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《数据安全法》今起正式实施,隐私计算迎来千亿级风口

2021-09-02 14:20 中国IDC圏

导读:如今,中国对数据安全的重视正提升至前所未有的高度。

9月1日起,中国第一部有关数据安全的专门法律《数据安全法》正式施行。

这部法律分别从监管体系、数据安全与发展、数据安全制度、数据安全保护义务、政务数据安全与开放、法律责任等方面,对数据处理活动进行规制,同时也明确建立了一个数据分类分级保护制度,建立健全数据交易管理制度、安全审查制度,对违法行为的处罚力度加大。

在此之前,数据的价值和安全性之间存在鸿沟,中间的矛盾愈演愈烈,例如一些互联网企业利用数据权力对用户实施“大数据杀熟”等,让原本简单的数据流通和应用被滥用,数据本身的底层价值无法正确开发,其安全性的保护和关注十分滞后。

来源:毕马威发布的《隐私计算行业研究报告》

自20世纪70年代发展至今,隐私计算已经在金融、医疗、政务等多个场景应用落地,取得了良好效果,从业机构也因此受到了资本的不断热摔,成为近期的一个热投资赛道。

据KPMG毕马威、微众银行等机构联合发布的《2021年隐私计算行业研究报告》显示,预计到2024年,隐私计算受到大数据融合应用和隐私保护的双重需求驱动,相关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。

值得注意的是,全球多家科技巨头如微软、谷歌、英特尔、IBM、Facebook等均已在“隐私计算”技术赛道布局。

微软从2011年开始深入研究多方安全计算;谷歌则在全球率先提出联邦学习概念;英特尔(Intel)正逐步打造可信执行环境实现方案的底座;IBM则将同态加密与云服务结合,帮助用户数据安全上云;Facebook则是专攻基于隐私计算的机器学习。

而在中国,腾讯云曾推出云安全隐私计算(CSPC)平台,帮助某银行将反欺诈模型的KS提升30%以上,每年阻止数亿资金的风险贷款申请。另一家AI初创公司“瑞莱智慧RealAI”则通过RealSecure隐私保护计算平台,凭借自主研发的编译器引擎,相比传统人工编译模式,系统整体运行速度可提升20~40倍,同时模型效果也有较大提升,为某银行构建的反欺诈模型AUC可以达到80%以上,KS达到50%以上,解决多家机构数据合作过程中存在的数据孤岛和隐私泄漏等问题。

赵瑞指出,个人信息数据需要被脱敏隐藏,有很多专业做隐私计算的中间商可以提供专业服务,数据分析服务商也在加强数据安全的能力。据悉,神州数码云业务自研的Bluenic 2.0客户数据平台,已将个人隐私数据保护纳入到CDP平台运营中,通过多种数据源的对接和打通,实现数据合并分析,并进行数据脱敏,进而完成跨渠道客户ID唯一化和标签化,帮助企业在保证数据安全的前提下,架设多媒体营销通路,制定灵活的广告营销策略,有效助力企业提升获客率和客户粘性。

闫树表示,谷歌、英特尔等企业开创了隐私计算产业的潮流,目前,国外企业在学术研究和开源生态上也比较活跃,快购彩票包桌百家乐:国内隐私计算技术也正在逐步走向成熟,一些产品在特定场景下已基本具备可用性。

现阶段,中国多个地方政府正在积极规划和实施技术攻关,并把隐私计算作为重点,比如应用在数据流通和共享的交易所,或者赋能数字政府和数字社会等,通过技术、政策和市场的不断发育,为国内的数据交易市场打开了新的大门。

不过,隐私计算目前还无法解决数据流通之前和之后的权属问题和应用上的问题,未来还面临包括高通量数据、复杂场景、技术性能等诸多难点和挑战。

田天认为,隐私计算和上层应用密不可分,不能切割开来。如果将两者割裂开来,会带来很多新比如算法歧视等安全问题。或者,由于开发人员并不清楚具体处理的数据是什么,所以即使数据受到故意干扰,被黑客投入“脏数据”“毒数据”,也无从获知,这就导致“数据投毒”的风险存在。

中国信通院在《隐私计算白皮书》中指出,隐私计算产品与其他的数据处理产品不同,其本身肩负着保护隐私数据安全的重要功能,目前隐私计算的合规红线仍不明确,因此,技术服务厂商与产品使用者都应当谨慎对待隐私计算产品的安全性挑战,比如算法协议尚无法实现绝对安全、安全性共识有待形成等,从而探索平衡合规、效率和可用性要求的合规实践路径。

“对内互联互通,对外交叉融合,最终是打造数据流通的基础设施,破除产品壁垒。但现在产业发展过早,这个互联互通的时机要选择好,不能过早也不能过晚,既不能在产业没有发展起来的时候增加厂商成本,也不能在格局已定的时候进行大规模改造,所以我们认为,接下来一两年是互联互通重要的发展节点。”闫树对钛媒体App表示。

闫树强调,如今随着AI产业大力发展,隐私计算+云+大数据架构逐渐形成,仅仅依靠隐私计算还不够,依然需要更多的基础科学技术来实现新一代信息技术总体的价值释放。



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