—— 政策聚焦 ——
1.国家互联网信息办公室公布《数据出境安全评估办法》自2022年9月1日起施行
7月7日国家互联网信息办公室公布《数据出境安全评估办法》（以下简称《办法》），并将于今年9月1日起正式施行。《办法》明确了应当申报数据出境安全评估的4种情形、数据出境安全评估的内容及具体流程等，进一步规范数据出境活动。《办法》明确，数据出境活动主要包括数据处理者将在境内运营中收集和产生的数据传输、存储至境外，或前述数据存储在境内，但境外的机构、组织或者个人可以访问或者调用。
2.国家互联网信息办公室就《个人信息出境标准合同规定（征求意见稿）》公开征求意见
为了规范个人信息出境活动，保护个人信息权益，促进个人信息跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室起草《个人信息出境标准合同规定（征求意见稿）》，并于近日面现向社会公开征求意见。《征求意见稿》要求，依据标准合同开展个人信息出境活动，应坚持自主缔约与备案管理相结合，防范个人信息出境安全风险，保障个人信息依法有序自由流动。同时，《征求意见稿》明确提出个人信息处理者向境外提供个人信息前，事前应当重点开展的6项个人信息保护影响评估。
查看详情—— 行业要闻 ——
1.蚂蚁开源可信隐私计算框架“隐语”，联合CCF设立“隐私计算专项科研基金”7月4日下午，蚂蚁集团宣布面向全球开发者正式开源可信隐私计算框架“隐语”。开源发布会由中国信通院隐私计算联盟支持，中国银行业协会首席信息官高峰、中国信通院云大所所长何宝宏、中国计算机学会秘书长唐卫清等嘉宾现场及在线参与。会上，蚂蚁集团和中国计算机学会（简称，CCF）联合设立“CCF—蚂蚁隐私计算专项科研基金”，将致力于隐私计算前沿技术研究。查看详情
2.隐语开源社区联合华东师范大学召开「隐私计算技术创新及产业实践」专场学术沙龙
6月30日，由隐语开源社区联合华东师范大学联合出品的「隐私计算技术创新及产业实践」专场学术沙龙于线上正式召开，来自蚂蚁集团隐语团队、阿里巴巴达摩院、阿里云机器学习平台PAI团队及华东师范大学数据科学与工程学院研究生学院的多位嘉宾进行了报告分享，内容涵盖从隐私计算全局观念，到细分的主流技术分支，从视觉算法到文本隐私。加小助手微信SecretFlow01可获取课件pdf
3.2022西湖论剑·网络安全大会发布“网络安全未来十大趋势展望”
7月2日至3日，以“构建安全可信的数字世界”为主题的2022西湖论剑·网络安全大会在杭州、北京同步举行。为携手应对网络安全面临的新形势、新挑战，进一步赋能行业高质量发展，“网络安全未来十大趋势展望”征集推选成果在大会期间发布。十大趋势分别是：网络安全顶层设计，主动免疫可信计算，隐私计算，数据安全治理，新技术新应用安全，关键信息基础设施安全保护，网络安全保险，软件供应链安全，数字货币安全，网络安全教育、技术与产业融合。
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4.Gartner发布当前到2024年五大隐私趋势
根据Gartner的研究，随着全球隐私法规数量的不断增加，企业机构应关注五项重大隐私趋势，以应对保护个人数据和遵守监管要求方面的挑战。Gartner发布了当前到2024年的五大隐私趋势：数据本地化、隐私增强计算技术、AI治理、集中式隐私用户体验、远程模式进化为“万物皆混合”。其中，Gartner预测，到2025年60%的大型企业机构将使用至少一种隐私增强计算技术技术来支持分析、商业智能和/或云计算的应用。
5.贵阳大数据交易所气象专区完成近300万元交易额；福建大数据交易中心将正式揭牌
今年4月，贵阳大数据交易所首个官方数据专区：“气象专区”正式上线运行。经过近70天的试运行，气象专区已完成近300万元交易额，面向能源、电力、水利、工程建设、农业、交通等多个行业提供气象数据产品，包括但不限于网格预报产品、可视化实况气象格点产品、延伸气象数据服务等。
第五届数字中国建设峰会日前召开新闻发布会，将于7月23日至24日在福建省福州市举办。据发布会消息，福建省计划推出100个大数据资源开发利用典型应用场景，建设福建大数据交易中心。第五届数字中国建设峰会上，福建大数据交易中心将正式揭牌，大数据交易平台将启动上线，并实现首批交易。查看详情
6.一句话资讯
【国内头条】
1我国数字经济规模超45万亿元，稳居世界第二。
2山东数据牵头制定数据产品登记团体标准正式发布
3经济日报发文：有必要做好隐私计算
4信通院发布《2022大数据十大关键词》
【海外头条】
1英国与韩国达成协议，将允许共享两国的互联网数据
2全球首个IEEE隐私计算互联互通国际标准编制工作启动
—— 研究/观点——
1.专访｜图灵奖获得者、中科院院士姚期智：只有数据要素流通起来才能产生大规模的经济价值
“数据正在成为数字经济的关键生产要素，充分释放数据要素价值，迫切需要加快推进数据要素市场化建设。”图灵奖获得者、中科院院士、清华大学交叉信息研究院院长姚期智近日接受记者专访时表示，应该进一步增加数据交易类技术、数据流通审计技术、数据建模与模型治理等底层技术的投入，并以这些底层技术“新基建”为引领，加快实现数据要素市场化配置、合理分配数据要素收益等。
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2.研究｜专为决策树打造，NUS&清华大学联合提出快速安全的联邦学习新系统
随着联邦学习的发展，联邦学习系统也层出不穷，然而大部分联邦学习系统不支持树模型的联邦学习训练。相比于神经网络，树模型具有训练快，可解释性强，适合表格型数据的特点。决策树的代表性模型为 Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)。由于一棵树的预测能力有限，GBDT 通过 boosting 的方法串行训练多棵树，通过每棵树用来拟合当前预测值和标签值的残差的方式，最终达到一个好的预测效果。代表性的 GBDT 系统有 XGBoost, LightGBM, CatBoost, ThunderGBM。然而，这些系统都不支持联邦学习场景下的 GBDT 训练。近日，来自新加坡国立大学和清华大学的研究者提出了一种专注于训练树模型的联邦学习新系统 FedTree。
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3.中国信息安全网络空间战略论坛｜用隐私计算技术实现数据出境合规利用
在各主要国家和地区的法规条例中，数据出境多被聚焦于数据的跨境流动这个维度，即数据从一个国家转移到了另一个国家。因此，各国对数据出境安全高度关切，强调数据在本国境内存储与处理、对数据出境进行安全评估。当前数据出境及出境安全面临的困难涉及：数据出境被狭义理解为数据跨境流动、确需跨境数据流动的情形有待澄清、对重要数据的定义及范围识别难。
