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百度点石参编信通院隐私计算两大权威报告

作者:不轻松的熊2022.08.08 11:20浏览量:701

简介:百度点石参编的《可信隐私计算研究报告(2022年)》、《隐私计算应用研究报告》相继发布。

近期,由中国通信标准化协会指导,中国信息通信研究院、隐私计算联盟主办的2022隐私计算大会上,百度点石参编的《可信隐私计算研究报告(2022年)》、《隐私计算应用研究报告》相继发布。报告由中国信息通信研究院隐私计算联盟批准发布,分别从隐私计算的安全合规与可用易用两大方面对隐私计算产业进行了研究及解读。

在工业和信息化部、人民银行、国家发改委、中央网信办等部门政策文件中,相继提到要推进隐私计算相关技术的研究攻关和部署应用,使得隐私计算技术的关注度日渐提升。且不久前,中央全面深化改革委员会第二十六次会议上,《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》的审议通过,为“原始数据不出域,数据可用不可见”的隐私计算技术的实现,拥有了更加明确的落地指引工具。

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随着市场对隐私保护需求的不断增加,隐私计算(也称隐私增强计算、隐私保护计算)的范畴也在逐渐扩大,目前广义的隐私计算被认为是涵盖隐私信息全生命周期过程的所有计算操作,包括任何实现隐私保护前提下数据安全流通共享的技术。除多方安全计算、联邦学习及可信执行环境这传统三大方法外,还包括数据限制发布的技术、数据失真的技术和一些辅助技术。伴随技术外延的扩张,隐私计算技术的可用性也在快速提升,市场正在由观望转向落地,金融、政务、通信、医疗、互联网等行业已率先开展隐私计算应用,能源、车联网等行业也开始进入探索阶段。在技术应用过程中,隐私计算因涉及数据的需求方、供给方、监管方等多方的参与,持续面临着安全性、合规性、可用性等方方面面的挑战,因此隐私计算技术如何“可信”的落地应用始终是业界最为关注的范畴。

《隐私计算应用研究报告(2022年)》主要涉及隐私计算应用背景、应用现状、项目应用部署难点及解决方案、应用展望等多个方面,系统梳理了隐私计算应用发展现状,深入剖析典型案例,并从项目管理角度详细阐述了隐私计算在部署建设中遇到的应用难点及解决方案。该报告旨在为隐私计算参与各方提供应用参考,从而进一步推动隐私计算应用落地。

《可信隐私计算研究报告(2022年)》主要包括可信隐私计算的发展背景、框架、核心要素、实践路径及未来展望等内容。基于隐私计算应用过程中面临的挑战,从供给侧角度,梳理了技术可信应用的原则,首次提出并重点探讨了“可信隐私计算”的概念及核心要素。在此基础上,分析了企业、行业的可信实践路径,并提出了未来发展的相关建议。

百度点石依托百度安全22年的技术积累,深耕行业领先技术领域,基于多方安全计算、联邦学习、机器学习保护、差分隐私、MesaTEE、MesaLink TLS、MesaLinux、Rust SDK等自主研发的隐私计算安全底层技术,打造了百度点石联邦学习、百度点石机密计算、百度点石数据安全沙箱等多款产品。在业内广受好评,在老客挖掘、金融反欺诈、生物计算、政务数据开放等多个领域落地成功案例,更在《IDC PeerScape:隐私计算全景研究》报告中被选为隐私计算推荐厂商。

百度点石以AI能力驱动技术落地,依托百度丰富的数据应用经验和在技术上的持续投入,一方面,参与编撰权威报告,推进数据共享流通的隐私计算市场健康发展。另一方面,作为PaddleFL与Apache Teaclave(incubating)两大隐私计算与机密计算开源项目发起者,在生态实践方面推动隐私计算开源工作,通过联合行业内上下游合作伙伴提供整体解决方案,在保证数据安全合规的前提下,释放数据在共享流通中的生产要素价值。

本次2022隐私计算大会上,信通院还对百度所参编的《隐私计算一体机技术要求》、《隐私计算 可信执行环境产品安全要求》、《隐私计算 可信执行环境产品性能要求》及《隐私计算面向金融场景的应用规范》等多项行业标准分别进行了解读介绍。此外,百度的MesaTEE更作为隐私计算领域的主要开源框架,受到了大会的重点提及与关注。未来,百度点石将继续技术创新自主研发的道路,秉持敢为人先的理念,为新技术的应用普及拼搏努力,为数据要素市场的建设贡献力量。

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