隐私计算白皮书(2022年)

引言】：
《隐私计算白皮书（2022年）》由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会指导，隐私计算联盟、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会联合主办，旨在为产业界提供应用隐私计算技术的参考指导，推动行业的健康发展。

【背景】：

• 数据流通是数据价值化的重要途径。
• 传统的数据共享方式存在隐私泄露风险，阻碍了数据共享和利用的进一步发展。
• 隐私计算技术为解决数据共享和利用过程中的隐私泄露问题提供了新的解决方案。

【主要内容】：

• 隐私计算技术原理：包括多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等。
• 隐私计算技术应用场景：包括金融、通信、互联网、政务、医疗、制造、能源等领域。
• 隐私计算技术面临挑战：包括技术挑战、应用挑战和监管挑战。
• 隐私计算技术发展趋势：包括隐私计算技术与其他技术的融合、隐私计算技术标准化和规范化、隐私计算技术应用场景的不断拓展等。

【典型方案】：

• 金融领域：隐私计算技术可以应用于金融风控、反欺诈、信贷评分等场景。
• 通信领域：隐私计算技术可以应用于通信运营商的数据共享、数据分析等场景。
• 互联网领域：隐私计算技术可以应用于互联网平台的数据共享、数据分析、精准营销等场景。
• 政务领域：隐私计算技术可以应用于电子政务、公共数据共享、政务服务等场景。
• 医疗领域：隐私计算技术可以应用于医疗数据共享、疾病诊断、药物研发等场景。
• 制造领域：隐私计算技术可以应用于工业互联网、供应链管理、产品质量控制等场景。
• 能源领域：隐私计算技术可以应用于能源数据共享、能源交易、能源管理等场景。

【结论】：
隐私计算技术作为保障数据安全流通的有效方式，乘时乘势高速发展，已逐渐成为促进数据要素跨域流通和应用的核心技术。隐私计算技术的发展将呈现与其他技术的融合、标准化和规范化、应用场景不断拓展等趋势。

【中文关键词】：
隐私计算、数据共享、数据利用、数据隐私、多方安全计算、联邦学习、可信执行环境

【英文关键词】：
Privacy Computing、Data Sharing、Data Utilization、Data Privacy、Secure Multi-Party Computation、Federated Learning、Trusted Execution Environment