2023年中国隐私计算行业：专用芯片助力隐私计算突破性能瓶颈（摘要版）

2023年中国隐私计算行业：专用芯片助力隐私计算突破性能瓶颈（摘要版）2023 China’s Privacy Computing Industry2023年中国プライバシーコンピューティング業界报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明出处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。www.leadleo.com报告标签：隐私计算、隐私计算专用芯片、隐私计算一体机行业概览2023/05 中国：隐私计算系列行业概览| 2023/05www.leadleo.com400-072-55882摘要◼技术路径：多方安全计算、联邦学习、可信任执行环境隐私计算是涵盖了众多学科的交叉融合技术，是一种包含了安全多方技术、同态加密、差分隐私、零知识证明、联邦学习及可信执行环境等主流技术子项的相关技术合集及产品方案。隐私计算三种主流技术路径各有利弊，TEE方案性能最佳，因为本质上是明文计算，并没有加密和扩大数据量级。而基于密码学的MPC在安全性和成本上具备优势，但计算性能较弱。◼上游硬件厂商：软硬件协同，一体机成为主流产品形态软硬件结合提升隐私计算的安全性和性能是目前的主流方案，而隐私计算一体机作为软硬结合一体化专用设备，凭借其安全性、性能、易用性等方面的优势，成为上游硬件厂商争相抢占的赛道。◼中游厂商商业模式：含平台建设和数据运营两大类隐私计算厂商商业模式可分为平台建设和数据运营两大类。其中，平台建设类厂商提供软件、硬件、一体机产品，以解决方案的形式满足客户需求，是目前主流的商业模式。而数据运营类模式目前并不成熟，暂无规模化应用。隐私计算是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合，达到对数据“可用不可见”的目的。在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放。目前，高速发展的数字经济已成为中国经济增长的核心驱动力之一，而数据作为数字经济的核心生产要素，其中的敏感信息和个人隐私面临泄漏和滥用的风险。未来，随着国家数据要素市场的快速建设，以及相关政策和法规的明晰，“可用不可见”的数据将成为各行业数据流通的主流交易形式。 中国：隐私计算系列行业概览| 2023/05www.leadleo.com400-072-55883◆隐私计算行业综述---------------------------04•定义与价值：实现数据“可用不可见”---------------------------05•发展历程：我国隐私计算处于产业快速增长期---------------------------06•需求端：数据安全流通面临广泛关注---------------------------07•政策端：国家重视数据安全流通，出台一系列政策促发展---------------------------08•技术路径：多方安全计算、联邦学习、可信任执行环境---------------------------09•技术路径对比：MPC安全性最佳，TEE性能最强---------------------------10•隐私计算面临的挑战---------------------------11◆隐私计算产业链分析---------------------------12•中国隐私计算产业链图谱---------------------------13•上游硬件厂商：软硬件协同，一体机成为主流产品形态---------------------------14•中游厂商商业模式：含平台建设和数据运营两大类---------------------------15•中游厂商投融资情况---------------------------16•下游应用场景：主要集中在以数据驱动为核心的行业---------------------------17◆隐私计算企业推荐---------------------------19•华控清交---------------------------19•洞见科技---------------------------20•蓝象智联---------------------------21•锘崴科技---------------------------22◆方法论---------------------------25◆法律声明---------------------------26目录 www.leadleo.comChapter 1隐私计算行业综述❑中国隐私计算行业综述◼定义与价值：实现数据“可用不可见”◼发展历程：我国隐私计算处于产业快速增长期◼需求端：数据安全流通面临广泛关注◼政策端：国家重视数据安全流通，出台一系列政策促发展◼技术路径：多方安全计算、联邦学习、可信任执行环境◼技术路径对比：MPC安全性最佳，TEE性能最强◼隐私计算面临的挑战 中国：隐私计算系列行业概览| 2023/05www.leadleo.com400-072-55885定义与价值：实现数据“可用不可见”隐私计算是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合，达到对数据“可用不可见”的目的。在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放来源：富数科技，头豹研究院隐私计算流程◼隐私计算实现数据“可用不可见”，可有效解决隐私保护与利用的矛盾隐私计算（Privacy computing）是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合，达到对数据“可用不可见”的目的。在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放。近年来，人工智能在金融、政务、医疗、运营商等领域应用广阔，而人工智能技术中的机器学习离不开各领域高质量底层数据的支撑。