您的当前位置: 首页 > 新闻中心 > 行业分析 > 隐私计算行业市场分析

隐私计算行业市场分析

隐私计算行业市场分析

隐私计算行业市场分析

隐私计算行业指的是将数据中的运算算法和原始数据离线储存,而在计算过程中无法直接获取原始数据的计算模型技术。其主要应用领域涵盖医学、金融、社交网络、物联网、机器学习等多个领域,它可以保护数据的隐私,并且能够改善计算性能。


一、隐私计算行业市场概况

隐私计算技术被认为是一种极具前途的技术,经过多年发展,隐私计算技术和隐私保护技术的兴起,引发了一系列的应用。隐私计算行业作为一个新兴的行业,其市场容量也是比较大的。它不仅可以为传统行业如金融、采矿、保险、制造业带来巨大的改变,也可以在AI、军事、气象、数据分析等多个领域取得巨大的进步。

在国内,一些企业已经将隐私计算作为其市场策略的重要组成部分,如腾讯、京东、华为等。同时,国家相关部门也在开展大量的隐私计算项目,例如科技部的中美新一代信息技术项目中,军委、国家政策研究室也开展了一系列的隐私计算等项目。

此外,中国已经成立了支持我国隐私计算应用发展的国家级隐私计算安全技术创新中心,其任务是打造一个专业的研发型、示范性、实证性隐私计算平台,提供一站式隐私计算解决方案,集聚国家一流的研发团队和专业技术支持,通过不断推动和促进产业化发展,更好地支持国内外企业技术创新。

因此,目前,我国的隐私计算行业正在兴起,并取得了良好的发展,已进入全新阶段,隐私计算行业市场具有越来越大的发展潜力。

二、隐私计算行业发展环境

1、政策环境

建立完善的法律体系是隐私计算行业发展的基础,国家正大力推动其法制化,并启动了《境外非公开数据保护法》的制定。此外,国家还对推动隐私计算技术发展采取了一些政策措施,如尝试建立国家“十三五”智慧城市建设计划,为隐私计算的应用提供了政策支持。

2、技术环境

隐私计算所面临的技术问题较多,这些技术主要涉及智能技术、任务分解技术和量子计算技术等方面。此外,还有各种算法技术和分布式编程系统,也是提高隐私计算的效率和能力的重要技术。

3、资源配置环境

由于隐私计算是一项新兴的技术,国家制定相关的资源投入规划也是必要的。因此,国家鼓励企业对隐私计算研究开发付出巨大的投资,公司把投资目标放在了资源配置上。

三、隐私计算行业发展前景

隐私计算技术具

本文标签

本文由作者AG发布,版权归原作者所有,禁止转载。本文仅代表作者个人观点,与本网无关。本文文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺,请读者仅作参考,并请自行核实相关内容。

相关报告

TokenInsight:区块链与分布隐私计算(15页).pdf
TokenInsight:区块链与分布隐私计算(15页).pdf

分析师 江鹏 区块链与分布式隐 私计算 June 2019 TokenInsight 同时提供项目深度 分析,行业研究报告以及咨询服 务,您可通过一下方式联系我们: TokenI Find, Create, and Spread Value in Blockchain. 区块链与分布式隐私计算 要点总结 1

腾讯研究院:腾讯隐私计算白皮书2021(30页).pdf
腾讯研究院:腾讯隐私计算白皮书2021(30页).pdf

技术趋势平台化和容器化是未来可信计算与云平台融合的关键路径。可信计算开发和部署成本较高,为了满足多样化业务的需求,向使用者提供简易和低成本的服务,平台化和容器化正成为各大厂商的主流选择。例如通过将远程/本地证明、可信信道的建立、数据密封在内的可信功能整合在TEE基础平台,实现对于隐私计算任务的无差别工作流程

中国移动:通信联合会:2021隐私机密计算蓝皮书(40页).pdf
中国移动:通信联合会:2021隐私机密计算蓝皮书(40页).pdf

尽管近几年,我国有关信息安全保护方面的立法得到了进-步的加强和细化,但总体来说仍处于探索阶段。2009年, 隐私权 法律地位得到确立,被写入 侵权责任法中,这也是隐私权首次被纳入相关法律。同年,刑法修正案(七)新增加了非法获取公民个人信息罪以及出售、非法提供公民个人信息罪,对相关的违法行为提供量刑参考。20

零壹财经:隐私计算:2021年中七大技术趋势展望(13页).pdf
零壹财经:隐私计算:2021年中七大技术趋势展望(13页).pdf

隐私计算之外,开源已经成为整个软件开发领域大势所趋。在整个软件开源行业,据中国最大的开发者社区 CSDN 数据报告显示,2021 年初的 CSDN 去重用户已达 3200 万,并且保持高速增长态。开源项目文章数量逐年上升,并从 2017 年开始,连续两年高速增加,也证明了开源在中国开发者群体中越来越受关注。

计算机行业深度报告:隐私计算千亿蓝海市场加速开启-210809(14页).pdf
计算机行业深度报告:隐私计算千亿蓝海市场加速开启-210809(14页).pdf

(3)微众银行联邦学习方面,早在2019 年 2 月,微众银行便将自主研发的全球首个工业级联邦学习框架 FATE 予以正式发布,提供基于数据隐私保护的分布式安全计算框架,为机器学习、深度学习、迁移学习算法提供高性能的安全计算支持。目前,FATE 已在信贷风控、客户权益定价、智慧零售、智慧医疗、监管科技等领域

隐私计算联盟&amp云大所:2021年隐私计算与区块链技术融合研究报告(55页).pdf
隐私计算联盟&amp云大所:2021年隐私计算与区块链技术融合研究报告(55页).pdf

高效的全同态加密方案一直是隐私计算的重点课题从同态加密(Homomorphic Encryption,HE)的概念提出开始,经历了早期的半同态方案、类同态方案之后,高效的全同态加密方案一直是该领域的重点发展方向。部分同态算法和类同态加密效率更优,但仅支持单一运算类型的、有限次的密文运算,可应用的场景和产品较

零壹财经:2021年隐私计算专利报告(12页).pdf
零壹财经:2021年隐私计算专利报告(12页).pdf

目前,隐私计算核心技术主要包括联邦学习、可信执行环境和多方安全计算。联邦学习最早在2016年由Google率先提出。按照腾讯云的解释,联邦学习(Federated Learning,FL)是一种打破数据孤岛、释放 AI 应用潜能的分布式机器学习技术,能够让联邦学习各参与方在不披露底层数据和底层数据加密(混淆

中国移动:2021隐私计算应用白皮书(50页).pdf
中国移动:2021隐私计算应用白皮书(50页).pdf

前言 版权声明 编写委员 珺 目录 FOREWORD 隐私计算发展的时代背景 隐私计算技术体系 国外隐私计算行业实践 国内隐私计算应用实践 通信运营商行业隐私计算实践 隐私计算发展趋势展望 参考文献 1/ 1.隐私计算发展的时代背景 /2 3/ 2.隐私计算技术体系 /4 5/ /6 1, 征 A B A

客服
商务合作
小程序
服务号
折叠