智研精品報(bào)告

2021年中國(guó)隱私計(jì)算行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、行業(yè)發(fā)展的意義及作用分析[圖]

隱私計(jì)算管小紅 2021-06-15 06:01 來(lái)源：智研咨詢(xún)

一、基本概念

隱私計(jì)算是面向隱私信息全生命周期保護(hù)的計(jì)算理論和方法，具體是指在處理視頻、音頻、圖像、圖形、文字、數(shù)值、泛在網(wǎng)絡(luò)行為信息流等信息時(shí)，對(duì)所涉及的隱私信息進(jìn)行描述、度量、評(píng)價(jià)和融合等操作，形成一套符號(hào)化、公式化且具有量化評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的隱私計(jì)算理論、算法及應(yīng)用技術(shù)，支持多系統(tǒng)融合的隱私信息保護(hù)。

隱私計(jì)算（PrivacyComputing）可以讓使用者在數(shù)據(jù)本身不對(duì)外泄露的前提下，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析計(jì)算的一類(lèi)信息技術(shù)。

隱私計(jì)算的基本概念

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隱私計(jì)算涵蓋信息所有者、信息轉(zhuǎn)發(fā)者、信息接收者在信息采集、存儲(chǔ)、處理、發(fā)布（含交換）、銷(xiāo)毀等全生命周期過(guò)程的所有計(jì)算操作，是隱私信息的所有權(quán)、管理權(quán)和使用權(quán)分離時(shí)隱私信息描述、度量、保護(hù)、效果評(píng)估、延伸控制、隱私泄漏收益損失比等方面。

隱私計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景十分廣泛，比如：

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我國(guó)隱私計(jì)算是面向隱私信息全生命周期保護(hù)的計(jì)算理論和方法，是隱私信息的所有權(quán)管理權(quán)和使用權(quán)分離時(shí)隱私度量、隱私泄漏代價(jià)、隱私保護(hù)與隱私分析復(fù)雜性的可計(jì)算模型與公理化系統(tǒng)。而國(guó)外隱私計(jì)算被定義為“privacyenhancingtechnologies”(PETs)，即隱私增強(qiáng)技術(shù)。

國(guó)內(nèi)國(guó)外隱私計(jì)算的對(duì)比

-	國(guó)內(nèi)	國(guó)外
定義	面向隱私信息全生命周期保護(hù)的計(jì)算理論和方法，是隱私信息的所有權(quán)管理權(quán)和使用權(quán)分離時(shí)隱私度量、隱私泄漏代價(jià)、隱私保護(hù)與隱私分析復(fù)雜性的可計(jì)算模型與公理化系統(tǒng)。	隱私計(jì)算被定義為“privacyenhancingtechnologies”(PETs)，即隱私增強(qiáng)技術(shù)。2001年，一套信息和通信技術(shù)措施系統(tǒng)，在保障系統(tǒng)功能的前提下，通過(guò)消除或減少個(gè)人數(shù)據(jù)或防止對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行不必要和/或不希望的處理來(lái)保護(hù)隱私。2002年，隱私增強(qiáng)技術(shù)是有助于保護(hù)個(gè)人隱私的廣泛技術(shù)，從提供匿名性的工具到允許用戶(hù)選擇是否、何時(shí)以及在何種情兄下披露個(gè)人信息的工具。2019年，隱私增強(qiáng)技術(shù)定義為“任何軟件解決方案、技術(shù)流程或其他技術(shù)手段，用以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的隱私和機(jī)密性”，特別包括“匿名化和假名化技術(shù)、過(guò)濾工具、反跟蹤技術(shù)、差異隱私工具、合成數(shù)據(jù)和多方安全計(jì)算”。
定義提出方	學(xué)術(shù)層面:2016年發(fā)布的《隱私計(jì)算研究范疇及發(fā)展趨勢(shì)勢(shì)》正式提出“隱私計(jì)算”—詞	國(guó)家層面：美國(guó)法案、世界經(jīng)合組織、歐盟委員會(huì)等
側(cè)重點(diǎn)	技術(shù)特性	強(qiáng)調(diào)對(duì)數(shù)據(jù)保護(hù)的作用
內(nèi)涵	從2016年的數(shù)據(jù)擾亂、數(shù)據(jù)匿名化進(jìn)展至今日的包含人工智能、密碼學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等眾多領(lǐng)域交叉融合的跨學(xué)科技術(shù)體系，涵蓋同態(tài)加密、多方安全計(jì)算差分隱私等眾多技術(shù)方法。	廣義上：保護(hù)個(gè)人或敏感信息隱私性的任何技術(shù)方法，包括例如廣告攔截、瀏覽器擴(kuò)展插件等相對(duì)的簡(jiǎn)單技術(shù)。狹義上:隱私增強(qiáng)技術(shù)主要指互聯(lián)網(wǎng)信息所依賴(lài)的加密基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，即聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計(jì)算、零知識(shí)證明等“新興”隱私增強(qiáng)支術(shù)。

