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公开课 | 李延凯:开源隐私计算赋能数据合规流通(附PPT)

李延凯 开放隐私计算 2022-11-05


导读:2022年7月30日下午,在由CSDN、OpenMPC社区联合主办,网络法前沿、网络法实务圈支持的“技术+法律”隐私计算如何助力数据合规公开课中,原语科技CEO李延凯分享了《开源隐私计算赋能数据合规流通》。





         李延凯         

原语科技CEO


开源隐私计算赋能数据合规流通


数据成为新生产要素

十九届四中全会《国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,“健全劳动、资本、土地、技术、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”数据是数字时代的“新石油”,第五大生产要素,国家基础性战略资源 。这是对未来社会发展一个比较有影响力的事件。

数据要素化加速落地

数据要素化加速落地,从国家到地方再到行业,有非常多的政策出台,以及相关落地实践。国家层面的立法,主要包括了《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》 、《中华人民共和国个人信息保护法》陆续出台实行。国外立法包括 欧盟的通用数据保护法案 、 美国的加州消费者隐私法案、 新加坡的个人资料保护法令等。地方和行业政策包括《深圳经济特区数据条例》、《上海数据条例》等。同时,我国也成立了许多大数据交易所,包括北京国际大数据交易所、上海大数据交易所、贵州大数据交易所等。整个行业,加快培育数据要素市场,推进政府数据开放共享,提升社会数据资源价值,加强数据资源整合和安全保护。

数据要素化痛点

数据要素化的核心痛点在于数据资产化。确权:数据所有权和使用权,很难分离,一次售卖,所有权同时也发生了转移,购买方可以复制,转卖;流通:数据提供方API单一且不统一,很难融合多家数据联合建模使用。隐私:数据交易流通的过程中隐私数据泄露问题突出。
数据资产化全生命周期管理从数据资产全生命周期过程中,发掘数据资产化过程中隐计算能够发挥一个怎么样的作用。数据本身有其特性:非标准化、非结构化。数据也有其经济学特性:虚拟可重复使用。高昂的固定成本、低廉的复制成本。从原始数据到成为数据资产过程中,每个环节隐私计算都可以发挥其作用。
  • 原始数据采集:传感器数据、视频数据、图像数据等。这里涉及到合规采集信息的问题,如过度采集等。
  • 数据产品:将数据进行加工处理,得到特定维度信息。征信数据、运营商数据、电商数据、商品数据等。这里涉及到数据所有权、使用权等。确保在所有权不更改的情况下,进行数据使用权的交易。
  •  数据市场:数据可以在数据交易所、省部级数据交易平台、行业数据交易平台、市场化数据交易平台。涉及数据如何定价、数据可用不可见等问题。
  • 数据金融市场:数据资产、数据资本、数据金融等。涉及到要素资产化。

隐私计算主流技术路线及对比

常见的隐私计算技术包括:多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等。每种技术有其适用的场景。同态加密是相对来说安全性更高的技术;多方安全计算在一定的安全性假设下可以达到要求的安全性,联邦学习安全性相对来说较低,但是他的性能较高。

开源隐私计算平台
PrimiHub-是由原语科技基于安全多方计算、联邦学习、同态加密、可信计算等隐私计算技术,结合区块链等自主研发的隐私计算应用平台。PrimiHub秉承保护数据在应用过程中的隐私安全,实现“数据可用不可见”。产品平台涵盖了匿踪查询、隐私求交、联合建模、联合统计、算法容器管理、数据资源管理、数据确权与定价、异构平台互联互通等主要应用服务功能。同时提供企业级分布式高可用架构。该系统已经在github开源,已与相关用户开展落地,解决业务中存在的问题。

隐私计算节点的互操作

在多机构、多业务的场景下,我们可以通过该系统,实现在隐私计算保护的前提下实现数据的互联互通。

在业务、产品、算法等系统上,可以有实现多个系统互通。互操作性是实现互联互通的一个基础,也是保障数据合规流通的一个基础。

社区生态驱动隐私计算合规落地
同时我们也在运营原语开放社区。包括开源贡献者,应用开发者、企业用户、第三方生态等。技术驱动加场景驱动促进隐私计算行业发展。

引领隐私计算行业生态发展
通过技术开源推动行业发展,让没有隐私计算开发能力的企业,可以低成本地使用相关技术,解决实际问题。使得隐私计算技术在金融行业、医疗行业、政务行业、工业互联网等领域都可得到实际的应用。


附课件内容:

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编辑整理:庄智廉 重庆大学


END



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