以人脸识别为例，在人脸识别技术正在广泛应用在支付转账、解锁解密、交通案件、实名登记、开户销户、门禁考勤等场景，每一项都影响到我们的财产、健康、隐私等安全。

我们到底把多少隐私信息留在了网上，留给了多少平台，恐怕多到连自己都记不清了。而我们对于这些数据最终的去向、用途和安全性几乎一无所知。

就在央视新闻的一则晚间栏目的报道中，记者调查发现，在某一网络交易平台，只要花2块钱就可以买到上千张人脸照片，5000多张人脸照片不到10块钱，单张人脸照片不到1分钱。而这些照片都来自真人在社交网络所分享的真实生活照和自拍照。如果再叠加上用户的身份信息，其很有可能被用到精准诈骗、洗钱、涉黑等违法犯罪中。

一方面是用户大量数据隐私泄露的泛滥成灾，一方面是相关企业平台难以获得有效合规的数字资源，这一矛盾使得越来越多的企业呼唤一种新的数据治理和应用方案。

至此，一种用以保护数据不外泄为前提，但又能实现数据分析和计算的隐私计算（Privacy Computing）已经正式提上日程。

无论是出于数据合规合法的考虑，还是出于数据应用的考虑，企业都正在加大对数据隐私保护的力度。根据国际调研机构Gartner最新的一份战略科技趋势预测，隐私计算成为2021年重点深挖的9项技术之一。Gartner还预测，到2025年，将有一半的大型企业机构使用隐私计算在不受信任的环境和多方数据分析用例中处理数据。

这些新趋势的出现，为隐私计算提出了新的要求，也将提供广阔的产业应用需求。

从技术端来说，隐私计算现在有两种主流解决方案，一种是采用密码学和分布式系统的方案，一种是采用可信硬件的方案，实现接收多方隐私数据输入输出。

密码学方案目前以MPC为代表，以秘密分隔、不经意传输、混淆电路、同态加密等专业技术来实现，近几年其通用性和性能正在得到显著提升，具有实际应用的价值。可信硬件技术当前主要以可信执行环境（TEE）为主，构建一个硬件安全区域，数据仅在该安全区域内进行计算，核心是将数据信任机制仍然交给像英特尔、AMD等硬件方，因其通用性高、开发难度低，在对数据保护并不严苛的场景下可以发挥重要价值。

另外，在人工智能大数据应用的大背景下，“联邦学习”也是隐私计算领域主要推广和应用的方法。

在以人工智能、大数据应用为代表的新技术周期中，隐私计算为互联网平台和企业提出了更高的数据治理要求，即真正要做到以用户为中心，不必依赖企业自身或第三方公司控制的数据服务器进行安全保障，让用户真正掌握自己的数据所有权，保护数据安全和隐私要求。

在产业端，隐私计算应用场景不断扩展。

比如在金融行业。国内隐私计算产品目前主要应用于金融行业的风控和获客，即多家金融相关机构在不泄露客户个人信息的前提下对客户进行联合画像和产品推荐，在多头借贷等场景下能有效降低违约风险。

在医疗行业，通过隐私计算技术，医疗机构与保险公司之间可以在不共享原始数据的情况下分析投保者的健康信息。在政务行业，隐私计算可以提供政府数据与电信企业、互联网企业等社会数据融合的解决方案。在一些地方政府的相关规划里，隐私计算有望成为下一个应用推广的重点。

未来，隐私计算将广泛应用于金融、保险、医疗、物流、汽车业等众多拥有敏感隐私数据的领域，在解决数据隐私保护问题的时候，也帮助缓解行业内的数据孤岛问题，为大量AI模型的训练和技术落地提供一种合规的解决方案。

现在，随着社会发展进入数据要素时代，移动互联网进入下半场和国际局势的变化莫测，数据要素问题变得更加复杂。在隐私计算领域，公民数据安全使用的法律定位、企业内和企业间的数据的分析应用以及全球性的数据跨境交易流通，都面临着前所未有的挑战，在各个环节也还都存在各自的问题。

可以预见，隐私计算将在未来企业间、组织间的数据治理和数据协作，以及像人工智能、新基建等新兴数字产业的商业应用中发挥出举足轻重的作用。

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