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二、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

信息技術(shù)、移動(dòng)通信技術(shù)等的緊密結(jié)合與快速發(fā)展，以及智能終端軟硬件的不斷升級(jí)與換代，促進(jìn)了互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等方面的技術(shù)發(fā)展，同時(shí)催生了以Amazon/淘寶為代表的電商、以Facebook/微信為代表的社交、以Uber/滴滴為代表的出行等各種新型服務(wù)模式，大幅度提升了人們的生活品質(zhì)。

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展和個(gè)性化服務(wù)的不斷演進(jìn)，海量用戶(hù)個(gè)人信息數(shù)據(jù)的頻繁跨境、跨系統(tǒng)、跨生態(tài)圈交互已成為常態(tài)，加劇了隱私信息在不同信息系統(tǒng)中有意/無(wú)意留存，隨之而來(lái)的隱私信息保護(hù)短板效應(yīng)、隱私侵犯追蹤溯源難等問(wèn)題越來(lái)越嚴(yán)重，現(xiàn)有的隱私保護(hù)方案已不能提供體系化的保護(hù)。世界各國(guó)紛紛頒布具體措施來(lái)保護(hù)隱私信息。

國(guó)內(nèi)外隱私計(jì)算的具體政策措施

國(guó)別	具體政策
美國(guó)	美國(guó)以國(guó)家法案支付隱私計(jì)算技術(shù)的研究與應(yīng)用	拜登政府宣告對(duì)美國(guó)進(jìn)行有意義的聯(lián)邦隱私改革
		美國(guó)眾議院和參議院制定了《促進(jìn)數(shù)字隱私技術(shù)法案》
歐盟	歐盟發(fā)布技術(shù)指南肯定隱私計(jì)算的作用及價(jià)值	2020年7月，歐盟法院在SchremsⅡ中判定歐盟-美國(guó)隱私保護(hù)盾無(wú)效
		2021年1月28日，歐盟網(wǎng)絡(luò)安全局發(fā)布《數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私中網(wǎng)絡(luò)安全措施的技術(shù)分析》
英國(guó)	英國(guó)設(shè)立國(guó)家機(jī)構(gòu)研究隱私計(jì)算技術(shù)并促進(jìn)相關(guān)應(yīng)用	于2018年成立數(shù)據(jù)倫理與創(chuàng)新中心
		2020年7月，CDEI發(fā)布《解決對(duì)公共部門(mén)數(shù)據(jù)使用的信任問(wèn)題》報(bào)告
中國(guó)	中國(guó)在政策規(guī)劃中提出利用隱私計(jì)算解決相關(guān)問(wèn)題	2019年8月，人民銀行《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年）》
		2019年9月，工信部《工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展指導(dǎo)意見(jiàn)（征求意見(jiàn)稿）》
		2020年12月，發(fā)改委《關(guān)于加快構(gòu)建中國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系的指導(dǎo)。

