企业CIO们，这项数据安全技术你需要知道！
最近我拜访了很多集团公司的CIO，介绍「隐私计算」技术，发现他们虽然是上市公司的信息化或数字化负责人，但都对「隐私计算」技术都不了解，甚至听都没听过，于是我开始给他们普及知识，讲解「隐私计算」在企业中的应用场景及价值。
为了让更多的CIO们了解隐私计算技术，我今天来分享下，希望对你们有所启发和收获。
大家知道，数据要被利用，产生价值，一般会经过采集、传输、汇聚、存储、治理、计算、对外输出结果等一系列步骤。在这个过程中，将面临诸多安全风险，有网络安全方面的，有数据安全方面的。当前面临的风险主要是数据安全，所以国家发布了《数据安全法》。
传统的安全设备（如VPN、加密机、服务器密码机等）基本上解决了数据的传输和存储安全问题，但数据在计算时候的安全问题并没有很好解决，于是「隐私计算」技术就横空出世了，这是一项新的技术，2020年被称为「隐私计算」的元年。
什么叫计算？统计分析、联合建模等等都可理解为是计算。比如企业的生产经营数据与AI模型结合，这就是一种计算场景。在这个过程中，生产经营数据来自企业自身，AI模型可能来自企业自身，也可能来自外部第三方企业。
传统的计算方式数据是处于明文状态，数据存储的时候可能是密文状态，但调入内存计算的时候一定是明文。这个时候，如果AI模型有漏洞或含有木马，就很容易被攻击、利用造成敏感数据的泄漏。即便是AI模型是安全的，但也有可能因负责计算的人员疏忽、泄愤或是别有用心，造成数据泄漏。也就是客观原因或主观原因都有可能造成数据泄漏。当这些数据中有企业商业机密等敏感信息或个人隐私信息时，数据泄漏的后果就比较严重了，尤其是《个人信息保护法》出台后，企业泄密的行为将会被追究和处罚。我们在网上也经常看到这类事件时有发生，并都受到国家相应处罚。
那怎么来规避这种行为呢？目前最好的方式就是采用「隐私计算」技术。这个技术最大的优点就是「可用不可见」，就是数据在计算的时候，是看不见的，不管是对于软件平台本身，还是对于执行计算任务的人。如果说传统的方式是在明文状态下计算，那么「隐私计算」可以在密文状态下计算。因为计算过程“看不见”，有效解决了敏感数据和隐私泄漏风险。
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