隐私计算跨越式发展,数据要素价值“全面激活”-9游会

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隐私计算跨越式发展,数据要素价值“全面激活”

2022-01-29 04:25


近期,中央网络安全和信息化委员会印发《“十四五”国家信息化规划》(下称《规划》),对我国“十四五”时期信息化发展作出部署安排。


作为指导未来五年的国家信息化发展的纲领性文件,《规划》提出到2025年数字中国建设要取得决定性进展,同时着重强调了数据要素对于我国数字经济发展大局的推动作用及重要影响,并将“建立高效利用的数据要素资源体系”作为重点工作进行了详细部署。


这是继2020年4月数据被增列为生产要素以来,国家战略层面对加快培育和健全我国数据要素市场运行机制的又一项重磅指引。随着数据安全法、个人信息保护法等关键法律的相继落地实施,我国数据要素市场正迎来空前的成长和发展。


在此进程中,不仅需要数字基础设施及配套政策的不断修正完善,更需要人工智能、大数据、隐私计算等技术不断升级迭代开展多维度赋能,尽快有序激活数据要素价值,释放数据要素的巨大红利和能量,为数字中国战略添砖加瓦。


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数据红利在左,隐私安全在右




数字经济时代,数据作为驱动经济社会科技创新发展的关键生产要素,经济价值与战略价值愈发凸显。随着世界经济数字化转型的不断加速,以及新一代信息技术的迭代升级和融合应用,数字经济正开启新一轮生产要素、商业模式的全面变革。


中国信通院数据显示,数字经济已成为我国国民经济高质量发展的新动能,数字经济增加值规模由2005年的2.6万亿元增加至2020年的39.2万亿元呈现高质量、高增速的“双高”特性,并加快向数字产业化、产业数字化,数据价值化、数字化治理的“新四化”趋势转型。


这其中,数据作为核心的生产要素之一,正在从助力经济发展的辅助工具,向引领经济发展的核心引擎转变,不仅将成为各行各业认知复杂系统、提升效率的新思维、新手段,也将成为推动我国经济转型升级的新动力,实现“数字中国”战略弯道超车的新机遇和新途径。


但是,由“数据”引发的安全威胁与挑战也日益严峻,数据治理仍然面临诸多难题。


“要特别注意数据的安全和隐私保护难题。”科学技术部高新技术司副司长梅建平日前表示。一方面,数据全生命周期过程中,数据所有权与管理权分离,真假难辨,多系统、多环节的信息隐性留存已导致数据跨境跨系统流转追踪难、控制难,数据确权和可信销毁更加困难;另一方面,数据泄露事件层出不穷,超级网络平台数据垄断加剧,个人隐私泄露严重,导致网络诈骗等犯罪活动猖獗。


更重要的是,数据只有通过共享、流通才能发挥出更大的社会和经济价值,因此未来跨主体的数据协作将成为数字经济的新常态。但由于目前数据流通与交易规则、用途用量控制制度尚未确立和完善,数据滥用、误用乱象严重,引发了一系列潜在问题和风险。


因此,顶层设计层面正不断探索一系列既能促进数据要素市场化配置改革、又能规范交易流通秩序的制度安排。比如,国务院办公厅日前发布《要素市场化配置综合改革试点总体方案》,提出探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式,在保护个人隐私和确保数据安全的前提下,分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用。


作为保护数据隐私安全、支撑数据有序流通的关键技术——隐私计算,近几年受到了政产学研各界的广泛关注。隐私计算,通常指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下,对数据进行处理和计算,完成数据价值挖掘的技术体系。其最直观的作用在于保障数据在流通和融合过程中的“可用不可见”,实现数据所有权和数据使用权之间的分离。


近几年,隐私计算技术一跃成为新风口。在业内人士看来,2020年是“隐私计算元年”,2021年则是隐私计算的“商业落地元年”——这样“爆发式”的发展和落地,也在一定程度上引领着新一轮技术革新和产业升级,赋能数字经济。


宏观上,隐私计算技术在促进数字经济发展、建设智慧城市、实现“数字中国”战略等方面扮演着不可替代的角色。主流观点认为,隐私计算技术正以其强大的数据处理和挖掘能力、隐私安全保障能力,在政府、企业等不同场景、不同数据源之间发挥着高效的“连通力”和“激活力”。


