隐私计算研究框架：隐私计算发展迅猛，长期空间大

姓名：李沐华（分析师） 邮箱：limuhua@gtjas.com 电话：010-83939797 证书编号：S0880519080009 姓名：朱丽江（研究助理）邮箱：010-83939785 电话：zhulijiang@gtjas.com证书编号：S0880121010035 01 隐私计算是在保障数据隐私安全的同时，实现数据分析计算的技术体系，其价值是打破数据孤岛，实现数据的可信流通和价值 挖掘。隐私计算在政策和需求的双轮驱动下不断发展壮大，到2025年，中国隐私计算市场规模有望突破百亿级，市场空间巨大。 应用场景：业务场景不断涌现，商业化实践日益丰富 02 隐私计算助力数据价值释放，在金融、医疗、政务、智能汽车、营销、工业和电信等具备大量数据基础的领域大有可为，业务 场景不断涌现。 03趋势展望：隐私计算成为重要战略技术发展方向，平台型公司将胜出 隐私计算迈入快速成长期，成为未来重要战略技术发展方向。开源会促进隐私计算的快速迭代，为行业发展带来活力。具备工 程落地能力、数据源价值高、行业客户积累深厚、可信程度高的公司更有机会发展成平台模式，从而占据行业领先地位。 04投资建议： 隐私计算目前尚处于发展早期，对数据安全、密码安全技术能力要求高，且需要尽快寻找商用场景落地，建议重点关注技术能 力突出、行业客户资源优质的公司，推荐标的安博通、格尔软件、山石网科，受益标的三未信安、信安世纪等。 05风险提示： 产品研发失败的风险、商业化不及预期的风险 2 /CONTENTS 01市场概况：隐私计算产业正在发展壮大 02 03 04 05 06 3/ 市场概况：隐私计算产业正在发展壮大 4/ 01 隐私计算是在保障数据隐私安全的同时，实现数据分析计算的技术体系 隐私计算产业正在发展壮大 隐私计算是一套包含了密码学、数据科学、人工智能、安全硬件等多个交叉学科的技术体系，为数据的计算过程和计算结果提供隐私安全保护 隐私计算根据数据生命周期划分为4个阶段：数据存储、数据传输、数据计算过程、数据计算结果，各阶段涉及不同的技术。隐私计算的参与方主要有数据提供方、技术提供方（计算方、调度方）和结果使用方，为了对数据的使用进行监管或评估，也可能考虑引入第三方机构。隐私计算在处理和分析数据时要保持数据的加密状态、确保数据不会被泄露、无法被计算方以及其他非授权方获取。 图1：隐私计算根据数据生命周期划分为4个阶段，各阶段涉及不同的技术 资料来源：中国信通院 图2：隐私计算的主要参与方有数据提供方、技术提供方和结果使用方 资料来源：中国信通院 5 01 隐私计算助力打破数据孤岛，实现数据的可信流通和价值挖掘 隐私计算产业正在发展壮大 隐私计算致力于实现“数据可用不可见，用途可控可计量”，使数据要素在安全流通和共享中创造出更大的价值 在数据流通过程中，经隐私计算加密后，使用方只能使用数据，而无法看到数据本身，即“数据可用不可见”，避免了数据泄露的问题； 同时，隐私计算还可以控制数据的用途以及用量，做到数据“用途可控可计量”。 图3：隐私计算保障合规实现数据流通价值 资料来源：云从科技官网 图4：数据隐私风险是数据流通和共享中的关键痛点 资料来源：泰伯智库 6 01 个人隐私和数据安全保护日趋完善，隐私计算获得强制度支撑 隐私计算产业正在发展壮大 政府高度重视数据安全流通的发展应用，陆续出台了多项法律法规和政策 数据已成为新型生产要素，数字经济正在成为驱动我国经济可持续高质量增长的新引擎。而数据与其他生产要素本质的区别在于，数据隐私是数据流动过程中产生价值的根本出发点。因此数据的安全流通是数字经济发展的关键问题，国家陆续出台了多项法律法规和政策，其中以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》三法为主，共同推动了隐私计算行业的快速发展。 