12月12日，由杭州市人民政府、浙江省商务厅主办，杭州市数据资源管理局、杭州市商务局（杭州自贸片区管委会）、杭州市人民政府国有资产监督管理委员会、杭州市地方金融监管局、杭州市金融投资集团有限公司和杭州国际数字交易有限公司共同承办的首届全球数字贸易博览会之江数字贸易分论坛——国际数字服务与数字产品交易论坛在杭州国际博览中心举行。会上，由杭州市数据资源管理局指导和牵头的“杭州国际数字交易联盟”正式成立，同时联盟正式发布了《全球隐私计算图谱报告》（以下简称《报告》）。报告创新性地以全球视野从图谱、技术、应用、开源、趋势等多个维度，全面展示了全球隐私技术发展整体概貌，为加快数据要素市场化流通，创新数据要素开发利用机制，保障全过程的数据安全提供支持。发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。数据要素是数字经济深化发展的核心引擎，流通是数据要素价值释放的本质要求，而安全合规是数据有序流通的基本前提。隐私计算作为围绕数据使用与交换而采取的保护技术，为数据流通与安全并存提供了解决方案。
《报告》从全球隐私计算发展概况、全景图谱、技术趋向、应用案例、开源情况、趋势展望分6个板块为我们详细梳理了全球隐私计算的发展态势，绘制了一幅隐私计算行业全景图谱，全面总结了当前隐私计算的技术发展路线和开源情况，深入剖析典型案例并突出展示案例的亮点和意义，旨在促进隐私计算产业高质量发展，助推数据要素安全流通，为社会各界提供参考。
以下是报告部分节选实录，完整版参见文末获取方式
当前信息产业蓬勃发展，数据价值潜力巨大，呈持续高速上升趋势，同时国际国内持续推进隐私保护数据安全法律法规体系建设，数字经济发展与数据安全隐私保护并存。随着隐私计算技术提出和多年发展，国内隐私计算产业开始进入快速上升期，商业模式初显，但国内外存在一定差异。
隐私计算主要的技术实现路径分为三种，从应用层到底层自上而下可以分为：融合隐私保护技术的联合建模（联邦学习）、以密码学为核心的技术实现（安全多方计算）、以及依托可信硬件的技术实现（可信执行环境）。隐私计算技术应用需要兼顾安全、可信、高效、易用、产业互联互通等多项能力。《报告》将从这几个方面分别展示隐私计算技术的发展趋势。
现阶段，国内外隐私计算的运用集中在企业与企业、企业与政府之间的数据交互，主要由隐私计算厂商通过为企业或政府机构提供服务，起到保护个人隐私、保障数据安全的作用。在具体应用中，隐私计算已经在金融、医疗等对数据有迫切需求的领域，以及政务、运营商等对数据开放增值有明晰规划的行业，率先进行了大量探索，并且开始出现一些落地实践。另外，在车联网、能源等领域也显现出积极探索的态势。目前行业虽整体仍处于“探索期”，但是商业实践已呈现出从POC进入敏捷实践阶段的趋势。
国外企业在隐私保护技术方面布局较早，在应用探索上相对领先，但尚未形成大规模多场景落地应用的局面。整体来看，国外在医疗领域应用相对较多，在金融、政务、跨境等领域也有一些探索和实践。在国内，隐私计算应用在多个场景相继落地，呈现出蓬勃发展的景象，诸如翼方健数的“传染病多点触发监测和智慧化预警平台”、华控清交的“云医付：个人医疗助贷产品”、原语科技的“基于隐私计算的保险风险识别与评估”、以及安恒信息的“隐私计算+公共数据授权运营新模式”等。近年来，国内外隐私计算开源框架与应用工具不断涌现，开源项目涵盖了安全多方计算、联邦学习、可信执行环境、同态加密等各个技术领域，目前已呈现出覆盖领域完整、应用工具丰富、百花齐放、百家争鸣的局面。尤其是2022年，在国内更是被称为“隐私计算开源之年”，有蚂蚁集团、原语科技、翼方健数等企业推出了多个隐私计算开源项目，进一步促进了隐私计算技术的普及、应用和发展。 当前国际国内的开源项目主要集中在安全多方计算、联邦学习、可信执行环境、同态加密四个技术领域上。在每一个技术领域，都有相对完整的技术框架和针对性较强的技术库。开源热度持续增高，不断有新的开源产品出现。
《报告》特邀暨南大学副校长、国家杰青翁健，阿里巴巴集团资深安全专家洪澄，原语科技创始人李延凯，富数科技合伙人黄奉孝等四位行业内专家带来了隐私计算在科研、技术、产业、产品生态等多方面的思考和启发。
本次在首届全球数字贸易博览会之江数字贸易分论坛——国际数字服务与数字产品交易论坛上发布的《全球隐私计算图谱报告》是由OpenMPC社区（开放隐私计算）联合北京航天航空大学杭州创新研究院、杭州安恒信息技术股份有限公司、杭州国际数字交易有限公司、京东科技信息技术有限公司等多家行业内知名企业，在华为云计算技术有限公司和杭州数据安全联盟等单位的大力支持下，经过广泛调研征集和深入细致讨论共同完成。在此，感谢所有支持和参与编写《全球隐私计算图谱报告》的政企单位、研究机构和行业专家，感谢所有关注隐私计算行业发展、贡献开源的各界人士。后续图谱报告将由OpenMPC社区持续更新、定期发布，欢迎联系探讨，共同推动隐私计算高质量发展，促进数据要素市场快速发展。
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