传统AI需要收集数据样本到一个本地化平台，然后通过集中化的算力训练得出优质的模型。在通过机器学习训练样本的时候，会衍生出两大问题：训练数据样本是如何流通的？数据是否得到了授权？尤其是个人隐私甚至事关国家安全的关键信息。因此，在数字经济趋势和数据安全保护的大背景下，隐私计算应运而生。从数据拥有方的角度来看，因为数据并不会出库，数据的隐私保护问题自然迎刃而解。而从数据使用方的角度来看，他们实际上要的不是数据本身，而是数据在某个特定场景下的评分，即模型的结果。因此，隐私计算可有效解决数据隐私保护与利用的矛盾。原始数据数据应用隐私计算数据拥有方数据使用方数据计算方交互数据计算结果1234567经济模型可持续。数据使用权转让合理有序的同时，实现数据可计算价值的充分挖掘与跨主体使用。数据流通安全性可验证。从根本上解决数据泄露风险问题，同时大幅降低合规成本。数据安全交易成本可度量。驱动数据价值在安全合规的环境下合理变现。数据变现 中国：隐私计算系列行业概览| 2023/05www.leadleo.com400-072-55886发展历程：我国隐私计算处于产业快速增长期隐私计算技术最早可追溯到20世纪40年代，目前我国隐私计算处于产业快速增长期。未来，随着国家数据要素市场的快速建设，以及相关政策和法规的明晰，“可用不可见”的数据将成为各行业数据流通的主流交易形式来源：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，头豹研究院隐私计算发展历程◼隐私计算技术最早可追溯到20世纪40年代，目前我国隐私计算处于产业快速增长期隐私计算技术可以追溯到1949年由香农开启的现代密码学时代，之后不断演进，融合了密码学、人工智能、计算机科学和安全硬件等众多领域技术。总体来说，全球隐私计算可分成三大发展阶段。萌芽期（1949年-1981年）：加密需求出现。现代信息学之父于20世纪40年代发表的一篇重要论文《保密系统的通信理论》，被认为是现代密码学时代的开端。探索期（1982年-2016年）：主流技术路线出现。随着多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等隐私计算技术的出现和发展，隐私计算技术日趋成熟。增长期（2017-2025年）：多行业的需求方和厂商陆续加入。专利、论文、标准、政策、实施案例相继涌现。该时期各国政府逐渐加强对数据安全和个人隐私保护的重视，各项政策法规陆续制定，基于计算机算技术的数据流通产品得到不断探索和实践。未来，随着国家数据要素市场的快速建设，以及相关政策和法规的明晰，隐私计算的应用场景将更加广泛，“数据可用不可见”将成为各行业数据流通的主流交易形式。1949年：香农发表《保密系统的通信理论》、《密码学教学理论》，开启了现代密码学时代。1976年：Diffie和Hellman提出公钥密码的思想，是现代密码学的里程碑。1978年：Rivest、Shamir和Adleman设计了非对称加密算法RSA，同态加密概念首次提出。1981年：Rabin首次提出不经意传输协议，奠定多方安全计算的理论基础。萌芽期（1949年-1981年）1982年：姚期智院士提出了著名的百万富翁问题，引入安全两方计算的概念。1987年：Goldreich对安全多方计算进行讨论，提出安全多方计算协议。2001年：国外正式提出“隐私增强技术”概念。2009年：Gentry首次提出一种基于理想格的全同态加密算法；OMTP提出首个TEE标准。2016年：国内发布的《隐私计算研究范畴及发展趋势》正式提出“隐私计算”一词；同年，《中华人民共和国网络安全法》发布探索期（1982年-2016年）2017年：国际同态加密标准委员会成立。2018年：欧盟实行《通用数据保护条例》；开源项目FATE、Mesa TEE等解决方案开始商用。2019年：联合国发布《隐私保护计算技术联合国手册》，明确主要的隐私计算技术。2020年：《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》首次提出数据作为一种新型生产要素参与分配。2021年：欧洲数据保护委员会和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》2022年：《要素市场化配置综合改革试点总体方案》提出探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式；美国参众两院推出《促进数字隐私技术法案》；日本新版《个人信息保护法》正式生效。增长期（2017年-2025年） 中国：隐私计算系列行业概览| 2023/05www.leadleo.com400-072-55887需求端：数据安全流通面临广泛关注高速发展的数字经济已成为中国经济增长的核心驱动力之一，而数据作为数字经济的核心生产要素，其中的敏感信息和个人隐私面临泄漏和滥用的风险，隐私计算技术正是保障数据安全流通的有效方式来源：国家网信办，头豹研究院中国数字经济规模、同比名义增长及占GDP比重，2017-2022年◼高速发展的数字经济为中国经济增长的核心驱动力之一目前，高速发展的数字经济已成为中国经济增长的核心驱动力之一，中国数字经济规模由2017年的27.2万亿元增至2022年的50.2万亿元，总量位居世界第二，同比名义增长10.3%，占国内生产总值比重提升至41.5%。27.231.335.839.245.450.232.9%34.8%36.2%38.6%39.8%41.5%20.3%20.9%15.6%9.7%16.2%10.3%0%10%20%30%40%50%0102030405060201720182019202020212022中国数字经济规模（万亿元）占GDP比重（%）同比名义增长（%）中国数据产量及全球占比情况，2017-2022年中国数据交易机构数量增长情况，2014-2022年2.333.95.16.68.18.8%9.1%9.3%9.6%9.9%10.5%8%8%9%9%10%10%11%11%0246810