《信息安全技术个人信息安全规范》及其相关行业应用的国家技术标准，明确了企业在收集、保存和使用非公开隐私数据时所需要达到的技术效果及建议使用的标准化技术手段。
2019年发布的《数据安全管理办法》更是从数据角度出发，确立数据分级分类管理以及风险评估、检测预警和应急处置等数据安全管理各项基本制度，为市场上从事数据活动的机构提供了一个相对公平、公开的竞争环境。2020年1月生效的《中华人民共和国密码法》从法律层面申明了密码技术的重要性。
政策法规的陆续生效规范了基于隐私数据的商业探索，正积极推动隐私保护从宣传口号向真正可以落实的技术进行转变，不仅为隐私数据属主的合法权益提供了保障，而且为挖掘高价值的数据信息提供了前所未有的商业机遇。
02 商业市场前景
除了存量业务的合法合规需求之外，隐私保护产业更大的价值在于促进创新数据业务的落地。在过去，由于法律法规的不明确以及技术能力的不足，大量数据形成数据孤岛，无法产生应有的数据价值。
在法律法规方面，原始数据一旦从企业流通出去，企业就失去了对数据的控制权，很难获知数据的实际使用情况，隐私数据存在被滥用的可能。在商业利益方面，数据作为企业资产之一，流通不可控会削弱企业的核心竞争力，可能还会打破自身的商业壁垒，甚至可能因为数据被滥用而面临法律问题以及巨额罚单。
因此，虽然很多企业积累了大量数据，但数据的商业应用面临种种限制，商业价值还远未被挖掘。
发展隐私计算技术正是消除这些限制的关键，众多投资机构也敏锐地发现了隐私计算技术的商机。下文列出了部分以隐私保护为产品设计卖点的初创公司的融资数据，反映了全球资本市场对隐私保护产业市场前景的认可。
  • Datavant
  • 使用隐私计算技术帮助生命科学和医疗机构安全连接数据的服务商
  • 2020年10月B轮融资4000万美元
  • Enveil
  • 技术的核心创新点是大范围实现同态加密，使大规模搜索、分析和计算加密数据成为可能
  • 2020年2月A轮融资1000万美元
  • Inpher
  • 基于多方安全计算和同态加密提供隐私保护的数据分析和机器学习产品
  • 2018年11月A轮融资1000万美元
  • OneTrust
  • 提供隐私管理程序，帮助公司遵守GDPR、《加州消费者隐私法》和其他数百项全球隐私法律
  • 2020年12月C轮融资3亿美元
  • 华控清交
  • 自主开发并推出了一系列基于多方安全计算的隐私计算技术，可以使多个非互信数据库在数据相互保密的前提下进行高效数据融合计算，实现数据“可用不可见、可控可计量”
  • 成立于2018年6月，成立不到一年已完成两轮融资，估值超过12亿元。2021年10月B轮融资的投后估值超40亿元
  • 翼方健数
  • 以医疗行业为切入点，专注于隐私安全计算领域的大数据和人工智能
  • 2020年7月完成数千万美元B轮融资。2021年7月完成超过3亿元的B+轮融资
  • 锘崴科技
  • 旨在打造一流的大数据隐私云计算平台，通过分离数据的所有权、管理权和使用权，充分实现数据安全共享和快捷有效的大数据流转
  • 2020年初完成A轮数千万元人民币融资。2021年8月完成亿元级B轮融资
  • 洞见科技
  • 以安全多方计算、联邦学习、区块链为核心技术的数据智能科技服务商
  • 2020年8月完成天使轮融资约2000万元。2021年3月完成数千万元的Pre-A轮融资
近年来，众多国内外科技巨头也一直在布局隐私计算产业，微软、谷歌、蚂蚁金服、腾讯、百度等都已推出各自的基于隐私计算的相关产品。而且，头部互联网公司凭借数据优势和规模效益加快研发，金融、通信、区块链公司也在陆续规划入场，巨大的市场正在形成。
03 商业研究机构的认同
近年来，商业研究机构在关注数据经济的同时也关注到了隐私计算技术的价值和科技趋势，纷纷提出隐私计算技术是战略趋势，应发展和利用隐私计算技术解决数据孤岛问题，释放数据价值。
1. 德勤与世界经济论坛
2019年9月，德勤（Deloitte）在世界经济论坛上发布白皮书“The Next Generation of Data-Sharing in Financial Services: Using Privacy Enhancing Techniques to Unlock New Value”，提出隐私计算是金融服务领域的下一代数据分享方式，应该使用隐私计算技术来解决数据孤岛问题、释放数据价值。
报告举例说明了同态加密、零知识证明等隐私计算技术如何在金融服务中实现隐私保护，并认为隐私计算技术可以改变数据共享现状，让金融机构以客户、监管机构和整个社会都能接受的方式解决目前最紧迫的问题，并创造价值。
2. Gartner
2020年10月，Gartner（全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司之一）发布了2021年需要深挖的9项重要战略科技趋势，其中一项包含隐私增强计算（Privacy-Enhancing Computation）。
与Gartner前一年发布的2020年十大重要战略趋势比较可以发现，Gartner在持续关注数据和隐私，并把隐私增强计算作为一项新的战略趋势单独提出，足见隐私计算在当今科技发展中的前沿性和重要性。
Gartner公司认为，到2025年，一半以上大型组织将实施隐私增强计算，以在不受信任的环境和多方数据分析用例中处理数据。而Gartner所称的隐私增强计算也就是我们所说的隐私计算。
3. 毕马威
2021年4月，毕马威与微众银行联合推出了“深潜数据蓝海：2021隐私计算行业研究报告”，在报告中分析得出隐私计算受到大数据融合应用和隐私保护的双重需求驱动，也是目前国内外政策法规的必然要求，将撬动千亿级规模市场。隐私计算作为近年来兴起的面向隐私信息全生命周期保护的计算方法，将为数据安全共享带来根本性的转变。
关于作者：李伟荣，某商业银行IT技术主管，毕业于上海交通大学，从事IT技术领域工作十余年，对科技发展、人工智能有自己独到的见解，专注于智能运维（AIOps）、数据可视化、容量管理等方面工作。隐私计算专家，曾就职于微软、平安、港交所等大型公司，拥有十年以上金融项目架构和信息安全管理经验。精通信息安全、软件研发、项目管理，擅长大型软件架构开发，善于使用创新思维和创新方法解决问题。
本文摘编自《深入浅出隐私计算：技术解析与应用实践》，经出版方授权发布。（ISBN：978-7-111-70105-7）
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推荐语：资深隐私计算专家，10余年金融和安全行业经验，港交所隐私计算项目深度参与者，工程经验丰富；系统讲解6大类隐私计算技术的工作原理、应用方法、开发框架、案例实践。
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