隐私计算白皮书（2021年）隐私计算联盟中国信息通信研究院云计算与大数据研究所2021年7月 版权声明 本报告版权属于隐私计算联盟及中国信息通信研究院云计算与大数据研究所，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：隐私计算联盟、中国信通院云大所”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 编写委员会 ❖ 主要编写单位（排名不分先后）： 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所、上海富数科技有限公司、蚂蚁科技集团股份有限公司、华控清交信息科技(北京)有限公司、北京数牍科技有限公司、零知识科技（北京）有限公司、深圳市腾讯计算机系统有限公司、联易融数字科技集团有限公司 ❖ 参与编写单位（排名不分先后）： 洞见智慧科技有限公司、北京冲量在线科技有限公司、天翼电子商务有限公司（电信翼支付）、天翼云科技有限公司、交通银行股份有限公司、上海阵方科技有限公司、京东科技控股股份有限公司、北京瑞莱智慧科技有限公司、华为云计算技术有限公司、蓝象智联（杭州）科技有限公司、北京融数联智科技有限公司、神谱科技（上海）有限公司、翼健（上海）信息科技有限公司、杭州锘崴信息科技有限公司、杭州趣链科技有限公司、优刻得科技股份有限公司、医渡云（北京）技术有限公司、深圳致星科技有限公司（星云Clustar）、上海浦东发展银行股份有限公司、中国光大银行股份有限公司、同盾科技有限公司、零幺宇宙（上海）科技有限公司、牛津（海南）区块链研究院有限公司、西安纸贵互联网科技有限公司 本报告的法律合规部分还得到了世辉律师事务所、腾讯研究院、广东君信律师事务所法律专家的审阅。 ❖ 编写组主要成员（排名不分先后）： 袁 博 闫 树 吕艾临 王思源 仵姣姣 魏 凯 姜春宇 刘嘉夕 靳 震 叶锦梅 李雪妮 卞 阳 黄翠婷 孙小超 王 磊 殷 山 昌文婷 任维赫 李 艺 王国赛 黄丽成 金银玉 单进勇 蔡超超 苏冠通 徐茂桐 李 南 程 勇 刘 江 刘淑珍 许 焱 陈 曦 姚 明 李 博 王湾湾 陈浩栋 周岳骞 章 庆 徐 潜 王益斌 刘天琪 王光中 谢 谨 夏伏彪 龚自洪 宋红花 孙中伟 雷明禹 徐世真 张 煜 林佳萍 毛仁歆 王 超 薛瑞东 黄小刚 祝文伟 黄程韦 张莺耀 范家璇 王 爽 李 帜 徐 静 汪小益 马 强 何永德 包仁义 黄 尧 杨 柳 马文婷 黄小芮 黄登玺 刘 巍 李晓林 彭宇翔 张 威 王江凌 于 昇 杨文韬 杨 珍 I 前言 2020年4月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据同土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素并列，作为一种新型生产要素参与分配。作为释放要素价值的关键环节，数据资源的开放共享、交换流通成为重要趋势，其需求日益增加。 然而，近年来数据安全事件频发，数据安全威胁日益严峻。特别是《中华人民共和国数据安全法》的颁布和实施，对企业合规安全地发挥数据价值提出了更高的要求。既要应用数据，又要保护安全，如何兼顾发展和安全，平衡效率和风险，在保障安全的前提下发挥数据价值，是当前面临的重要课题。以多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等为代表的隐私计算技术为流通过程中数据的“可用不可见”提供了解决方案，已在一些领域开始推广应用。可以说，隐私计算是在实现保护数据拥有者的权益安全及个人隐私的前提下，实现数据的流通及数据价值深度挖掘的一类重要方法。 近两年来，在政策驱动和市场需求同时作用下，隐私计算技术、产业、应用迅速发展，成为商业和资本竞争的热门赛道。2020年底，中国信通院在工业和信息化部相关司局的指导下，联合业界六十余家技术企业和应用单位成立隐私计算联盟，成为隐私计算领域的重要行业组织。2021年，中国信通院云大所联合隐私计算联盟的三十余家企业共同完成了这本《隐私计算白皮书（2021年）》。本白皮书试图回答以下这些问题： II ⚫ 隐私计算是什么：为什么会有隐私计算技术？它能发挥什么价值？面临什么样的政策环境？ ⚫ 隐私计算技术发展情况：隐私计算的技术体系是怎样的？各类隐私计算技术的方案架构和特点有哪些？每种隐私计算技术擅长解决的问题是什么？其成熟度和缺陷有哪些？技术融合与扩充的情况如何？ ⚫ 隐私计算应用场景：隐私计算常用的应用场景有哪些？在每个场景里，隐私计算解决了什么痛点、如何应用？ ⚫ 隐私计算产业发展情况：国内外隐私计算主要有哪些企业？隐私计算行业的商业模式、论文情况、技术开源情况、标准建设情况如何？ ⚫ 隐私计算合规性情况：从法律视角看，隐私计算解决了哪些数据流通的合规性问题？应用隐私计算过程中，面临哪些合规性风险？如何解决这些风险？ ⚫ 隐私计算面临的问题与挑战：隐私计算的发展面临哪些问题？这些问题该如何改善？ 道阻且长，行则将至；行而不辍，未来可期。面对这个日新月异、快速发展的行业，我们期待与业界共同守正创新，推动隐私计算行业健康发展，让隐私计算在数据要素市场建设和数据流通过程中发挥更大的价值！ III 目录 第一章 隐私计算概述 ..................................................................... 1 （一）数据流通需求推动隐私计算势头火热 ....................... 1 （二）政策环境为隐私计算发展提供新机遇 ....................... 2 第二章 隐私计算技术发展态势 .................................................... 5 （一）隐私计算技术体系基本建立 ....................................... 5 （二）多方安全计算基于密码学原理实现通用计算能力 .... 6 （三）联邦学习变革机器学习范式广泛应用于联合建模 .... 9 （四）可信执行环境依托于可信硬件提供高效计算方案 .. 12 （五）相关技术扩充隐私计算技术体系 ............................. 15 第三章 隐私计算主要应用场景 .................................................. 18 （一）联合营销：跨行业数据融合重构用户画像 ............. 18 （二）联合风控：引入外部数据优化金融风控模型 ......... 20 （三）智慧医疗：数据互通发挥医学数据价值 ................. 21 （四）电子政务：促进政务数据安全共享开放 ................. 21 第四章 隐私计算产业发展态势 .................................................. 23 （一）隐私计算市场发展迅速 ............................................ 23 （二）产业发展配套环境正在逐步完善 ............................. 26 第五章 隐私计算合规探讨 .......................................................... 33 （一） 隐私计算有助于提升数据流通的合规性 ................ 33 （二）隐私计算方案设计需要关注合规要求 ..................... 34 IV （三）隐私计算合规实践路径的探索 ................................. 35 第六章 隐私计算的挑战和难题 .................................................. 37 （一）安全性挑战影响市场信任......................................... 37 （二）性能瓶颈阻碍隐私计算规模化应用 ......................... 38 （三）互联互通壁垒或使数据“孤岛”变“群岛” ......... 39 第七章 隐私计算发展展望 .......................................................... 41 （一）算法优化和硬件加速将成为隐私计算可用性提升的重要方向 ........................................................................................... 41 （二）多元技术融合有望拓展隐私计算应用边界 ............. 42 （三）标准体系制定有望助力隐私计算应用落地 ............. 43 （四）多方生态融合有望推进隐私计算行业发展 ............. 44 附录 国内主要隐私计算平台 ...................................................... 45 1 第一章 隐私计算概述 隐私计算（Privacy-preserving computation）是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一系列信息技术