什么是隐私计算？
中国纪检监察报
近年来，大数据、人工智能、云计算等数字技术蓬勃发展，新技术带来了新业态和新的增长，然而，隐私泄露、网络欺诈、流量欺诈等现象的存在也成为数据要素健康流通的阻碍，为互联网治理带来挑战。因此，构建一个安全的数据协作技术环境显得十分必要且紧迫，而隐私计算可以在数据不泄露的前提下，对数据进行计算并得到计算结果，在创造更好的数据底层环境的同时，体现数据深层价值，深入推动行业传统数据业务转型。
隐私计算是什么？中国信息通信研究院云计算与大数据研究所大数据部副主任闫树解释称，隐私计算是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合。从技术机制来看，隐私计算涉及三大技术体系的联合创新：一是人工智能算法，二是分布式系统和底层硬件，三是密码学协议设计。
闫树认为，与传统数据使用方式相比，隐私计算的加密机制能够增强对于数据的保护、降低数据泄露风险。因此，包括欧盟在内的部分国家和地区将其视为“数据最小化”的一种实现方式。同时，传统数据安全手段，比如数据脱敏或匿名化处理，都要以牺牲部分数据维度为代价，导致数据信息无法有效被利用，而隐私计算则提供了另一种解决思路，保证在安全的前提下尽可能使数据价值最大化。
目前，隐私计算已开始在不同行业初步应用，其中金融和医疗领域的应用场景相对成熟。在国家医疗健康大数据的首批试点城市厦门，基于隐私计算的健康医疗大数据应用开放平台已经建立；在金融领域，依托隐私计算技术构建的风险控制模型，实现了跨行业数据链接，提升反欺诈能力，目前在互联网金融和消费金融方面得到广泛应用。
在政务方面，隐私计算技术为政务数据的开放提供了有效解决方案。目前，多地将隐私计算纳入数字化发展规划，将其作为促进数据经济的突破口，比如应用在数字政府、数字社会建设等。广东省今年7月发布的《广东省数据要素市场化配置改革行动方案》中，就提出了构建包含隐私计算在内的新型数据基础设施；成都也将在全国率先建设基于超算中心的隐私计算平台。
责任编辑：梁斌 SF055
