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

隱私計算管小紅 2021-06-15 06:01 來源：智研咨詢

一、基本概念

隱私計算是面向隱私信息全生命周期保護的計算理論和方法，具體是指在處理視頻、音頻、圖像、圖形、文字、數(shù)值、泛在網(wǎng)絡行為信息流等信息時，對所涉及的隱私信息進行描述、度量、評價和融合等操作，形成一套符號化、公式化且具有量化評價標準的隱私計算理論、算法及應用技術，支持多系統(tǒng)融合的隱私信息保護。

隱私計算（PrivacyComputing）可以讓使用者在數(shù)據(jù)本身不對外泄露的前提下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析計算的一類信息技術。

隱私計算的基本概念

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隱私計算涵蓋信息所有者、信息轉發(fā)者、信息接收者在信息采集、存儲、處理、發(fā)布（含交換）、銷毀等全生命周期過程的所有計算操作，是隱私信息的所有權、管理權和使用權分離時隱私信息描述、度量、保護、效果評估、延伸控制、隱私泄漏收益損失比等方面。

隱私計算的應用場景十分廣泛，比如：

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我國隱私計算是面向隱私信息全生命周期保護的計算理論和方法，是隱私信息的所有權管理權和使用權分離時隱私度量、隱私泄漏代價、隱私保護與隱私分析復雜性的可計算模型與公理化系統(tǒng)。而國外隱私計算被定義為“privacyenhancingtechnologies”(PETs)，即隱私增強技術。

國內國外隱私計算的對比

-	國內	國外
定義	面向隱私信息全生命周期保護的計算理論和方法，是隱私信息的所有權管理權和使用權分離時隱私度量、隱私泄漏代價、隱私保護與隱私分析復雜性的可計算模型與公理化系統(tǒng)。	隱私計算被定義為“privacyenhancingtechnologies”(PETs)，即隱私增強技術。2001年，一套信息和通信技術措施系統(tǒng)，在保障系統(tǒng)功能的前提下，通過消除或減少個人數(shù)據(jù)或防止對個人數(shù)據(jù)進行不必要和/或不希望的處理來保護隱私。2002年，隱私增強技術是有助于保護個人隱私的廣泛技術，從提供匿名性的工具到允許用戶選擇是否、何時以及在何種情兄下披露個人信息的工具。2019年，隱私增強技術定義為“任何軟件解決方案、技術流程或其他技術手段，用以增強數(shù)據(jù)的隱私和機密性”，特別包括“匿名化和假名化技術、過濾工具、反跟蹤技術、差異隱私工具、合成數(shù)據(jù)和多方安全計算”。
定義提出方	學術層面:2016年發(fā)布的《隱私計算研究范疇及發(fā)展趨勢勢》正式提出“隱私計算”—詞	國家層面：美國法案、世界經合組織、歐盟委員會等
側重點	技術特性	強調對數(shù)據(jù)保護的作用
內涵	從2016年的數(shù)據(jù)擾亂、數(shù)據(jù)匿名化進展至今日的包含人工智能、密碼學、數(shù)據(jù)科學等眾多領域交叉融合的跨學科技術體系，涵蓋同態(tài)加密、多方安全計算差分隱私等眾多技術方法。	廣義上：保護個人或敏感信息隱私性的任何技術方法，包括例如廣告攔截、瀏覽器擴展插件等相對的簡單技術。狹義上:隱私增強技術主要指互聯(lián)網(wǎng)信息所依賴的加密基礎結構，即聯(lián)邦學習、多方安全計算、零知識證明等“新興”隱私增強支術。

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二、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

信息技術、移動通信技術等的緊密結合與快速發(fā)展，以及智能終端軟硬件的不斷升級與換代，促進了互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等方面的技術發(fā)展，同時催生了以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模式，大幅度提升了人們的生活品質。

隨著信息技術的快速發(fā)展和個性化服務的不斷演進，海量用戶個人信息數(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/無意留存，隨之而來的隱私信息保護短板效應、隱私侵犯追蹤溯源難等問題越來越嚴重，現(xiàn)有的隱私保護方案已不能提供體系化的保護。世界各國紛紛頒布具體措施來保護隱私信息。

