隐私计算——推进数据”可用不可见”的关键技术
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浙江嘉兴
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作者闫树 等
出版社电子工业出版社
ISBN9787121429958
出版时间2022-03
装帧平装
开本16开
定价105元
货号31386873
上书时间2025-01-07
商品详情
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作者简介
闫树，理学博士，中国信通院云计算与大数据研究所大数据与区块链部副主任，高级工程师。主要研究方向为数据流通、隐私计算、大数据产业等。牵头编写《大数据白皮书》《数据流通关键技术白皮书》及数据流通、多方安全计算、联邦学习等相关行业标准。重点参与工信部大数据十三五、十四五规划编写。袁博，中国信通院云计算与大数据研究所大数据与区块链部工程师。主要研究方向为隐私计算测评。牵头编写《隐私计算白皮书》。吕艾临，中国信通院云计算与大数据研究所大数据与区块链部工程师，主要研究方向为数据流通。
目录
第1章 隐私计算概述1
1.1 背景：数据流通的困境2
数据流通是发展数字经济的关键2
数据流通需求强烈但也困境重重4
技术手段为数据流通提供新方案6
1.2 隐私计算的兴起9
什么是隐私计算10
隐私计算的体系视图12
1.3 隐私计算的发展历程15
密码学理论的研究阶段15
可信硬件的出现与应用17
联邦学习被正式提出18
第2章 隐私计算的技术原理20
2.1 以多方安全计算为代表的密码学技术21
多方安全计算的概念21
多方安全计算的起源21
多方安全计算的底层技术23
多方安全计算的特点29
基于多方安全计算的隐私计算平台30
其他基于密码学的隐私计算技术32
2.2 以联邦学习为代表的融合衍生技术38
联邦学习的概念38
联邦学习的起源39
联邦学习的分类41
联邦学习的实现流程44
联邦学习的特点46
基于联邦学习的隐私计算平台48
2.3 以可信执行环境为代表的可信硬件技术50
可信执行环境的概念50
可信执行环境的起源50
可信执行环境的实现方案52
可信执行环境的特点56
基于可信执行环境的隐私计算平台58
2.4 各类隐私计算技术的对比59
2.5 隐私计算相关的其他技术61
隐私计算vs数据脱敏61
隐私计算vs区块链63
第3章 隐私计算的算法应用65
3.1 联合查询66
算法协议实现联合查询66
基于公钥密码体制的PSI67
可信硬件实现联合查询72
3.2 联合统计73
联合统计概念73
安全联合统计74
3.3 联合建模76
传统逻辑回归算法77
横向逻辑回归算法77
纵向逻辑回归算法78
3.4 联合预测80
第4章 隐私计算的应用场景82
4.1 联合风控82
案例一 针对小微企业的信贷风控83
案例二 身份信息核验与保护87
案例三 共建金融信贷准入评分模型91
案例四 隐私计算助力金融机构提升联合风控效率95
联合风控场景应用的难点与挑战99
4.2 联合营销99
案例一 汽车客户群联合建模分析101
案例二 车险风险评估多方安全计算103
案例三 国产化的金融数据建模应用106
联合营销场景应用的难点108
4.3 智慧医疗109
案例一 新冠病毒基因组分析检测疫情发展110
案例二 厦门健康医疗大数据应用开放实践114
案例三 全基因组关联分析引擎120
智慧医疗场景应用的难点与挑战124
第5章 隐私计算的产业现状126
5.1 透过外部配套环境看隐私计算127
政策扶持127
学术研究132
专利发明134
开源生态135
联盟组织138
标准规范139
资本支持144
5.2 透过内部市场竞争看隐私计算149
国外市场149
国内市场153
第6章 隐私计算的法律合规问题166
6.1 隐私计算有助于提升数据流通和使用的合规性167
隐私计算有助于降低授权的风险和成本167
隐私计算有助于促进数据流通167
隐私计算可增强参与方对数据流通的控制168
隐私计算符合最小必要原则的精神169
隐私计算可成为匿名化技术方案的重要组成部分170
6.2 隐私计算技术合规风险分析172
原始数据的合规瑕疵可为数据处理带来“原罪”172
数据和模型泄露可能减损技术的安全性173
从梯度或参数信息中可能反推出原始数据174
参与方可能打破技术信任的完整性175
计算过程中可能侵犯商业秘密或知识产权等权利176
输出计算结果可能仍包含敏感信息177
参与方存在超范围使用数据的风险177
可能涉及多国法律管辖及承担境内存储的义务179
6.3 关于合规路径的探讨180
搭建合规基准框架和内部合规管理制度180
根据输入模型的数据选择合规路径181
控制参与方带来的风险184
针对跨境隐私计算进行安全评估184
通过技术手段控制隐私计算全流程的风险185
留存证据证明企业的合规实践185
积极参加行业组织并参与标准建设187
积极关注立法和监管的最新动向188
第7章 隐私计算面临的问题与挑战190
7.1 隐私计算的技术本身需要持续性突破190
如何平衡性能和安全是持续性议题191
