2021年中国隐私计算行业发展现状、行业发展的意义及作用分析[图]

隐私计算管小红 2021-06-15 06:01 来源：智研咨询

一、基本概念

隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，具体是指在处理视频、音频、图像、图形、文字、数值、泛在网络行为信息流等信息时，对所涉及的隐私信息进行描述、度量、评价和融合等操作，形成一套符号化、公式化且具有量化评价标准的隐私计算理论、算法及应用技术，支持多系统融合的隐私信息保护。

隐私计算（PrivacyComputing）可以让使用者在数据本身不对外泄露的前提下，实现数据分析计算的一类信息技术。

隐私计算的基本概念

资料来源：智研咨询整理

隐私计算涵盖信息所有者、信息转发者、信息接收者在信息采集、存储、处理、发布（含交换）、销毁等全生命周期过程的所有计算操作，是隐私信息的所有权、管理权和使用权分离时隐私信息描述、度量、保护、效果评估、延伸控制、隐私泄漏收益损失比等方面。

隐私计算的应用场景十分广泛，比如：

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我国隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，是隐私信息的所有权管理权和使用权分离时隐私度量、隐私泄漏代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统。而国外隐私计算被定义为“privacyenhancingtechnologies”(PETs)，即隐私增强技术。

国内国外隐私计算的对比

-	国内	国外
定义	面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，是隐私信息的所有权管理权和使用权分离时隐私度量、隐私泄漏代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统。	隐私计算被定义为“privacyenhancingtechnologies”(PETs)，即隐私增强技术。2001年，一套信息和通信技术措施系统，在保障系统功能的前提下，通过消除或减少个人数据或防止对个人数据进行不必要和/或不希望的处理来保护隐私。2002年，隐私增强技术是有助于保护个人隐私的广泛技术，从提供匿名性的工具到允许用户选择是否、何时以及在何种情兄下披露个人信息的工具。2019年，隐私增强技术定义为“任何软件解决方案、技术流程或其他技术手段，用以增强数据的隐私和机密性”，特别包括“匿名化和假名化技术、过滤工具、反跟踪技术、差异隐私工具、合成数据和多方安全计算”。
定义提出方	学术层面:2016年发布的《隐私计算研究范畴及发展趋势势》正式提出“隐私计算”—词	国家层面：美国法案、世界经合组织、欧盟委员会等
侧重点	技术特性	强调对数据保护的作用
内涵	从2016年的数据扰乱、数据匿名化进展至今日的包含人工智能、密码学、数据科学等众多领域交叉融合的跨学科技术体系，涵盖同态加密、多方安全计算差分隐私等众多技术方法。	广义上：保护个人或敏感信息隐私性的任何技术方法，包括例如广告拦截、浏览器扩展插件等相对的简单技术。狭义上:隐私增强技术主要指互联网信息所依赖的加密基础结构，即联邦学习、多方安全计算、零知识证明等“新兴”隐私增强支术。

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二、行业发展现状

信息技术、移动通信技术等的紧密结合与快速发展，以及智能终端软硬件的不断升级与换代，促进了互联网、移动互联网、云计算、大数据、物联网等方面的技术发展，同时催生了以Amazon/淘宝为代表的电商、以Facebook/微信为代表的社交、以Uber/滴滴为代表的出行等各种新型服务模式，大幅度提升了人们的生活品质。

随着信息技术的快速发展和个性化服务的不断演进，海量用户个人信息数据的频繁跨境、跨系统、跨生态圈交互已成为常态，加剧了隐私信息在不同信息系统中有意/无意留存，随之而来的隐私信息保护短板效应、隐私侵犯追踪溯源难等问题越来越严重，现有的隐私保护方案已不能提供体系化的保护。世界各国纷纷颁布具体措施来保护隐私信息。

国内外隐私计算的具体政策措施

国别	具体政策
美国	美国以国家法案支付隐私计算技术的研究与应用	拜登政府宣告对美国进行有意义的联邦隐私改革
		美国众议院和参议院制定了《促进数字隐私技术法案》
欧盟	欧盟发布技术指南肯定隐私计算的作用及价值	2020年7月，欧盟法院在SchremsⅡ中判定欧盟-美国隐私保护盾无效
		2021年1月28日，欧盟网络安全局发布《数据保护和隐私中网络安全措施的技术分析》
英国	英国设立国家机构研究隐私计算技术并促进相关应用	于2018年成立数据伦理与创新中心
		2020年7月，CDEI发布《解决对公共部门数据使用的信任问题》报告
中国	中国在政策规划中提出利用隐私计算解决相关问题	2019年8月，人民银行《金融科技发展规划（2019-2021年）》
		2019年9月，工信部《工业大数据发展指导意见（征求意见稿）》
		2020年12月，发改委《关于加快构建中国一体化大数据中心协同创新体系的指导。

