2020年伊始爆发的新型冠状病毒肺炎疫情带来了第二次世界大战以来最严重的全球性的经济衰退。面对错综复杂的世界经济格局，数字经济凭借其坚强的韧性和巨大的潜力，实现了经济逆势增长。为了抢抓数字经济快速发展的历史机遇、赢得全球数字经济博弈主动权，世界各国均将发展数字经济作为经济复苏的关键举措。我国先后发布了《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度 推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》等相关文件，要求加快培育数据要素市场，提升数据要素价值。数据要素流转作为数据要素价值挖掘的核心内容，必须在保证隐私安全的前提下实现有效信息共享，为数字经济繁荣创造条件。
如何实现数据价值挖掘和隐私保护的正和博弈，隐私保护计算为此提供了行之有效的解决之道。为了实现隐私保护前提下的数据要素市场培育、综合提升国家网络安全实力及经济社会发展水平，沉着有力应对各种风险挑战。中国信息通信研究院安全研究所联合阿里巴巴集团安全部、北京数牍科技有限公司联合撰写了《隐私保护计算技术研究报告》(以下简称“报告”)。
报告详细介绍了隐私保护计算的概念内涵，提出了隐私保护计算的保护目标，深刻探讨了数据流通与协作过程中面临的“数据孤岛”、合规趋严和信任鸿沟等问题，详细分析并对比了联邦学习、安全多方计算、机密计算、差分隐私、同态加密等关键隐私保护计算技术，介绍了隐私保护计算技术在金融、政务、医疗等领域的部署经验，并对隐私保护计算技术未来发展进行了展望，以期为关注隐私保护前提下的数据要素市场培育、国家网络安全实力综合提升的社会各界提供有益借鉴与参考。
报告目录
一、隐私保护计算
(一)隐私保护计算概念
(二)隐私保护计算架构
(三)隐私保护计算目标
(四)隐私保护计算价值
二、隐私保护计算关键技术
(一)联邦学习
(二)安全多方计算
(三)机密计算
(四)差分隐私
(五)同态加密
三、隐私保护计算关键技术综合评价
四、隐私保护计算应用案例
(一)金融领域
(二)政务领域
(三)医疗领域
五、 隐私保护计算发展展望
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