2022年隐私计算行业研究报告.pptx

中国隐私计算行业研究报告

?2022.3iResearchInc.;

（PrivacyPreservingComputing）

隐私保护计算（PrivacyPreservingComputing），又称“隐私计算”，是指在提供数据隐私保护的前提下，对数据进行分析计算的一类技术。进而在保障数据隐私安全的基础上，可以让数据以“可用不可见”的方式进行安全流通。隐私保护计算是一个技术体系，而非一项单一的技术。

市场中主要采用“隐私计算”的表述形式，因此本报告中均以“隐私计算”作为统一的表达方式。

实际上，还有资料将“隐私计算”和“隐私保护计算”进行了分别定义与解释，可见目前关于“隐私计算”存在多样化的概念界定方式。

对于此类问题，报告不再过多赘述。本报告定义仅用于统一读者理解，方便后文的相关研究论述。;

?中国隐私计算在法律政策和市场需求的双轮推动下，实现了“产学研”协同发展。商用实践领先于国外，技术发展各有千秋。

?2021年中国隐私计算市场规模为4.9亿元，预计至2025年将达到145.1亿元。目前隐私计算处于基建期，市场需求集中于基础产品服务，数据运营商业模式因拥有巨大市场发展空间而被广为看好。

?2016年～2022年Q1，中国隐私计算行业共计发生55起融资事件，累计融资金额超30亿元人民币。

?研究范围：报告分别从“产品与技术选型、安全性问题、性能问题、软硬件结合、国产化、隐私计算跨平台互联互通”六个方面对隐私计算技术展开了分析。

?市场调研：研究团队面向金融、政务等领域的行业用户，重点对“产品与技术选型、安全性问题、性能问题、软硬件结合”等问题展开了市场调研，以定量的方式反映了行业用户的需求和关注点。

?策略与建议：分析师针对“产品与技术选型、隐私计算的安全性实践”等重点问题给出了相关策略及建议。

?分析师通过“iResearch：2021-2022年中国隐私计算效能发展象限”、“iResearch：隐私计算实践洞察雷达”等研究工具，对隐私计算的商用实践情况进行研究输出，并展开相应解读。

?针对“用户所关注的隐私计算技术服务商能力”以???“行业用户的技术实践战略视角下：隐私计算应用的重要关注点”等相关问题，研究团队面向金融、政务领域的行业用户展开了调研。

?分析师结合“iResearch：隐私计算发展周期洞察矩阵（对趋势的研究，中国市场）”对隐私计算行业的整体发展趋势进行了研究与分析，并针对“市场参与者发展格局、行业技术基础设施建设、

应用层场景实践、隐私计算跨平台互联互通、算力加速需求”五大问题展开了细化解读。;

趋势洞见：中国隐私计算发展趋势分析4;

数据安全合规流通的法律法规及相关政策;

传统的数据流通方式已无法满足合规要求，实现数据的可信流通是推进数据要素市场化配置的基础

大数据产业的迅猛发展，激发了数据要素流通的市场空间。中国大数据产业在“十三五”发展期间取得了显著的发展成效，产业规模年均复合增长率超过30%，2020年超过1万亿元。同时，《“十四五”大数据产业发展规划》发展目标提出：到2025年，大数据产业测算规模突破3万亿元，年均复合增长率保持在25%左右。

传统数据流通方式无法满足合规需求，需要通过创新的技术或模式来实现数据要素的可信流通。在大数据产业迅猛发展的背后，数据隐私安全相关问题也在逐渐暴露，传统“复制式”的数据流通方式让商业隐私信息、个人隐私信息等产生了泄漏，无法满足法律合规要求。而倘若在数据提供方处展开计算，虽然可以让数据不出域，但会暴露业务方的计算规则与计算模型，进而暴露业务方的商业隐私。因此，若想让数据要素实现良好的市场化配置，行业首先需要完善数据可信流通能力的建设。

行业用户对数据要素流通的关注点;

隐私计算可以构建“数据可用不可见，用途可控可计量”的数据可信流通范式

隐私计算通过在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算，可以保障数据以“可用不可见”的方式进行安全流通。除了“数据可用不可见”的特性外，隐私计算中的多方安全计算技术还可以控制数据的用途以及用量，进而做到数据“用途可控可计量”。在应用实践中，隐私计算还可以融合区块链技术来强化在“数字身份、算法、计算、监管”等方面的信任机制，进一步完善数据要素的确权、定价与交易的可信体系建设。

基于隐私计算的数据可信流通

不可逆的密文交互;

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