数据要素已成为核心生产要素与推动经济发展的核心力量。
数据要素的价值在不断得到释放，对提高生产效率的推动作用日益突出。日前，国务院办公厅印发《要素市场化配置综合改革试点总体方案》，此举标志着要素市场化配置改革进入向纵深推进阶段。其在“探索建立数据要素流通规则”方面中特别指出，要探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式，实现数据使用“可控可计量”，推动完善数据分级分类安全保护制度。此前，国务院办公厅印发《“十四五”数字经济发展规划》，强调数据要素是数字经济深化发展的核心引擎，到2025年数据要素市场体系初步建立，要充分发挥数据要素作用，加快数据要素市场化流通。工业和信息化部印发《“十四五”大数据产业发展规划》指出，推动数据安全产业发展，支持重点行业开展数据安全技术手段建设，提升数据安全防护水平和应急处置能力；加强隐私计算、数据脱敏、密码等数据安全技术与产品的研发应用，提升数据安全产品供给能力，做大做强数据安全产业。在大数据和人工智能时代，如何在享受新技术带来的便利性的同时保护自己的隐私，是一个重要的问题。一方面，手机、监控摄像头及各种传感器源源不断地收集人们的日常活动数据；另一方面，随着大规模机器学习算法与大数据处理技术的日益成熟，以及计算机硬件性能的不断提升，人们收集到的海量数据能够更高效地用于实际问题的建模和求解过程。然而，近年来越来越多的数据滥用和隐私泄露事件提醒着人们，不恰当地使用大数据也会带来灾难性后果：用户设备及其活动信息的泄露可能导致用户被软件“杀熟”；用户个人信息的泄露可能导致用户被犯罪分子精准诈骗。
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政策法规与市场需求双轮驱动
技术破解隐私安全与数据合规流通难题
为强化个人隐私信息保护，防止敏感数据被滥用，国家出台了一系列法律、法规，规范数据的管理和使用。继《中华人民共和国网络安全法》生效之后，《数据安全法》和《个人信息保护法》于2021年相继颁布和实施。相关法律法规均对数据跨境做出相关规定，新出台的《个人信息保护法》更是对数据跨境流动的规则作出了较为具体的规定。企业如何做好出境数据合规，成为业界关注的主要问题。除了依靠法律制度保护隐私，还有必要将隐私保护的数学理论和现实需求相结合，将隐私保护技术和计算任务相结合，在大数据分析和机器学习广泛应用的现实情况下，运用多种技术手段解决隐私泄露问题。隐私计算便是解决这类问题的核心研究课题。因此，学习隐私计算的相关技术，建设隐私计算平台和系统，探索隐私计算的相关应用场景变得越发重要。在此背景下，由香港科技大学计算机科学与工程系副教授、智能网络与系统实验室主任陈凯教授，加拿大工程院及加拿大皇家科学院两院院士、微众银行首席人工智能官杨强教授共同撰写的《隐私计算》中文专著，现已重磅上市。呈现相对完整的隐私计算知识体系，系统阐述隐私计算关键技术，包括4大发展阶段，5大应用平台，9大落地实践案例。系统讲解隐私计算的基础理论和关键技术，包括秘密共享、同态加密、不经意传输、混淆电路、差分隐私、可信执行环境和联邦学习。并介绍了基于隐私计算技术构建的五个前沿隐私计算平台，以及平台的效率问题和常见加速策略。本书结合金融营销与风控、广告计费、广告推荐、数据查询、医疗、语音识别及政务等领域的产业应用案例，详细分析了相关技术的适用范围和落地方法，方便读者理解技术的优点和局限性，对实践者具有很高的参考价值。本书邀请观韬中茂律师事务所的资深律师，对最新的中国数据保护法律进行了详细解读，方便读者了解中国新的数据保护制度。中国科学院院士梅宏倾情作序，中国工程院院士高文，中国工程院外籍院士、加拿大皇家科学院院士罗智泉，创新工场董事长兼CEO李开复联袂推荐。本书是为计算机科学、隐私保护、大数据和人工智能相关专业的学生，以及对隐私计算感兴趣的从业者，从事隐私计算研究的研究人员、法律法规制定者和政府监管者编写的。无论是入门还是探究隐私计算，本书都可作为阅读资料的第一本书。对于数据要素相关研究的从业者，可将本书作为参考书，阅读后可对隐私计算各个具体技术的性质、性能有系统的认识，了解现有隐私计算技术存在的优点和不足，以及解决这些问题的思路，并掌握如何将隐私计算在各个场景中落地应用，同时了解当前的最新研究进展和发展方向。
对于高等院校计算机科学、隐私保护、大数据和人工智能相关专业的本科生及研究生，以及首次接触隐私计算的人士，可将本书作为学习教材、研究隐私计算的参考文献，阅读后可全面了解隐私计算的基础技术，对相关领域有系统的认识。
对于数据要素的立法者、监管者、运营者、参与者和交易者，阅读本书可进一步了解大数据和人工智能法律事务的进展。
《隐私计算》得到中国科学院院士梅宏作序，中国工程院院士高文，中国工程院外籍院士、加拿大皇家科学院院士罗智泉，创新工场董事长兼CEO李开复等联袂推荐。
本书呈献给读者的是兼顾广度和深度的关于隐私计算的系统性介绍，从广度上看，涵盖了隐私计算的基础理论和关键技术，从深度上看，对现有隐私计算技术及其在应用中存在的问题进行了深入分析，并分享了解决这些问题的思路，兼具理论价值和实用价值。《隐私计算》作为首部全面、系统论述隐私计算的中文著作，重点介绍了隐私计算的定义、相关技术以及落地应用，从技术原理、最新研究进展等不同角度进行阐述，有助于感兴趣的读者全面理解和把握其关键技术，是隐私计算领域一本难得的、具有醍醐灌顶效果的专业参考书。身处数据智能时代，每个人都是数据的制造者与使用者，但也在承受着数据隐私的风险。本书向我们展示了在数字经济时代构建兼顾隐私保护与流通应用的方法和技术——隐私计算，并对这个新的重要技术的技术原理、落地应用给出了系统、深刻的阐述与分析。对于每一个关注大数据、人工智能等领域技术发展的人来说，它都是一本值得阅读与学习的参考书。隐私计算平衡了数据要素的经济效益与隐私安全的矛盾，为人工智能、大数据等产业提供了安全保障，具备广阔的前景与机会，十分值得关注。本书系统地梳理了隐私计算技术理论与应用场景，相信能够为广大科研工作者、企业开发人员、技术爱好者提供参考与启发。留言赠书
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