隐私计算产品通用安全分级白皮书（2024年）

隐私计算产品通用安全分级白皮书概述

隐私计算产品通用安全分级白皮书主要探讨了隐私计算在数据流通中的角色及其面临的安全挑战，并提出了通用安全分级的标准。以下是白皮书的关键内容总结：

技术背景与挑战

• 数据流通的安全风险：数据价值高时，流通中的风险也随之增大，涉及数据复制、非竞争性、非排他性等特点，增加了数据安全和隐私保护的难度。
• 隐私计算的必要性：为了解决数据流通中的安全问题，隐私计算技术作为保障数据可信流通的有效手段被广泛应用。

安全分级挑战与设计思路

• 挑战：不同隐私计算技术路线的安全评估标准不统一，重要安全能力难以量化，安全问题涉及多个维度和范围。
• 设计思路：提出按照攻防效果分级，增加“抵御已知攻击”的分级水位，引入软件信誉度等多维度量化“实现安全”，明确技术特征与安全分级的对应关系。

安全分级介绍

• 通用安全要求：对所有隐私计算技术产品提出基本的安全要求。
• 扩展要求：根据不同技术类型（算法类、可信类）提出特定的安全要求。
• 中间结果分析：引入基于自由度和基于熵的两种方法量化中间结果的泄露程度。

场景应用

• 典型应用场景：介绍隐私计算在金融、通信、教育等领域的应用。
• 安全等级建议：根据不同业务场景的安全需求，推荐对应的安全等级。

总结与展望

• 创新与目标：白皮书在分级思路、涵盖范围、特定问题的度量方法上有所创新，旨在实现不同技术路线和产品形态的统一分级。
• 未来展望：预期通用安全分级将促进更广泛的隐私计算应用，加速数据可信流通的发展。

附录

• 案例分析：提供了联邦线性回归和联邦SecureBoost算法的中间变量泄露分析，详细展示了泄露程度与样本数、特征数、训练轮数的关系。

白皮书旨在构建一套适用于不同隐私计算技术路线的通用安全分级体系，为数据流通提供安全保障，推动隐私计算技术在更广泛的场景中应用。