互联互通壁垒或使数据“孤岛”变“群岛”193
7.2 隐私计算的市场认知和信任尚未完善196
技术推广应用仍需全面的市场教育196
技术本身的安全性挑战市场信任197
7.3 隐私计算的应用合规性缺乏明确界定199
隐私计算合法合规的“红线”不明199
隐私计算技术滥用缺乏监管201
第8章 隐私计算的发展展望203
8.1 多方协同强化研发，技术可用性将持续提升203
算法优化和硬件加速将成为技术可用性提升的重要方向203
开源协同降低开发门槛，加速隐私计算技术迭代204
8.2 创新突破稳步向前，技术应用将不断拓展206
应用场景将向传统场景探索拓展206
多元技术融合有望拓展应用边界207
8.3 市场竞争仍将持续，产业生态将不断完善208
市场格局尚未形成，行业初期合作或将多于竞争208
法规体系完善提供技术应用的顶层指导210
标准体系制定有望助力隐私计算应用落地210
内容摘要
当前，数据流通不畅已成为制约我国大数据产业发展的重要问题。数据拥有者出于数据安全保密的顾虑而不愿共享数据，使得不同企业、不同机构间难以获取对方的数据进行联合分析或建模。为解决这一问题，大数据从业者们从多种角度进行了诸多探索。从目前发展现状和趋势看，隐私计算技术最有可能成为实现这一突破的关键。本书拟从背景、技术、应用、产业、合规、挑战等方面介绍隐私计算发展情况。拟包含内容如下所示：一、隐私计算概述二、隐私计算的技术原理（技术特点、分类、典型架构、对比）三、隐私计算的应用算法（解决的主要问题、计算模型、应用原理、应用范式）四、隐私计算的应用场景（需求来源、参与方类型、典型案例分析）五、隐私计算的产业现状六、隐私计算与数据流通法律合规七、隐私计算面临的问题与挑战八、隐私计算发展趋势展望
精彩内容
推荐序这是一个人人都在谈“大数据”的时代。然而，相信凡是在工作中和数据稍有关联的人，都会听到“数据孤岛”这样的说法。不同的数据拥有方，彼此的数据互不连通，形成了一座座“数据孤岛”。岛屿群间相互割裂，彼此孤立。然而，我们都知道，数据只有流通融合才能充分释放价值。例如，普惠金融需要更多的数据来完善建模，有效发放贷款，广告营销往往也需要跨行业的数据来提升精准度。然而，数据一旦交给别人就面临着失控的风险，数据流通的各方也很难彼此相互信任。
目前我国数据要素市场化配置尚处于起步阶段，甚至可以说，数据流通在某种层面还处于“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；三是确保流通过程的合法合规仍然较难把握。
那么，这两年越来越火热的隐私计算技术是干什么的呢？它如何解决此类数据流通面临的困境呢？本书从技术角度给出了答案。
简而言之，隐私计算是一种实现数据“可用不可见”的技术。通过这类技术，我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，这样的技术相比直接计算，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。这也就是为什么虽然多方安全计算早在二十世纪80年代就被提出来了，但直到现在才“重焕新生”—当时隐私计算比通常的计算慢数百万倍，使得其在当时的条件下只具有理论意义。而最近几年，随着计算能力的增强（算得越来越快）、算法协议的优化（计算速度从慢百万倍降低到慢几百倍）和计算成本的降低（多计算一些也花不了多少钱），人们忽然发现，隐私计算可以用了，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。
那么作为“新生技术”的隐私计算到底用哪里，效果如何，能多大程度提升合规性，以及还面临哪些挑战呢？这些人们普遍关心的问题，也是本书致力解答的。近来数据安全相关法律法规相继出台实施，人们关于数据安全流通的意识不断提升，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，越来越多的隐私计算落地应用开展起来。但同时，我们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的挑战，值得关注和持续深入研究。
2020年，为促进数据要素依法有序自由流动，推进隐私计算技术与实体经济深度融合，提升隐私计算行业认知，中国信通院牵头成立了隐私计算联盟，成员包括政府单位、运营商、金融机构、技术厂商等在内的90余家企事业单位。联盟旨在以国家政策法规为导向，以切实服务市场需求为趋势，搭建政产学研合作交流平台，积极培育市场，释放数据价值，提升中国隐私计算的国际影响力和竞争力。一年来，联盟围绕隐私计算基础核心技术研究、行业应用落地、标准体系构建和隐私计算政策监管研究等多个方面，取得了诸多成果。可以说，这本书中的许多内容，就是作者们同隐私计算联盟的业内专家共同探讨形成的。
“可用不可见”的隐私计算技术和产业仍在快速发展，本书立足当下，介绍了现阶段隐私计算的火热现状，也展望了未来，为我们既要利用数据、又要保护数据提供了更多想象空间。
中国信息通信研究院何宝宏2021年12月
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