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产业互联网|《数据安全法》今起正式实施，隐私计算迎来千亿级风口｜潜在风向标( 三 )


瑞莱智慧CEO田天则对钛媒体App表示 ， 作为人工智能（AI）企业来说 ， 新的法律颁布及试行 ， 对行业或企业来说 ， 其实告诉大家哪些事情不可以做 ， 反而也是告诉大家哪些规范下可以做 。因此 ， 作为AI企业 ， 要基于更加安全的隐私计算技术在上面去打造AI系统 ， 引入更多有价值的数据方 。对于AI产业来说 ， 新的法律相当于是一个新的起跑线 ， 在合规的情况下大家发展自己的技术实力 ， 以及对场景的理解 ， 不断有新的发展机会 。
中国信通院云计算与大数据研究所大数据部副主任闫树则表示 ， 中国数字经济受到《数字安全法》的冲击 ， 是一个必要的过程 ， 因为产业发展模式本身存在一些问题 ， 这样的模式对企业发展有利 ， 但触犯了国家和个人的权益 ， 因此需要一些合理的改变 。
“隐私计算”技术产业悄然兴起 ， 科技巨头追逐千亿级市场根据IDC报告显示 ， 2020年 ， 全球创造了59.0ZB容量的数据 ， 其中50.4％的数据需要保护 。同时 ， 近四分之一的数据被认为是私人的或通常不向公众提供的数据 ， 安全级别很高 ， 但却缺乏保护 。此外 ， 与消费者相比 ， 企业要保护的数据更多 ， 占需要保护数据总量的85.6% 。
近几年 ， 数据安全事件明显上升 ， 根据公开报道 ， 2020年全球数据泄露的平均损失成本为1145万美元 ， 2019 年数据泄露事件达到7098起 ， 涉及151亿条数据记录 ， 比2018年增幅284% ， 数据泄漏事件影响大、损失重 。
那么 ， 在《数据安全法》实施在即 ， 如何让企业做好合规建设？一些长期致力于数据安全策略与技术方案的企业 ， 也对产业提出了一系列应对方案 。
根据《数据安全法》第二章第十六条规定 ， 国家支持数据开发利用和数据安全技术研究 ， 鼓励数据开发利用和数据安全等领域的技术推广和商业创新 ， 培育、发展数据开发利用和数据安全产品、产业体系 。
田天表示 ， 企业可以借助技术的手段 ， 实现价值与安全之间的弥合 。对于数据的采集、加工、流通过程中的保护手段 ， 正在形成一个供应链 ， 其中一项新兴技术是隐私计算 ， 这属于促进数据流通的关键技术 。他介绍说 ， 隐私计算可以通过改变数据交互与融合的模式和形态 ， 让数据在流通过程中实现“可用不可见” ， 从而处于一个安全的环境之中 。
田天强调 ， 隐私计算技术为应对个人隐私保护、数据安全隐患、数据孤岛等数据流通的关键难题提出了一种创新的解决思路 ， 成为平衡数据利用与安全的重要途径之一 。
“隐私计算”一词最初是在2016年发布的《隐私计算研究范畴及发展趋势》正式提出的 。
所谓隐私计算 ， 是一种由两个或多个参与方联合计算的技术和系统 ， 参与方在不泄露各自数据的前提下通过协作对他们的数据进行联合机器学习和联合分析 。隐私计算的参与方既可以是同一机构的不同部门 ， 也可以是不同的机构 。
隐私计算本质上是通过联邦学习（FL）、多方安全计算（MPC）、可信执行环境（TEE）等技术路线体系 ， 在保护数据隐私的前提下 ， 解决数据流通、数据应用等数据服务问题 ， 实现不共享数据而是共享数据价值 ， 对数据进行安全保护与脱敏 。

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