专题导读：隐私计算

 本期导读嘉宾

 何宝宏 

中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长，正高级工程师，博士。长期活跃于ITU-T、IETF、OpenStack基金会、Linux基金会等国际标准化组织或全球开源社区，曾长期担任IETF中国对口组组长和1TU-T中国代表团团长等，完成互联网方面的行业或国家标准100 余项。撰写各类科普文章500 余篇，讲授公益性课程120 余期。主持的科研成果获得省部级科技成果一、二等奖两项；获得国家发明专利授权十余项；出版了《读懂区块链》《互联网的基因》《风向》和《IP虚拟专用网》 等多部著作。

 专题导读：隐私计算

数据是一种新的生产要素，流通融合会产生新的价值。例如，普惠金融需要更多数据来完善建模有效发放贷款，广告营销需要跨行业的数据提升精准度。但现状却是围绕数据拥有方的“孤岛”林立，因为数据一旦交给别人，就面临着失控的风险，缺少技术手段来证明彼此值得信任。

可以说，数据流通基本还处于“男耕女织”的阶段，特别是在数据确权、开放共享、自由流动和数据安全等方面还存在很多阻碍。一是数据权属的界定仍不明确，在相关立法尚未健全的当下，行业内的实践中并未能形成具有共识性或参考性的权属分割规则，产权争议、无法监管的风险经常令供需双方望而却步；二是频发的数据安全和个人隐私泄露事件加剧了社会对数据交易的不信任感，出于对国家安全、个人信息和商业秘密的保护，主体参与数据交易的主动性、积极性降低；三是如何确保流通过程的合法合规仍然较难把握。

隐私计算是一种实现数据“可用不可见”的技术，是针对数据流通问题的一个答案。通过这类技术，可以在不把数据给你的同时，让你利用到我的数据价值（如数据先加密再密文计算）。当然，应用这样的技术也是由代价的，比如相比直接计算要耗费更多的计算资源、使用更复杂的算法和协议、消耗更多的网络带宽资源等。

隐私计算诞生于20世纪80年代，当时要比通常的计算慢数百万倍，因此只具有理论意义。近年来，随着算力的指数级增长，算法协议的持续优化，隐私计算的速度已经从慢百万倍降低到“只”慢几百倍，计算成本也大幅降低，因此隐私计算开始具有实用性，至少在一些对时间延迟要求不那么敏感或数据量不是很大的环境下。

另一方面，近年来数据安全相关法律法规相继出台实施，人们数据安全流通的意识不断提升，政策也驱使隐私计算加速发展。初创企业、互联网企业、大数据企业、区块链企业、运营商、银行纷纷入局，在金融风控、电子政务、智慧医疗、互联网营销等领域，应用日多。

同时，也要看到隐私计算仍然面临着跨平台互联互通困难、大规模可用性不足、安全分级分类规范缺乏、市场发展不平衡不充分、法律适配性尚无定论等问题和挑战，值得持续探索和实践。

《信息通信技术与政策》2022年第5期设置“隐私计算”专题，本专题作者均是来自相关研究领域的资深专家学者和团队，研究经验和实践经验丰富，对于隐私计算高效高质发展有着独到见解与深入思考，在此对参与本专题研究和撰稿的各位专家和学者表示衷心感谢。

以上文章刊于《信息通信技术与政策》2022年 第5期

主办：中国信息通信研究院

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