近年来,金融、能源、电力、通信、交通等领域的关键信息基础设施安全保护政策相继出台,密集落地,进一步明确了数据安全管理工作相关责任主体、保护原则、管控流程与目标等内容,为各行各业提供了扎实的数据安全实践参考标准。
当前,中国已逐渐形成以《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等为核心,以《关键信息基础设施安全保护条例》、《网络数据安全管理条例(征)》、《商用密码管理条例》、《网络安全审查办法》等为落地配套,以《信息安全技术关键信息基础设施安全保护要求》为标准要求的一整套关键信息基础设施保护法规体系。
如果你想了解隐私计算行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等进行了分析……我们研究院撰写的《2023-2028年中国隐私计算行业市场深度调研与发展趋势报告》。重点分析了我国隐私计算行业将面临的机遇与挑战，对隐私计算行业未来的发展趋势及前景作出审慎分析与预测。
所谓隐私计算，是在处理和分析数据的过程中，能保持数据的不透明、不泄露、无法被恶意攻击及被其他非授权方获取。从技术角度来看，隐私计算是一套包含人工智能、密码学、数据科学等众多领域交叉融合的跨学科技术体系，实现数据的“可用不可见”，其中关键技术包括联邦学习、多方安全计算、安全求交、匿踪查询、差分隐私、同态加密等。
隐私计算在行业中的应用具有重要意义。一是赋能，通过隐私计算的技术，在不共享明文数据、保障数据安全和用户隐私的前提下，实现多方数据协同;二是业务创新，基于隐私计算做业务模式的创新，能够让之前因数据泄露风险不能进行的业务变为可能;三是合法合规数据利用，通过隐私计算技术联通数据孤岛，赋能多方数据合作，可以有效打击数据黑产;四是从技术角度来看，隐私计算的快速发展反推了很多技术的进步。
同盾科技已经发布了天启可信AI开放操作系统，并在隐私计算技术落地案例极少的当下，同盾科技已协助某国有大型商业银行围绕着企业级数据分级分类、敏感信息保护等行业及监管关注的焦点问题展开咨询以及落地工作。
平安则是基于联邦学习、多方安全计算等核心技术，提供面向数据隐私安全保护的一站式综合解决方案服务。目前，由金融壹账通与平安科技共同研发的的蜂巢联邦智能隐私计算平台已经成为解决当下数据难题与隐私保护的一大利器，助力企业建设基于隐私保护的跨企业、跨数据、跨领域的大数据AI生态。