隐私计算技术有哪些？应用在哪些场景或行业？

1 隐私计算相关技术

隐私计算技术是在保护数据本身不对外泄露的前提下，多个参与方通过协同对自有数据处理、联合建模运算、分析输出结果、挖掘数据价值的一类信息技术。隐私计算技术有多方安全计算、可信执行环境、联邦学习、同态加密、零知识证明、差分隐私、区块链等。

2 隐私计算技术对比分析

(1)多方安全计算(MPC)：通用性高、计算和通信开销大、安全性高，研究时间长，久经考验,性能不断提升

(2)可信执行环境(TEE)：通用性高，性能强,开发和部署难度大，需要信任硬件厂商

(3)联邦学习(FL)：综合运用MPC、DP、HE方法，主要用于AI模型训练和预测

(4)同态加密(HE)：计算开铺大，通信开销小，安全性高,可用于联邦学习安全聚合、构造MPC协议

(5)零知识证明(ZKP)：广泛应用于各类安全协议设计，是各类认证协议的基础

(6)差分隐私(DP)：计算和通信性能与直接明文计算几乎无区别，安全性损失依赖于噪声大小

(7)区块链(BC)：基于带时间戳的块链式存储、智能合约、分布式共识等技术辅助隐私计算，保证原始数据、计算过程及结果可验证

3 中国隐私计算行业及场景应用

随着技术的发展，有关隐私计算技术与产品渐渐变得成熟，中国数字经济的发展推动着数据安全与个人隐私安全受到各界的广泛关注，互联网科技公司、金融机构、医疗、电信、电网、大消费等多个行业公司也在纷纷踏足隐私计算行业，探索隐私计算的应用。

(1)金融+隐私计算：金融+隐私计算技术是当前的一个重点应用领域，主要应用场景有供应链金融、资产管理、保险理赔、风险管理、反洗钱、金融身份认证、征信评估、财务审计等

(2)医疗+隐私计算：医疗行业包括医学研究、临床诊断、医疗服务等细分领域逐渐表现出对数据分析和应用挖掘的强烈需求。相关科技公司运用隐私计算技术搭建有关系统/平台，各节点的医疗机构在不需要共享原始数据的情况下进行联合建模和联合数据分析，有效推动医疗行业数据高效利用。

(3)电网+隐私计算：部分企业近年来逐步探索隐私计算技术在智能电网中的应用。零壹智库专利数据统计显示，我国有30家公司申请了电网+隐私计算相关专利。其中，专利申请数量最多的两家公司分别是国家电网和南方电网。

(4)其他场景：隐私计算应用场景还包括出行、智能汽车、酒店、民航、招聘等。很显然，各行业对于隐私计算技术均有不同程度的需求，但是大部分场景处于研发阶段，未来发展还需更多投入。

来源：《零壹智库：隐私计算在金融领域应用发展报告（2021）：开启新纪元（91页）.pdf》

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