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新技术、新服务模式的产生与快速发展促使海量用户个人信息跨系统、跨生态圈甚至跨境交互成为常态，用户个人信息在采集、存储、处理、发布（含交换）、销毁等全生命周期各个环节中不可避免地会在不同信息系统中留存，导致信息的所有权、管理权与使用权分离，严重威胁了用户的知情权、删除权/被遗忘权、延伸授权。另一方面，缺少有效的监测技术支撑，导致隐私侵犯溯源取证困难。

多方安全计算发展

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智研咨询发布的《2021-2027年中国隐私计算行业市场深度分析及投资前景趋势报告》显示：2012年以来，隐私计算初创企业数量呈增长趋势，2020年，隐私计算初创企业71家，较比上年增加18家，同比增长33.96%。

2012-2020年隐私计算初创企业数量及增长

资料来源：国家工业信息发展信息中心、智研咨询整理

隐私计算企业背景多样:有互联网龙头企业、网络安全及大数据公司、初创型科技企业、行业数据高度聚合企业。

各隐私计算企业背景

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随着资本关注度的提升，隐私计算产业融资事件基本呈现逐年递增，至2020年底，隐私计算融资事件数量10件，较2019年增加3件。

2016-2020年度隐私计算融资事件数量

资料来源：国家工业信息发展信息中心、智研咨询整理

2020年隐私计算领域融资融资以Pre-A轮为主，多杞融咨金额招1D轮亿人民币，最高达到17.8亿人民币，占44%；其次是天使轮，占36%；B轮占12%；D轮占8%。

隐私计算融资轮次分布

资料来源：国家工业信息发展信息中心、智研咨询整理

截至2021年3月19日，有四家企业专利数量在200件以上，分别是蚂蚁集团、Microsoft、阿里巴巴、中国平安，蚂蚁集团全球隐私技术专利数量累计740件，排名第一；第二是微软，隐私技术专利数量305件；第三是阿里巴巴，隐私技术专利数299件；第四是中国平安，隐私技术专利数量282件，其中IBM、Intel、微众银行、腾讯科技、华为、国家电网挤进前十。

全球新兴隐私技术发明专利申请数量（截至2021年3月19日)

排名	企业简称	国家/组织/地区	全球新兴隐私技术发明专利申请数量：件
1	蚂蚁集团	中国	740
2	Microsoft	美国	305
3	阿里巴巴	中国	299
4	中国平安	中国	282
5	IBM	美国	192
6	Intel	美国	160
7	微众银行	中国	144
8	腾讯科技	中国	115
9	华为	中国	115
10	国家电网	中国	111
11	Samsung	韩国	103
12	Google	美国	87
13	Apple	美国	68
14	Facebook	美国	59
15	浪潮	中国	54
16	Thomson	美国	53
17	Philips	荷兰	51
18	中国南方电网	中国	45
19	OneTrust	美国	44
20	京东数科	中国	42
21	VSA	美国	40
22	中国电科	中国	40
23	NEC	日本	39
24	McAfee	美国	38
25	MitsubishiElectric	日本	38
26	中国移动	中国	37
27	Accenture	爱尔兰	36
28	Nokia	芬兰	36
29	百度控股	中国	35
30	三六零	中国	33
31	如般量子	中国	29
32	Qualcomm	美国	29
33	中兴	中国	29
34	Sony	日本	29
35	AT&T	美国	28
36	LG	韩国	27
37	OPPO	中国	27
38	中国银行	中国	26
39	JPMorganChase	美国	26
40	矩阵元	中国	25
41	华控清交	中国	25
42	NTT	日本	25
43	Intuit	美国	24
44	SAPSE	德国	24
45	Nuance	美国	23
46	SecurityFirst	美国	23
47	HP	美国	23
48	CapitalOne	美国	20
49	LeapYear	美国	20
50	中国工商银行	中国	20
51	Panasonic	日本	20
52	ROBERTBOSCH	德国	19
53	中国联通	中国	18
54	Wipro	印度	18