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新技術(shù)、新服務(wù)模式的產(chǎn)生與快速發(fā)展促使海量用戶(hù)個(gè)人信息跨系統(tǒng)、跨生態(tài)圈甚至跨境交互成為常態(tài)，用戶(hù)個(gè)人信息在采集、存儲(chǔ)、處理、發(fā)布（含交換）、銷(xiāo)毀等全生命周期各個(gè)環(huán)節(jié)中不可避免地會(huì)在不同信息系統(tǒng)中留存，導(dǎo)致信息的所有權(quán)、管理權(quán)與使用權(quán)分離，嚴(yán)重威脅了用戶(hù)的知情權(quán)、刪除權(quán)/被遺忘權(quán)、延伸授權(quán)。另一方面，缺少有效的監(jiān)測(cè)技術(shù)支撐，導(dǎo)致隱私侵犯溯源取證困難。

多方安全計(jì)算發(fā)展

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智研咨詢(xún)發(fā)布的《2021-2027年中國(guó)隱私計(jì)算行業(yè)市場(chǎng)深度分析及投資前景趨勢(shì)報(bào)告》顯示：2012年以來(lái)，隱私計(jì)算初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，2020年，隱私計(jì)算初創(chuàng)企業(yè)71家，較比上年增加18家，同比增長(zhǎng)33.96%。

2012-2020年隱私計(jì)算初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量及增長(zhǎng)

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隱私計(jì)算企業(yè)背景多樣:有互聯(lián)網(wǎng)龍頭企業(yè)、網(wǎng)絡(luò)安全及大數(shù)據(jù)公司、初創(chuàng)型科技企業(yè)、行業(yè)數(shù)據(jù)高度聚合企業(yè)。

各隱私計(jì)算企業(yè)背景

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隨著資本關(guān)注度的提升，隱私計(jì)算產(chǎn)業(yè)融資事件基本呈現(xiàn)逐年遞增，至2020年底，隱私計(jì)算融資事件數(shù)量10件，較2019年增加3件。

2016-2020年度隱私計(jì)算融資事件數(shù)量

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2020年隱私計(jì)算領(lǐng)域融資融資以Pre-A輪為主，多杞融咨金額招1D輪億人民幣，最高達(dá)到17.8億人民幣，占44%；其次是天使輪，占36%；B輪占12%；D輪占8%。

隱私計(jì)算融資輪次分布

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截至2021年3月19日，有四家企業(yè)專(zhuān)利數(shù)量在200件以上，分別是螞蟻集團(tuán)、Microsoft、阿里巴巴、中國(guó)平安，螞蟻集團(tuán)全球隱私技術(shù)專(zhuān)利數(shù)量累計(jì)740件，排名第一；第二是微軟，隱私技術(shù)專(zhuān)利數(shù)量305件；第三是阿里巴巴，隱私技術(shù)專(zhuān)利數(shù)299件；第四是中國(guó)平安，隱私技術(shù)專(zhuān)利數(shù)量282件，其中IBM、Intel、微眾銀行、騰訊科技、華為、國(guó)家電網(wǎng)擠進(jìn)前十。

全球新興隱私技術(shù)發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量（截至2021年3月19日)

