活动回顾 | 同态科技就同态加密赋能数据要素安全流通，发表主题演讲！
01
数据交易之难点
梁兵杰分析了数据交易的难点。
第一个难点是“确权难”，他认为数据权益分配难点是因为数据本身的可复制、可共享、易流通、难排他等这些特性导致数据一旦离手，很难进行管控，导致难以对数据权属进行追溯，具体体现为：（1）数据的特性导致确权难；（2）相关法律法规的缺失导致确权难；（3）多方述求难平衡导致确权难。第二个难点是“定价难”，主要在于数据定价统一标准没有共识，具体体现为：（1）还没有科学理论的数据要素定价方法；（2）有交易场景下市场自商量定价（3）无交易（潜在交易）场景下数据估值；（4）定价难导致数据交易相关税收争议大。第三个难点是“监管难”，当前技术无法满足对数据的精确管控，具体体现为：（1）隐蔽性交易导致监管难；（2）确权难导致监管难；（3）标准/尺度的不同导致交易监管难；（4）数据交易特点导致交易监管难。02
数据交易之趋势发展
梁兵杰分析数据交易的趋势发展，认为第一个趋势是数据交易的技术标准将统一，包括统一的确权标准、统一的定价机制、统一的监管标准。
第二个趋势是未来的数据交易中，将会存在大量的隐私数据交易，主要由于三方面原因：（1）基于隐私数据的业务模型更精准，带动隐私数据交易的高增长；（2）隐私数据的高价值，引导隐私数据交易更频繁；（3）隐私计算技术的引入和应用模式的成熟，数据所有者得到可靠的利益保障，激励更多隐私数据挂牌交易。
第三个趋势是加强对数据交易的监管力度，体现在交易主体增强监管、交易内容增强监管、交易流程增强监管、跨境交易的监管增强这四个方面。
第四个趋势是数据交易将会成为全国一盘棋的统一交易模式，多方面因素促进相对统一的数据交易市场的形成。
03
基于同态加密的隐私计算特点
梁兵杰认为，在数据交易日趋火爆的基础上，引入先进的技术、成熟的产品是数据交易有序建设的必要手段，而隐私计算的成熟应用是数据交易得以健康发展的保障，同态加密实现密文状态的计算特色，使它成为隐私计算的一大亮点，也成为数据安全共享的一个趋势。
同态加密在实际数据共享应用中，传统模式下，数据应用直接是将明文的原始数据给数据需求方，数据需求方对原始数据进行计算，得到计算结果，这种模式下，数据离开数据供应方后数据自身是不可控的，数据需求方可以拿着数据进行倒卖、滥用等，造成数据价值的泄露等问题。
而采用同态加密技术，数据供应方仅需对数据进行加密，共享的数据是密文状态下，需求方只能对密文进行计算，在密文状态下，需求方无法对数据进行倒卖、滥用等。
04
基于同态加密隐私计算
的数据交易特色
梁兵杰表示，引入同态加密隐私计算后，数据交易起到了一些变化。第一个是在数据确权方面，利用同态加密实现“谁拥有数据、谁就掌握主导权”的模式。利用同态加密隐私计算技术，实现建设可信的隐私数据货架体系，提供集安全存储、在线预览、远程管理、状态检测于一体的交易存储服务。
第二个变化在数据定价方面，引入同态加密隐私计算技术，可以把传统上的数据价值评估不易实现的环节或者评估模型得以很好实现。数据定价是数据价值的实际体现，数据的价值不单纯体现在数据能够应用的场景重要性，还体现在数据采集的方式难度、数据治理的标准以及数据流通过程中的再加工深度。
因此，数据价值评估需要多方面的评估流程，而对交易的隐私数据密文状态下的全方位评估，可以很好兼顾数据所有者对隐私数据采集敏感性需求等内容。利用同态加密隐私计算技术，提供基于密文状态的数据质量评估模型，为用户提供隐私数据上架后数据价值最大化服务。
第三个变化是数据交易流程和监管方面，利用同态加密隐私计算技术，实现交易流程隐私数据不可见、交易流程全程监控，提供隐私数据所有者和使用者的互动，在充分保护交易主体的隐私下实现交易全流程监控。
第四个变化是隐私数据开放利用模式方面，同态加密同多方安全计算、联邦学习等技术联合，能够提供隐私计算服务，增强数据共享协作基础，提升数据公共开发能力。
最后，梁兵杰表示，现在国内在同态加密技术上已经有成熟的进展，上海同态信息科技有限责任公司基于完全自主可控的同态构型加密算法的基础上形成同态加密系列产品，包括同态加密的基础算法、应用产品、隐私数据安全共享解决方案等为一体的产品体系和产品架构，同态加密产品主要在政务、金融、军民融合领域解决数据可用不可见、合规数据标准化应用、数据应用全流程可控问题。并且由国内顶尖的密码专家带队，通过对同态加密的技术限制和行业发展壁垒的突破，自主研发的同态加密技术，相比于国外，在性能上提高了千倍。
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