数据流通的范式变革 — 隐私保护计算
柴尔德
满仓搞的剁手专业户
2023-04-11 17:33:47
简化版本
具体内容太繁杂，嫌麻烦就看下边四图
1、数据脱敏，会降低数据质量，且同样存在很大安全风险；
2、沙箱技术，数据精度也不高。
3、隐私保护计算：①原始数据不出域，可用不可见（安全保证了)；②数据不动模型动”，不共享数据，而是共享数据价值（数据确权）；③数据使用可控可计量（法律合规）
繁杂版本
01
「数据可用不可见」是隐私计算的本质价值之一
√可用是目的，不可见是安全要求。而围绕「可用不可见」，隐私计算的技术也是发生了多次迭代，到如今才开始在金融、医疗、政务等领域大规模应用。
√虽然各国早就出台了隐私相关的法规，比如欧盟的 GDPR 和国内的《数据安全法》，但是为什么直到今天，隐私计算才成为了大众关注的热点，王爽认为，技术的发展是一部分，而新出现的人工智能对于大数据的需求也推动了隐私计算的发展。
也正因此，隐私计算处于高速发展的初期阶段，未来会经历数据网络的搭建、开放应用生态的构建，以及数据运营分润等阶段。
√未来的商业模式也有更多可能性，甚至可能会与 Web3、区块链结合，面向 ToC 也有了新的可能性。甚至在某一天，个人数据的所有权是掌握在个人手里的，应该由个人来控制数据的使用，并且个人数据被使用以后的价值也应该反馈给个人
√隐私计算商业化主要是三种模式，分别是：建设、开放应用和数据流量的分成费用。短期内建设比较多，从中长期来看，更多的是开放的应用和数据的分润。
02
全球隐私计算图谱报告
03
全球隐私计算技术趋向
04
案例
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中科江南
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