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隐私计算开源如何助力数据要素流通

2024-03-21 53
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简介： 这一讲的第一部分对上一讲中提到的，数据流转中的利益对齐和安全焦虑问题进行补充:[第2讲：隐私计算开源如何助力数据要素流通](https://www.bilibili.com/video/BV11p421U73N/)。

数据外循环共赢的理想状态

  • 数据提供方收益：营收扩大、数据资本化、数据资产化
  • 数据使用方收益：业务提效、运营降本、营收扩大

数据外循环中的信任焦虑：数据权属不明确

解决这个问题的思路是利用技术信任实现数据的三权分离：

  • 数据资源持有权
  • 数据加工使用权
  • 数据产品经营权

数据要素流通对隐私计算的期望

隐私计算内涵的扩大

  • 传统的隐私计算：原始数据不出域，数据可用不可见
  • 隐私计算内涵的扩大：要求解决数据使用可控可计量的问题

隐私计算产品的尺度

隐私计算产品需要降低接入门槛

隐语SecretFlow

隐语SecretFlow是蚂蚁研发的一个开源隐私计算框架，支持主流的隐私计算技术和工业级的应用

文章标签：
安全
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