2024.3.19隐语训练营第2讲笔记:隐私计算开源助力数据要素流通

简介: 本节课探讨了数据要素的流转和内外循环,在数据外循环中,存在数据权属和信任焦虑问题,为此提出了通过匿名化、隐私计算和区块链等技术建立技术信任体系。隐私计算遵循数据可用不可见、使用可控可计量和计算不可识的三大原则,并有安全分级标准。蚂蚁集团的隐语框架,有助于推动数据要素流通和行业进步,降低学习和应用门槛,同时增强用户对产品安全性的信心。

一、数据要素流转与数据内外循环

1、数据生命周期

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2、数据价值释放的两种形式:(数据起作用的地方)

  • 内循环
  • 外循环(与外部合作共用)

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二、数据外循环中的信任焦虑

1、数据权属问题:

三权分置的目的是使得数据持有权和数据使用权分离,保障数据持有者的权力,防止数据滥用

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2、解决方案:从技术信任转变为技术信任,基于安全可信的技术信任体系可以支持数据要素流转

  • 隐私保护:匿名化技术
  • 数据互联:隐私计算
  • 跨域管控:区块链/可信计算

3、技术信任需要完备的信任链

三、数据要素流通对隐私计算的期望

1、隐私计算三原则

  • 原始数据不出域,数据可用不可见
  • 数据使用可控可计量
  • 数据可算不可识

2、隐私计算安全分级

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四、隐私计算开源助力数据要素流通

开源能够让对隐私计算感兴趣的,需要使用隐私计算的企业或个人降低学习门槛,让用户可以分析隐私计算产品的合理性和安全性,促进数据要素流转和行业发展。隐语作为蚂蚁集团倾力打造的开源隐私计算框架,经过多轮安全验证,支持MPC,FL,TEE等多种主流隐私计算技术,可以广泛应用到多种场景,解决行业痛点。








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