表1：近年来，隐私计算行业的相关法律和政策陆续出台 时间 名称 类型 发布机构 核心内容 2016.11 《网络安全法》 法律 第十二届全国人民代表大会常务委员会第二十四次会议 强调收集的用户信息严格保密，维护网络数据的完整性、保密性和可用性，实行网络安全等级保护制度 2020.4 《关于构建更加完善的要素市场化 配置的体制机制的意见》 政策 中共中央、国务院 将数据首次增列为新型生产要素 2021.5 《中国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》 政策 国家发改委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局 试验多方安全计算、区块链、隐私计算、数据沙箱等技术模式，构建数据可信流通环境，提高数据流通效率 2021.6 《数据安全法》 法律 第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议 强调数据安全与开发利用并重，确立数据分类分级管理制度，多种手段保证数据交易合法合规 2021.7 《网络安全产业高质量发展三年行 动计划(2021-2023)》 政策 工业和信息化部 推动隐私计算等数据安全技术的研究攻关和部署应用，促进数据要素 安全有序流动 2021.8 《个人信息保护法》 法律 第十三届全国人民代表大会常务委员会第三十次会议 强调个人信息在数据流通过程中的安全合规 2022.1 《“十四五”数字经济发展规划》 政策 国务院 加快构建数据要素市场规则，促进数据要素市场流通 7 资料来源：各政府官网，国泰君安证券研究 01 隐私计算在数据安全流通和数据价值挖掘的需求驱动下快速发展 隐私计算产业正在发展壮大 数字经济下，数据安全流通的需求促进了隐私计算行业的蓬勃发展 目前，数字经济已经成为带动中国经济增长的核心动力之一。据国家网信办报告，我国数字经济规模由2017年的27.2万亿元增长至2021年的45.5万亿元，总量位于世界第二，年均复合增长率达13.6%，占国内生产总值比重从32.9%提升至39.8%。在数字经济快速发展下，保护数据流通后的隐私安全、深挖数据价值是关键，隐私计算因此受到了广泛关注。 图5：我国数字经济规模快速增长 50 40 35.8 1.0模式：数据包时代 通过数据交易平台对数据所有权进行交易 31.3 39.2 45.5 图6：数据协同模式已演进至隐私计算时代 3027.2 22.6 2.0模式：明文数据API接 口时代 将加工处理完的单方结果数据以API（应用程序接口）形式输出 20 10 通过协议或算法使得数据计算服务在不泄露原始数据的前提下充分挖掘数据价值，实现数据所有权与使用权的分离 0 3.0模式：隐私计算时代 201620172018201920202021 我国数字经济规模（万亿元） 资料来源：中国信通院 资料来源：甲子光年智库 8 01 2025年中国隐私计算市场规模有望突破百亿级，市场空间巨大 隐私计算产业正在发展壮大 艾瑞咨询从两类商业模式市场增长驱动因素出发，测算出到2025年我国隐私计算市场规模将达到百亿元 目前，隐私计算行业有两类商业模式：基础产品服务和数据运营。基础产品服务是指提供软件产品、技术服务和解决方案等服务，按项目 计费；数据运营是指基于隐私计算平台开发数据增值产品、建立数据智能模型、服务不同客户场景产生的平台性运营收入。 图7：隐私计算行业有基础产品服务和数据运营两种商业模式 200 图8：根据艾瑞咨询测算，2025年中国隐私计算市场规模将破百亿级 95.9 49.2 150 100 50 0.21.4 7.1 57.4 19.1 04.711.8 29.4 202120222023E2024E2025E 基础产品服务（亿元）数据运营（亿元） 资料来源：艾瑞咨询 资料来源：艾瑞咨询 9 01 隐私计算的发展历程以密码学为主线，分为四大阶段 隐私计算产业正在发展壮大 隐私计算的发展历程以密码学为主线，协同信息论、统计学、数论、计算机体系结构等学科融合发展的演进过程，大致可分为萌芽期、探索期、成长期、应用期四个阶段 图9：隐私计算的发展历程可分为萌芽期、探索期、成长期、应用期四个阶段 萌芽期 1949年-1982年 •1985年，零知识证明概念被提出。 •1996年，Cheung首次提出在分布式数据库中，实现关联规则挖掘，奠定了联邦学习的基础。 探索期 1983年-1999年 成长期 2000年-2018年 •2019年，杨强教授团队提出联邦迁移学习，结合联邦学习和迁移学习发布FATE开源系统。 应用期 2019年至今 •20世纪40年代，现代信息学之父克劳德·香农发表了一篇重要论文《保密系统的通信理论》，开启了现代密码学时代。 •1982年，姚期智教授提出了“百万富翁问 题”，开创性地提出了多方安全计算概念。 资料来源：亿欧 •2006年，C.Dwork提出差分隐私。 •2009年，CraigGentry提出了首个全同态加密方案，标志着全同态计算时代的开始。 •2015年Intel推出商用TEE方案“英特尔软件防护扩展”。 •2016年，GoogleAI团队提出联邦学习算法 框架应用于移动互联网手机终端的隐私保护。 10 01 国外：隐私计算起步早，更专注于技术研发，商业化落地不足 隐私计算产业正在发展壮大 国外隐私计算企业布局早于中国，在技术层面取得了较多成果，但商业化实践集中于区块链和加密虚拟货币的场景 从隐私计算本身的发展历程来看，谷歌、Intel、Facebook（Meta）等国际科技巨头开启了隐私计算的时代潮流，英特尔的SGX、AMD的SEV和还有ARM的TrustZone等都实现了较为成熟的TEE技术方案。但整体商业化实践有限，在ToB端，医疗行业的实践较为活跃。在ToC端；谷歌、Facebook（Meta）等大型科技企业都在积极探索；从商业化应用整体来看，落地场景集中于区块链和加密虚拟货 图10：币全。球首家专攻多方安全计算技术的厂商Partisia于2008年成立，为商务合同、加密拍卖等场景提供安全方案 图11：成立于2016年的Duality公司，其主打产品SecurePlus™平台采用隐私计算技 术进行安全数据分析 资料来源：Partisia，广西大数据研究院 资料来源：Duality，绿盟科技 11 01 国内：隐私计算起步晚但发展快，技术研发和商业化落地协同进行 隐私计算产业正在发展壮大 国内的隐私计算商业化落地在2018年后进入快速启动阶段，互联网大厂、大数据公司、运营商、金融机构和金融科技企业、初创企业等五类参与者纷纷入局 表2：近年来，国内市场五类参与者纷纷入局隐私计算，形成了百花齐放的局面 参与者 隐私计算商业化进展 互联网大厂 阿里巴巴、百度、腾讯、京东、蚂蚁等凭借自己在技术领域的积累，自2019年开始就纷纷推出了各自的隐私计算产品，形成了跨业务、多团队、强支撑的发展态势。 大数据公司 同盾科技、星环科技、TalkingData、京信数科等代表性的大数据公司快速布局基于隐私计算的数据流通产品或平台。 运营商 中国电信、中国移动、中国联通不仅在集团层面开始了隐私计算技术的选型与应用，天翼支付、电信云等子公司还自建平台服务于内部或其他机构的数据流通业务。 金融机构 国有银行的研究院和事业部均展开了隐私计算技术的研究工作。 金融科技企业 新心数科、神谱科技、平安科技、百融云创、度小满等企业将传统的数据建模、数据分析等业务拓展到隐私计算服务中。 初创企业 富数科技、华控清交、矩阵元、翼方健数、数牍科技、锘崴科技、光之树科技、零知识科技等一批专注于隐私计算产品化的初创企业不断涌现。 资料来源：广西大数据研究院，国泰君安证券研究 12 技术路径：多项技术助力打通数据流通壁垒 13/ 02 隐私计算打通数据流通壁垒主要有三大实现路径 多项技术助力打通数据流通壁垒 隐私计算有三大技术实现路径：多方安全计算、联邦学习和机密计算，打通数据流通壁垒需各参与方有序协作 图12：隐私计算有多方安全计算（MPC）、联邦学习和机密计算三大实现路径 14 资料来源：IDC