145.1亿元市场规模！运营商如何通过隐私计算释放数据价值？
中国的隐私计算市场迎来了新的机遇，预计到2025年，市场规模将达到145.1亿元。运营商可以通过联邦学习和跨行业融合，提供安全可靠的数据运营服务，并在多个领域释放数据价值。//本文由「AIoT智慧城市知识库」公众号编辑部参考网络公开渠道课程视频学习整理并二次创作，知识版权归原作者所有，仅供学习参考，请勿商用
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运营商可以通过内部形成数据服务的互联互通，实现业务增长。同时，跨行业融合可以为各个领域提供安全可靠的数据运营服务，进一步扩大电信行业的边界。
运营商的数据具有细腻、全面、多维度、连续性和完整性的特点，通过不同维度的数据交叉和关联，可以创造更多新数据和新价值。
数据共享服务可以在公共管理、交通旅游、安全监管、欺诈防控、商圈分析、金融征信等领域提供数据支持。
在使用运营商数据对外服务时，需要遵守敏感数据脱敏和不出库的原则。
不能出库的数据包括清单数据和明细数据。
数据对外应用可以通过数据操作管控、数据加工和API服务等方式实现。
群体行为可能触犯法律法规。
群体行为可以通过提炼和对外交流来实现，而隔离可以通过技术手段实现。联邦学习是一种满足数据不出库和无数据传输的方法，适合运营商行业对外应用数据。
运营商的数据对外进应用通常有三种方式。
第一种是横向联盟，针对同行业之间的数据联合，如中国移动和联通电信。
第二种是纵向联盟，运营商与周边行业的联合，以提升业务质量。
运营商拥有全面的用户ID，而银行拥有自己的用户群，联盟后可以增大数据规模，挖掘更全面的数据价值。
两个作业完交接后，可以体验到它们的交点用户群。
运营商行业的用户群非常全，可以与其他行业进行匹配对齐，有利于运营商与其他行业进行互联互联。
如果两个维度都不满足条件，或者重叠地方比较小，可以借助联邦迁移学习来解决。
联邦迁移学习是一种典型的范围，在不同的数据集上，联邦迁移学习可以提升准确率。
运营商与其他行业进行联合需要借助安全求交技术和隐私信息查询技术。
安全求交技术要保证查询方只获取交易信息，不泄露其他信息。
常用的安全求交算法是基于OT（Oblivious Transfer）的RSA（“Rivest-Shamir-Adleman”，是一种非对称加密算法）。
隐私信息查询技术主要用于保护查询用户的隐私信息不被服务方获知。
基于「安全求交」的实现方式，包括数据提供方和运营商的角色。
用户数据的保护需求，特别是敏感信息和安全领域的需求。
密度查询的应用，可以在不暴露用户信息的情况下查询所需信息。
落地过程中的结构和协调方的选择，保留协调方以便进行安全管控。
运营商可以通过联邦学习来改善内部业务和外部数据应用。
可以帮助省公司之间实现数据联通和挖掘数据价值。
可以实现部门之间的跨部门联通，提升业务改善。
可以与其他行业合作，实现数据跨域价值提取。
可以应用于网络数据分析，提升用户服务体验。
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