隐私计算：护航数据价值，实现“可用不可见”/隐私数据使用问题

什么是隐私计算?

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。

隐私计算是一种在保持数据提供者原始数据隐匿的前提下，进行数据分析和计算的技术。以下是关于隐私计算的详细解析：核心概念：隐私计算的核心是确保数据的可用性和不可见性，即数据可以在不共享原始数据的情况下被分析和计算，从而实现数据的价值共享而非数据本身共享。

隐私计算，如同一个神秘的黑箱，让人们在无需了解内部操作机制的情况下，获取所需的信息处理结果，实现了数据共享的“鱼与熊掌”兼得。它是一种综合运用多种技术，如硬件、密码学和分布式机器学习，以保护数据隐私为核心目的的复杂系统。

隐私计算技术通过保护数据并消除对个人身份信息进行数据分析的需求来克服这些风险，它在不损害个人隐私的情况下，企业和政府利用消费者数据的工具，所以在保护隐私的同时释放数据价值的挑战中，隐私计算技术正在成为不可或缺的推动者。

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，保障数据在流通与融合过程中的 “可用不可见” 。 Gartner发布的2021年前沿科技战略趋势中，将隐私计算（其称为隐私增强计算）列为未来几年科技发展的 九大趋势 之一。

隐私计算通过可信执行环境（TEE）和安全多方计算技术（MPC）实现。MPC是基于密码学的软件实现，无需可信第三方，更注重安全。但其效率低于基于TEE的技术，因为涉及复杂密码操作。安全多方计算允许多个方协同计算，确保各方仅知晓自己的结果，避免第三方介入，保护隐私。

天河国云优享可信数据空间的隐私计算平台有何特点?

优享可信数据空间的隐私计算平台是高性能、高可用的中立第三方流通底座。它为数据全生命周期安全保驾护航，能够实现数据的 “可用不可见” 以及数据价值的转化和释放。该平台荣获全国隐私计算大赛二等奖，平台技术已通过中国信通院专项测试，是政务测评场景下的首家通过企业。

网络、算力、流通和安全：天河国云数据资产管理工具优享通过融合这四大核心基础设施，为企业数据构筑起一道全方位的安全屏障。运用前沿的隐私计算技术：该工具采用前沿的隐私计算技术，确保数据在处理和分析过程中不会被泄露，实现了数据“可用但不可见”的安全理念。

无论是数据在存储、传输还是使用过程中，天河国云数据资产管理工具-优享都能为用户提供无懈可击的安全保障。

天河国云优享可信数据空间的核心技术是以隐私计算为核心的分布式数据流通平台。隐私计算技术在同态加密、联邦学习、多方安全计算等领域的应用，确保了数据在流通过程中的安全性与隐私性，实现了数据的“可用不可见”。

天河国云优享可信数据空间包含公共数据授权运营平台、数据开发利用平台及隐私计算平台，其中：公共数据授权运营平台解决公共数据面向市场高效合规流通利用问题；数据开发利用平台解决数据汇聚、治理、分析、发布等数据开发难题；隐私计算平台提供数据隐私保护。这些平台共同为数据流通提供了可靠安全保障。

如何解读国办提出「探索原始数据不出域、数据可用不可见的

1、国办提出的“探索原始数据不出域、数据可用不可见”的理念，主要指的是在保护数据安全与隐私的前提下，实现数据的有效利用和交易。以下是具体的解读：原始数据不出域：含义：原始数据不离开其存储或管理的原始环境或域。

2、数据交易经济进入0时代，隐私计算技术为数据交易探索出新路径。深圳数据交易所通过隐私计算架构，实现了多种数据的统一运算与AI应用模型生成，这是“数据可用不可见”理念的应用实例。数据可用不可见的本质在于API可用不可见。数据经济的核心交付模式是开放API，从免费到收费，涵盖了多种应用场景。

3、年1月6日，国务院办公厅发布《要素市场化配置综合改革试点总体方案》（国办发〔2021〕51号）《方案》要求完善公共数据开放共享机制、建立健全数据流通交易规则、拓展规范化数据开发利用场景、加强数据安全保护。

4、这个系统的核心理念是让数据拥有者在不泄露数据本身的前提下，实现数据的共享、计算和建模。其技术路径主要包括可行执行环境TEE（Trusted Execution Environment）、多方安全计算MPC（Multiparty Computation）和联邦学习FL（Federated Learning）。

让数据“可用不可见”的隐私计算到底是什么?

1、隐私计算，如同一个神秘的黑箱，让人们在无需了解内部操作机制的情况下，获取所需的信息处理结果，实现了数据共享的“鱼与熊掌”兼得。它是一种综合运用多种技术，如硬件、密码学和分布式机器学习，以保护数据隐私为核心目的的复杂系统。

2、隐私计算是一种在保持数据提供者原始数据隐匿的前提下，进行数据分析和计算的技术。以下是关于隐私计算的详细解析：核心概念：隐私计算的核心是确保数据的可用性和不可见性，即数据可以在不共享原始数据的情况下被分析和计算，从而实现数据的价值共享而非数据本身共享。

3、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。

4、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，保障数据在流通与融合过程中的 “可用不可见” 。 Gartner发布的2021年前沿科技战略趋势中，将隐私计算（其称为隐私增强计算）列为未来几年科技发展的 九大趋势 之一。

5、隐私计算技术的目的在于让数据在流通过程中实现“可用不可见”，即只输出数据结果而不输出数据本身。 这一方面保证了数据所有者的数据所有权不受侵犯，满足数据流通的合规性；另一方面在隐私保护技术加持下，各方主体拥有的信息数据能够高效流通使用，不断扩大数据价值，赋能各个行业领域数据应用。

6、翼方健数发布的DSF是一款基于隐私计算的轻量级跨节点计算及价值挖掘产品，它主要通过以下方式利用隐私计算赋能行业数据价值释放：实现数据“可用不可见”流通：DSF能够在无需物理汇集数据的前提下，通过联邦学习、多方安全计算等核心算法，实现数据的安全流通和价值挖掘。

隐私计算:40年百万富翁难题得解

为了应对这一挑战，隐私计算作为解决数据安全与价值利用冲突的关键技术，开始受到重视。IDC中国发布的报告显示，2021年中国隐私计算市场规模已突破6亿元。以姚期智提出的“百万富翁问题”为例，隐私计算就像一场隐秘的财富竞赛，允许多方在不泄露各自财富具体数值的前提下，共享数据的价值。

以姚期智提出的“百万富翁问题”为例，隐私计算实现了在保护隐私的前提下进行协同计算，为数据价值的流通提供了新的解决方案。尤其在金融领域，如招商银行、交通银行等金融机构已广泛应用隐私计算，通过多方安全计算，实现了更全面的风险管理，同时保护了用户的隐私。

多方安全计算（MPC）是一种计算模型，它解决了在缺乏信任的环境中，多方如何协作进行计算而不泄露各自隐私信息的难题。姚期智院士在1982年提出的姚氏百万富翁问题，是多方安全计算领域的里程碑，它展示了如何在没有第三方的情况下，两个富翁Alice和Bob能够确定谁更富有而不暴露各自的财富。