微观上,隐私计算技术能够在地域联通和行业联通两个维度上发挥有效的互联互通作用,解决单体数据提供者数据量不够以及数据所有者自身数据处理能力不够的问题,促进数据协作和数据共享,充分发挥数据价值。


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主流实践“排头兵”




启明创投合伙人周志峰曾表示,我国目前正处于隐私计算商业引爆的前夜,2022年或成为规模化商业落地的第一年。


行业内不乏头部科技企业和专精特新企业,将隐私计算技术在多个产业领域和应用场景中,进行了有效且可量化的落地和实践。


横轴看地域联通——以区域为边界进行数据开放,以下列举在城市传染病防控和地方金融服务的应用场景。


翼方健数:宜昌传染病多点触发监测和智慧化预警平台


隐私计算企业“翼方健数”构建了区域范围内以传染病防控为目标的政企协作案例。通过打通多个政企内外部数据源并跨平台联合计算,包括从城市医疗数据隐私安全计算平台获得历史药品销售、高风险症候群数据,从城市政务数据隐私安全计算平台获得民政、教育、人社数据,结合第三方搜索公司的关键词搜索量数据等,进行症候群热点发现预警。基于这些数据的联邦学习时空预测模型,不仅可以提前数天预知高风险人群的数量,还能够帮助医生提高传染病诊断的准确率。这一平台通过政企数据融合,各部委数据协作,利用不同数据源筛选出传染疾病的高风险人群,精准筛选、消除误报,实现数据驱动的智能传染病防控。以站在城市数字化转型的高度和角度,通过隐私计算方式,让不同数据源通过应用方式进行打通,释放区域数据的应有价值和活力。受大数据融合应用和隐私保护的双重需求驱动,同类项目也正在多地进行模式复刻与规划。


翼方健数


腾讯云:助力浦发银行北京分行“政融通”为地方客户提供安全便捷的智能服务


腾讯云计算基于“联邦学习”的多方数据学习“政融通”在线融资项目,并成功“入盒”北京市第二批金融科技“监管沙箱”项目。该项目旨在通过业界领先的“联邦学习”技术,在保障数据安全和个人隐私的前提下,充分发挥政府、金融机构及其他社会数据价值,建立起专属的风控模型,为金融服务带来诸多好处。一方面,“政融通”在线融资项目可进一步创新拓客渠道,实现产品精准化营销,提高客户业务落地转化率。另一方面,有助于普惠金融精准滴灌,解决企业在线融资时存在的无授权、无数据、无建模、无营销的痛点问题,从而提升中小微企业的贷款效率,降低金融服务成本与风险,助力中小微企业平稳发展。浦发银行北京分行作为浦发银行首个入选金融科技“监管沙箱”项目的分行机构,加强新技术在金融服务中的应用,积极应对金融风险的挑战,将不断地为北京企业、客户提供安全便捷的金融科技产品。


首都金融


纵轴看行业联通——以行业为边界进行数据开放,以下列举在的生物医学科学数据协作和电信网络防诈骗的应用场景。


长三角生物医学产业大数据联盟:隐私计算与区块链结合,共推生物医学产业数据开放协作


科学数据已成为全球科学系统基础设施的重要组成部分,被认为是经济社会发展的重要战略资源和国家科技创新和竞争的重要制高点。科研数据共享、开放已经成为我国和全球的必然趋势。为此,中国科学院上海营养与健康研究所、厦门大学健康医疗大数据国家研究院、上海计算机软件技术开发中心联合上海市生物信息学会、福建省生物信息学学会、广东省生物信息学会等机构共同发起“长三角生物医学产业大数据联盟”,联盟构建了生物医学产业全新的数据协作共享生态,推动相关领域大数据的共享开放和产业应用,促进领域产业快速发展,助力生物医学产业大数据高质量发展。该生态依托于隐私安全计算和区块链技术的智能大数据共享应用分析平台“node-智数坊”。


