隐私计算应用研究报告2023版

【引言】：
随着数据要素的重要性日益凸显，隐私计算技术在保障数据安全流通的同时，面临着新的挑战和机遇。《隐私计算应用研究报告（2023年）》由中国信通院云计算与大数据研究所联合隐私计算联盟共同完成，旨在为隐私计算的应用提供指导，推动其在各行业和数据流通模式下的快速发展。

【背景】：
我国数据要素流通尚处于起步阶段，数据流通平台主要包括公共数据开放平台、数据交易平台和企业集团数据开放平台。数据流通模式分为数据开放、数据共享和数据交易。隐私计算技术在这些模式中的应用有助于提升数据流通的安全性和效率。

【主要内容】：
报告分析了隐私计算在数据流通领域的应用现状，包括在金融、政务、医疗、通信、互联网等行业的应用场景。同时，报告探讨了隐私计算在数据流通平台的应用模式，如公共数据运营、企业内部数据流通等，并指出了隐私计算技术在性能、成本和合规性方面面临的挑战。

【典型方案】：
报告中提到了隐私计算在金融、政务、医疗等行业的应用案例，以及跨行业数据流通平台的发展。这些案例展示了隐私计算技术在提升数据安全性、降低交易成本和提高业务价值方面的潜力。

【结论】：
隐私计算技术的发展需要在性能优化、行业需求适配和数据流通模式的多样化方面取得突破。同时，为了实现大规模应用，还需要解决技术实施、业务成本和合规保障等方面的挑战。

【中文关键词】：隐私计算，数据流通，数据安全，技术挑战，应用实践

【英文关键词】：privacy computing, data circulation, data security, technical challenges, application practice