排名	企業(yè)簡(jiǎn)稱(chēng)	國(guó)家/組織/地區(qū)	全球新興隱私技術(shù)發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量：件
1	螞蟻集團(tuán)	中國(guó)	740
2	Microsoft	美國(guó)	305
3	阿里巴巴	中國(guó)	299
4	中國(guó)平安	中國(guó)	282
5	IBM	美國(guó)	192
6	Intel	美國(guó)	160
7	微眾銀行	中國(guó)	144
8	騰訊科技	中國(guó)	115
9	華為	中國(guó)	115
10	國(guó)家電網(wǎng)	中國(guó)	111
11	Samsung	韓國(guó)	103
12	Google	美國(guó)	87
13	Apple	美國(guó)	68
14	Facebook	美國(guó)	59
15	浪潮	中國(guó)	54
16	Thomson	美國(guó)	53
17	Philips	荷蘭	51
18	中國(guó)南方電網(wǎng)	中國(guó)	45
19	OneTrust	美國(guó)	44
20	京東數(shù)科	中國(guó)	42
21	VSA	美國(guó)	40
22	中國(guó)電科	中國(guó)	40
23	NEC	日本	39
24	McAfee	美國(guó)	38
25	MitsubishiElectric	日本	38
26	中國(guó)移動(dòng)	中國(guó)	37
27	Accenture	愛(ài)爾蘭	36
28	Nokia	芬蘭	36
29	百度控股	中國(guó)	35
30	三六零	中國(guó)	33
31	如般量子	中國(guó)	29
32	Qualcomm	美國(guó)	29
33	中興	中國(guó)	29
34	Sony	日本	29
35	AT&T	美國(guó)	28
36	LG	韓國(guó)	27
37	OPPO	中國(guó)	27
38	中國(guó)銀行	中國(guó)	26
39	JPMorganChase	美國(guó)	26
40	矩陣元	中國(guó)	25
41	華控清交	中國(guó)	25
42	NTT	日本	25
43	Intuit	美國(guó)	24
44	SAPSE	德國(guó)	24
45	Nuance	美國(guó)	23
46	SecurityFirst	美國(guó)	23
47	HP	美國(guó)	23
48	CapitalOne	美國(guó)	20
49	LeapYear	美國(guó)	20
50	中國(guó)工商銀行	中國(guó)	20
51	Panasonic	日本	20
52	ROBERTBOSCH	德國(guó)	19
53	中國(guó)聯(lián)通	中國(guó)	18
54	Wipro	印度	18

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1995年隱私計(jì)算專(zhuān)利申請(qǐng)量只有1項(xiàng)；2005年隱私計(jì)算專(zhuān)利申請(qǐng)量14項(xiàng)，10年間增加13項(xiàng)；2015年隱私計(jì)算專(zhuān)利申請(qǐng)量215項(xiàng)，較2005年增加201項(xiàng)；至2020年隱私計(jì)算專(zhuān)利申請(qǐng)量達(dá)到1535項(xiàng)。

1995-2020年隱私計(jì)算專(zhuān)利申請(qǐng)量

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從中國(guó)各機(jī)構(gòu)隱私計(jì)算專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量來(lái)看，2020年中國(guó)隱私計(jì)算專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量排名前三的分別是螞蟻集團(tuán)、阿里巴巴、微眾銀行，隱私計(jì)算專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量依次為400項(xiàng)、292項(xiàng)、190項(xiàng)。

2020年中國(guó)各機(jī)構(gòu)隱私計(jì)算專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量

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三、意義與作用

互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)快速發(fā)展，并通過(guò)云服務(wù)匯聚數(shù)據(jù)，形成具有海量性、異構(gòu)性等典型特征的大數(shù)據(jù)，為廣大民眾提供個(gè)性化服務(wù)，深刻地改變了人們的生產(chǎn)和生活方式。然而，信息服務(wù)卻面臨著收集、存儲(chǔ)、共享、發(fā)布（含交換）、銷(xiāo)毀等環(huán)節(jié)中的隱私信息泄露問(wèn)題。

隨著數(shù)據(jù)處理技術(shù)的不斷進(jìn)步,信息系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量不斷提升的同時(shí),隱私安全問(wèn)題也日益凸顯,用戶(hù)在信息系統(tǒng)使用過(guò)程中面臨感知收益與感知風(fēng)險(xiǎn)之間的權(quán)衡(隱私計(jì)算),理清用戶(hù)隱私計(jì)算背后的影響因素及其對(duì)用戶(hù)行為的影響極為重要。

隱私計(jì)算發(fā)展的意義與作用