隐私计算与公共数据开放白皮书

隐私计算与公共数据开放白皮书2022版

更新日期:2022年8月1日分类标签: 语言:中文平台:没限制

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【引言】:
公共数据开放是数字经济和数字社会发展的重要基础,也是政府治理现代化的重要内容。然而,在公共数据开放过程中,安全和隐私保护问题成为了一个挑战。为了解决这一问题,隐私计算作为一种新型数据安全技术应运而生,为公共数据开放提供了新的技术保障。

【背景】:
公共数据开放是数字经济和数字社会发展的重要基础,它能够促进信息共享、创新和发展。然而,公共数据开放面临着安全和隐私保护的挑战。在公共数据开放过程中,个人隐私和敏感信息可能会被泄露或滥用,这给个人和社会带来了风险和损失。

隐私计算作为一种新型数据安全技术,通过将数据进行加密、脱敏或联邦学习等处理,能够在保护个人隐私的同时实现数据的共享和利用。它为公共数据开放提供了新的技术保障,使得数据可以在不泄露个人隐私的情况下被广泛使用。

【主要内容】:

  • 公共数据开放的现状与挑战
    公共数据开放已成为各国发展大数据的重要战略举措之一。近年来,我国公共数据开放取得了明显进展,但是仍然存在数据质量不高、实用价值不强、应用成效不突出等问题。
  • 隐私计算作为新型数据安全技术的潜在优势与应用场景
    隐私计算(Privacy compute 或 Privacy computing)是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合,达到对数据“可用、不可见”的目的。隐私计算在公共数据开放领域的应用展望包括:
    保护数据安全:隐私计算技术能够增强对于数据的保护,降低数据泄露风险。
    促进数字经济:隐私计算可以帮助实现“数据可用不可见,可控可计量”,满足隐私保护需求下的数据价值传递需求,打破数据孤岛,实现数据的广泛应用。
  • 隐私计算在公共数据开放领域的应用展望
    隐私计算在公共数据开放领域的应用展望包括:
    建立多源统一的数据资源体系:隐私计算可以帮助构建多源统一的数据资源体系,满足社会公众的实际需求。
    建立多管齐下的安全保障体系:隐私计算可以帮助建立多管齐下的安全保障体系,解决数据开放可能引发的个人隐私、商业秘密、国家安全等潜在风险挑战。
    建立多方参与的评价激励机制:隐私计算可以帮助建立多方参与、客对公的公共数据开放评价激励机制,不断优化完善数据开放工作。

【典型方案】:

  • 数据脱敏:通过对原始数据进行处理,去除或替换敏感信息,以保护个人隐私。常见的数据脱敏方法包括匿名化、泛化和扰动等。
  • 数据加密:通过使用加密算法对数据进行加密,以防止未经授权的人员访问和使用数据。常见的数据加密方法包括对称加密和非对称加密等。
  • 数据联邦学习:一种分布式机器学习技术,可以在不共享原始数据的情况下,对数据进行联合建模和分析。它通过在各个参与方之间进行模型更新和聚合,实现了数据的共享和利用,同时保护了数据的隐私。

【结论】:
隐私计算作为一种新型数据安全技术,为公共数据开放提供了新的技术保障,能够有效解决数据开放过程中的安全和隐私保护问题。它在公共数据开放领域具有广阔的应用前景,可以促进公共数据开放的深入发展,推动数字经济和数字社会的发展。然而,隐私计算仍然面临着技术、政策和伦理等方面的挑战,需要进一步研究和探索。

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