隐私安全计算与数据流通的挑战
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数据作为生产要素具有非竞争性和容易流失的特性。
国家对数据的使用和流通做了规定，要遵守原始数据不出域的原则。
个人隐私保护是重要问题，需要遵守法律法规。
数据资产保护至关重要，因为数据是企业和国家的重要资产。
数据安全问题需要得到妥善保护，以避免造成影响。
数据安全问题需要解决所有权和使用权的分离。
医疗数据的所有权归属不明确，需要制定法律规定。
在国内，房地产交易通常是关注使用权而非所有权。
在授权的情况下，需要合适的授权方式来使用数据。
数据需要保护隔离，但也需要流通价值。
数据流通指的是原始数据的流通，而不是数据价值。
隐私计算技术包括联邦学习、MPC同态加密、安全沙箱和区块链等。
隐私计算技术是一系列相关技术的结合。
首先需要讨论特定的信任假设，而不是技术选择。
信任的价值在于保护数据的隐私和机密性。
隐私安全计算是一种通过分享技术和数据来获取价值的方法。
隐私安全计算可以保护数据的源头，避免数据资产流失、转移和失控。
通过隐私安全计算，可以在保护数据隐私的前提下获取数据的价值。
希望将数据和模型放在一个隐私安全计算平台上，以确保数据的安全性。
隐私安全计算平台可以是分布式的网络、区块链或云端服务。
在隐私安全计算之外，还有其他问题，如应用方如何发现数据、数据的使用权如何获得、数据的质量如何保证等。
需要解决数据价值的分配和保护问题，以及数据源和使用者之间的协作关系。
建立数据原生的IT基础设施是一个重要任务，可以通过隐私计算形成数据与计算的互联网，促进数据的使用和流通。
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