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隐私计算联盟：可信隐私计算研究报告（2022年）（35页）.pdf

编号：89472

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隐私计算联盟：可信隐私计算研究报告（2022年）（35页）.pdf

1、可（二）行业层面，打造可信隐私计算产业生态行业层面，打造可信隐私计算产业生态可信隐私计算的实现不仅仅是企业的实践就足够，更需要多方参与协同，最终形成一个相互影响、相互支持、相互依赖的良性生态。首先，标准化组织积极构建可信隐私计算的标准体系。政策法律只能规定原则和底线，需要标准从可执行可落地的层面进行具体指导和约束。目前，CCSA TC601、TC260、IEEE、ITU 等多个标准化组织已经发布或正在编制多个隐私计算产品或应用场景的相关标准规范。例如，今年 6 月人工智能隐私保护机器学习系统技术要求和人工智能可信联邦学习技术规范国家标准召开标准草案编制会，中国信通院联合隐私计算联盟

2、编制金融场景应用规范隐私计算面向金融场景的应用规范。其次，权威机构积极开展企业产品的评测验证。权威机构评测是 25 检验目标对象是否达到相关要求的有效手段，由于隐私计算技术的复杂性，更加需要专业的第三方机构给予全力支持。围绕可信隐私计算的核心特征，要重点考虑隐私计算系统的安全性、隐私保护能力、流程可审计性、性能、稳定性和场景应用等方面的表现。中国信通院云大所、隐私计算联盟自从 2019 年至今，已经进行 6 个批次的“可信隐私计算评测”，涉及 102 家企业、124 个产品的评测13，已经成为供给侧产品研发和需求侧采购选型的风向标。26 第五章可信隐私计算发展建议可信隐私计算发展建议打造可信赖的隐私计算系统已经成为各界关注的焦点和努力的方向。通过实践可信隐私计算方法论，有助于提升隐私计算的可信水平，让其更好的被社会大众接受。

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