长三角生物医学产业大数据联盟


中国移动:梧桐大数据隐私计算平台构建多维应用生态体系


中国移动梧桐大数据积极布局多方安全计算(mpc)、联邦学习(federal learning)等新技术,规划建设中国移动隐私计算系统,实现了数据安全融合、匿踪安全查询、多方安全计算和联合安全建模等功能。在运营商行业内,中国移动联合其他运营商通过匿踪查询和联邦学习技术,共同建设诈骗电话识别模型,在保证数据“可用不可见”的前提下进行黑名单共享,解决了各个运营商数据覆盖面不全的问题,同时避免了用户隐私数据泄露的风险,有效支撑了工信部、公安部等部门实施电信网络诈骗治理,降低了网络犯罪风险。


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未来可期,行稳致远




在笔者看来,作为数据计算、分析及保障数据安全的核心技术之一,隐私计算技术将成为激活数据要素市场、引导可持续发展的“催化剂”和“安全员”,数字经济的底层基础设施——为金融、医疗、生物医药等多行业、多领域构筑坚实的数据应用基础和技术保障。


正如中国信息通信研究院党委书记、副院长宋灵恩所言,激发数据要素价值,赋能数字中国建设,要充分利用技术工具,“推动区块链、安全多方计算、联邦学习等隐私计算技术应用,从技术层面实现数据交易流通中的‘可用不可见’,保障数据安全与发展并重。”


可以预见的是,这将是一项关乎国计民生的宏伟工程。目前,我国数据要素市场整体已进入高速发展阶段,2020年我国数据要素市场规模达到545亿元,预计到2025年,规模将突破1749亿元(国家工信安全中心测算数据),由此产生的数据分析、流通、共享需求,将成为隐私计算行业及企业持续验证技术、不断成长和发展的肥沃土壤。


这一关键风口之上,行业“追风者”蜂拥而至。近两年,互联网巨头、网络安全、大数据公司、初创型科技企业及行业数据高度聚合型企业纷纷入局隐私计算,不断加大资本和技术投入,迅速丰富和拓展了行业赛道。


据笔者观察,由于商业模式、业务逻辑、战略布局侧重各异,隐私计算赛道上的竞跑者逐渐由一些科技型企业的发展路径分成了两大派别,也都产生极具代表性的“准独角兽”:  


一类则是专注数据价值,以隐私计算为基底发展全栈技术、投入全栈行业或是立足隐私计算,精耕某一行业领域的“实践派”,代表企业包括业内备受瞩目的“准独角兽”翼方健数、稳扎稳打深耕于金融全领域的富数科技等。


另一类是钻研密码学、计算机科学等隐私计算技术或是专注将隐私计算应用在学术研究的“学术派”,代表企业为国宝级科学家姚期智教授领导的华控清交、主攻生命科学方向的锘崴科技等;


两大派别之间其实并不存在绝对的对比和冲突,学术研究与应用落地,本就是隐私计算技术的基础和进化过程,两者互为补充,也互为辅助。同样的,两条发展路径也都离不开资本力量的注入,离不开市场和时代的推进,两者合力描绘出了隐私计算赛道的前景与蓝图——


一边是广阔的市场前景:毕马威2021年发布的《深潜数据蓝海-2021隐私计算行业研究报告》指出,三年后隐私计算的技术服务营收有望触达100-200亿人民币的空间,甚至将撬动千亿级的数据平台运营收入空间。


另一边则是眼下如火如荼的资本投融资:据算力智库不完全统计,截至2021年11月底,隐私计算厂商累计获得近70笔股权融资,公开披露的融资总额约65亿元。


此外,笔者关注到,近期国家工业信息安全发展研究中心信息政策所发布了一份《数据要素价值及评估方法的探索分析》,数据显示,2018年我国数据规模为7.6zb,约占全球的23.0%,预计2025年增至27.8%,我国将成为全球最大的数据圈。


这项数据在某种程度上验证了《规划》强调的重点工作——“十四五”时期,要充分发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用,精准谋划、有序推进我国数据资源开发利用、数据要素价值释放迈上新台阶,为网络强国、数字中国、智慧社会建设奠定坚实基础。


这也意味着,将我国的数据资源优势尽快转化为经济增长优势,将不仅是顶层设计、部委及地方政府的新任务,也将成为隐私计算企业加速深耕、攻坚的新目标、新愿景。


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