國內外隱私計算的具體政策措施

國別	具體政策
美國	美國以國家法案支付隱私計算技術的研究與應用	拜登政府宣告對美國進行有意義的聯(lián)邦隱私改革
		美國眾議院和參議院制定了《促進數(shù)字隱私技術法案》
歐盟	歐盟發(fā)布技術指南肯定隱私計算的作用及價值	2020年7月，歐盟法院在SchremsⅡ中判定歐盟-美國隱私保護盾無效
		2021年1月28日，歐盟網(wǎng)絡安全局發(fā)布《數(shù)據(jù)保護和隱私中網(wǎng)絡安全措施的技術分析》
英國	英國設立國家機構研究隱私計算技術并促進相關應用	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《解決對公共部門數(shù)據(jù)使用的信任問題》報告
中國	中國在政策規(guī)劃中提出利用隱私計算解決相關問題	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)展指導意見（征求意見稿）》
		2020年12月，發(fā)改委《關于加快構建中國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系的指導。

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新技術、新服務模式的產生與快速發(fā)展促使海量用戶個人信息跨系統(tǒng)、跨生態(tài)圈甚至跨境交互成為常態(tài)，用戶個人信息在采集、存儲、處理、發(fā)布（含交換）、銷毀等全生命周期各個環(huán)節(jié)中不可避免地會在不同信息系統(tǒng)中留存，導致信息的所有權、管理權與使用權分離，嚴重威脅了用戶的知情權、刪除權/被遺忘權、延伸授權。另一方面，缺少有效的監(jiān)測技術支撐，導致隱私侵犯溯源取證困難。

多方安全計算發(fā)展

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智研咨詢發(fā)布的《2021-2027年中國隱私計算行業(yè)市場深度分析及投資前景趨勢報告》顯示：2012年以來，隱私計算初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量呈增長趨勢，2020年，隱私計算初創(chuàng)企業(yè)71家，較比上年增加18家，同比增長33.96%。

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

資料來源：國家工業(yè)信息發(fā)展信息中心、智研咨詢整理

隱私計算企業(yè)背景多樣:有互聯(lián)網(wǎng)龍頭企業(yè)、網(wǎng)絡安全及大數(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)。

各隱私計算企業(yè)背景

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

2016-2020年度隱私計算融資事件數(shù)量

資料來源：國家工業(yè)信息發(fā)展信息中心、智研咨詢整理

2020年隱私計算領域融資融資以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%。

隱私計算融資輪次分布

資料來源：國家工業(yè)信息發(fā)展信息中心、智研咨詢整理

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

全球新興隱私技術發(fā)明專利申請數(shù)量（截至2021年3月19日)

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

資料來源：incoPat、智研咨詢整理

1995年隱私計算專利申請量只有1項；2005年隱私計算專利申請量14項，10年間增加13項；2015年隱私計算專利申請量215項，較2005年增加201項；至2020年隱私計算專利申請量達到1535項。

1995-2020年隱私計算專利申請量

資料來源：國家工業(yè)信息發(fā)展信息中心、智研咨詢整理

從中國各機構隱私計算專利申請數(shù)量來看，2020年中國隱私計算專利申請數(shù)量排名前三的分別是螞蟻集團、阿里巴巴、微眾銀行，隱私計算專利申請數(shù)量依次為400項、292項、190項。

2020年中國各機構隱私計算專利申請數(shù)量

資料來源：國家工業(yè)信息發(fā)展信息中心、智研咨詢整理

三、意義與作用

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

隨著數(shù)據(jù)處理技術的不斷進步,信息系統(tǒng)服務質量不斷提升的同時,隱私安全問題也日益凸顯,用戶在信息系統(tǒng)使用過程中面臨感知收益與感知風險之間的權衡(隱私計算),理清用戶隱私計算背后的影響因素及其對用戶行為的影響極為重要。

隱私計算發(fā)展的意義與作用