带你读《数据安全流通方案（瓴羊隐私计算白皮书）》——1. 隐私计算的定义
二、隐私计算概述1. 隐私计算的定义隐私保护计算(Privacy-Enhancing Computation)亦可称为隐私计算，它是一类技术的统称，用于数据融通共享处理过程中的数据安全与隐私保护。“隐私计算” 可以理解为是在隐私保护的前提下，完成对数据的计算工作。面向敏感数据有使用需求而又不能明文出域的情况，隐私计算保障数据的隐私性和安全性，并使得数据参与了计算但是所有的参与者无法获取到敏感数据....
带你读《数据安全流通方案（瓴羊隐私计算白皮书）》——2. 隐私计算技术类型
2. 隐私计算技术类型隐私计算面对不同的场景，有多种技术路线可以适配。当用户对隐私计算有需求时，可以综合结合使用多种技术来实现。1) 安全多方计算安全多方计算（Secure Multi-party Computation，MPC）是指在无可信第三方的情况下，多个参与方共同计算一个目标函数，并且保证每一方仅获取自己的计算结果，无法通过计算过程中的交互数据推测出其他任意一方的输入数据（除非函数本身可....
带你读《数据安全流通方案（瓴羊隐私计算白皮书）》——3. Dataphin 隐私计算核心解决的问题
3. Dataphin 隐私计算核心解决的问题Dataphin 隐私计算在数据流通过程中解决了三个问题：• 数据使用合规问题从数据生命周期来看，数据有数据生产、数据采集、数据存储、数据传输、数据处理、数据交换、数据销毁等多个环节，稍有不慎，就会出现数据违规的现象，尤其是在跨主体数据合作，涉及双方数据交互，更容易出现数据使用违规现象。Dataphin 隐私计算从技术上保证了数据在合作的每一个链路都....
带你读《数据安全流通方案（瓴羊隐私计算白皮书）》——1. 金融
四、Dataphin 隐私计算业务场景应用1. 金融金融行业已成为隐私计算商业化落地最为成熟的场景，更是隐私计算服务厂商们的必争之地。一方面是因为金融行业拥有着个体金融数据，个体金融数据直接反映个人资产，近几年国家对于金融领域数据安全的监管也越来越严苛；另一方面，金融行业在很多业务场景上，需要建设更加开放的金融生态，融合大量外部数据实现数据的价值释放。金融行业和隐私计算结合，主要集中在风控、营销....
带你读《数据安全流通方案（瓴羊隐私计算白皮书）》——2. 汽车
2. 汽车汽车作为未来与手机相媲美的终端，近几年发展迅速。2021 年 10 月 1 号生效的《汽车数据安全管理若干规定（试行）》指出，坚持安全和发展并重，倡导汽车数据处理者在开展汽车数据处理活动中坚持“车内处理”、“默认不收集”、“精度范围适用”、“脱敏处理”等原则，减少对汽车数据的无序收集和违规滥用，预示着汽车行业对于数据安全的要求越来越高，也将成为隐私计算下一个落地应用的目标行业。汽车行业....
带你读《数据安全流通方案（瓴羊隐私计算白皮书）》——3.互联网
3. 互联网互联网行业发展了近 20 年后，大部分 ToC 需求已经趋近于饱和，用户流量增长趋缓。同时，随着互联网业务模式趋近于成熟，政策监管也越来越严格。如何在艰难的市场环节下，实现业务地破局增长，成为各互联网企业头疼的问题。打破平台之间的竞争，由竞争变为合作，进行数据、场景、业务共创，是一个重要的发展方向。其中，隐私计算技术为各企业之前实现数据安全流通共享提供了基础保障。互联网与隐私计算结合....
带你读《数据安全流通方案（瓴羊隐私计算白皮书）》——4.医院
4. 医疗医疗数据作为一项重要的资产，是医疗卫生领域重要的生产要素，也是反映国民幸福指数的根本依据。但医疗数据往往涉及个人隐私信息，医疗相关人员由于安全性及隐私性等问题，往往不愿共享医疗数据。医疗体系建设的要求势必带来医疗数据的交互利用，而隐私计算则是目前医疗数据合规利用中一项急需应用的技术。医疗与隐私计算结合，主要场景包括：医美营销、智慧医疗、医学科研、药物研发和医疗保险等。1) 医美营销• ....
带你读《数据安全流通方案（瓴羊隐私计算白皮书）》——5. 政务
5. 政务政务数据具备价值高、规模大、种类多等特征，在调节经济运行、改进政务服务、优化营商环境等方面发挥着重要作用。在《全国一体化政务大数据体系建设指南》中也指出，要推动建立政务大数据管理体系，推进政务数据资源开发利用。其中，隐私计算，以数据可用不可见的理念，将数据可见的具体信息部分和不可见的计算价值部分进行分离，在原始数据不出私域的情况下充分释放政务数据的价值，是实现政务数据安全开放共享的关键....
带你读《数据安全流通方案（瓴羊隐私计算白皮书）》——五、荣誉资质
五、荣誉资质目前瓴羊 Dataphin 隐私计算取得了三大类评测：• 通过中华人民共和国工业和信息化部下的中国信息通信研究院，隐私计算领域5 项专项评测。• 通过国家金融科技测评中心依据金融行业标准 JR/T0196-2020《安全多方计算金融应用技术规范》和 T/PCAC0009-2021《安全多方计算金融应用评估规范》评测。• 通过 ISO27001、ISO27701、ISO27018 评测。
带你读《数据安全流通方案（瓴羊隐私计算白皮书）》——六、开源项目 mpc4j
六、开源项目 mpc4jmpc4j（Multi-Party Computation for Java）开源库是一个高效且易于使用的安全多方计算（MPC）和差分隐私（DP）库，主要用 Java 实现。mpc4j 中提供了最先进的 MPC 协议和 DP 算法的实现，研究人员可以利用 mpc4j 对主流的隐私计算协议实现公平的性能比较。瓴羊 Dataphin 隐私计算目前可以直接调用 mpc4j 将协....
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