2021年中國隱私計(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 來源：智研咨詢

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)，對所涉及的隱私信息進(jìn)行描述、度量、評價(jià)和融合等操作，形成一套符號化、公式化且具有量化評價(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)本身不對外泄露的前提下，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析計(jì)算的一類信息技術(shù)。

隱私計(jì)算的基本概念

資料來源：智研咨詢整理

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、處理、發(fā)布（含交換）、銷毀等全生命周期過程的所有計(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)用場景十分廣泛，比如：

資料來源：智研咨詢整理

我國隱私計(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)。而國外隱私計(jì)算被定義為“privacyenhancingtechnologies”(PETs)，即隱私增強(qiáng)技術(shù)。

國內(nèi)國外隱私計(jì)算的對比

-	國內(nèi)	國外
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，通過消除或減少個(gè)人數(shù)據(jù)或防止對個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行不必要和/或不希望的處理來保護(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)展趨勢勢》正式提出“隱私計(jì)算”—詞	國家層面：美國法案、世界經(jīng)合組織、歐盟委員會等
側(cè)重點(diǎn)	技術(shù)特性	強(qiáng)調(diào)對數(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)展插件等相對的簡單技術(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、零知識證明等“新興”隱私增強(qiáng)支術(shù)。

資料來源：智研咨詢整理

二、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

信息技術(shù)、移動通信技術(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與換代，促進(jìn)了互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(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/無意留存，隨之而來的隱私信息保護(hù)短板效應(yīng)、隱私侵犯追蹤溯源難等問題越來越嚴(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)。世界各國紛紛頒布具體措施來保護(hù)隱私信息。

國內(nèi)外隱私計(jì)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(jì)算技術(shù)的研究與應(yīng)用	拜登政府宣告對美國進(jìn)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(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-美國隱私保護(hù)盾無效
		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	英國設(shè)立國家機(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《解決對公共部門數(shù)據(jù)使用的信任問題》報(bào)告
中國	中國在政策規(guī)劃中提出利用隱私計(jì)算解決相關(guān)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(dǎo)意見（征求意見稿）》
		2020年12月，發(fā)改委《關(guān)于加快構(gòu)建中國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系的指導(dǎo)。

資料來源：智研咨詢整理

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)，用戶個(gè)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(gè)環(huán)節(jié)中不可避免地會在不同信息系統(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

資料來源：智研咨詢整理

智研咨詢發(fā)布的《2021-2027年中國隱私計(jì)算行業(yè)市場深度分析及投資前景趨勢報(bào)告》顯示：2012年以來，隱私計(jì)算初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量呈增長趨勢，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33.96%。

2012-2020年隱私計(jì)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(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

資料來源：智研咨詢整理

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

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(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

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(tuán)、Microsoft、阿里巴巴、中國平安，螞蟻集團(tuán)全球隱私技術(shù)專利數(shù)量累計(jì)740件，排名第一；第二是微軟，隱私技術(shù)專利數(shù)量305件；第三是阿里巴巴，隱私技術(shù)專利數(shù)299件；第四是中國平安，隱私技術(shù)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(jìn)前十。

全球新興隱私技術(shù)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(shù)發(fā)明專利申請數(shù)量：件
1	螞蟻集團(tuán)	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(jì)算專利申請量只有1項(xiàng)；2005年隱私計(jì)算專利申請量14項(xiàng)，10年間增加13項(xiàng)；2015年隱私計(jì)算專利申請量215項(xiàng)，較2005年增加201項(xiàng)；至2020年隱私計(jì)算專利申請量達(dá)到1535項(xiàng)。

1995-2020年隱私計(jì)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(jī)構(gòu)隱私計(jì)算專利申請數(shù)量來看，2020年中國隱私計(jì)算專利申請數(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)算專利申請數(shù)量依次為400項(xiàng)、292項(xiàng)、190項(xiàng)。

2020年中國各機(jī)構(gòu)隱私計(jì)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(shù)快速發(fā)展，并通過云服務(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、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(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(fēng)險(xiǎn)之間的權(quán)衡(隱私計(jì)算),理清用戶隱私計(jì)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(jì)算發(fā)展的意義與作用