這兩年越來越火熱的隱私計算技術是干什麼的呢？它如何解決此類數據流通面臨的困境呢？本書從技術角度給出了答案。

●第1章 隱私計算概述
1.1 背景：數據流通的困境
數據流通是發展數字經濟的關鍵
數據流通需求強烈但也困境重重
技術手段為數據流通提供新方案
1.2 隱私計算的興起
什麼是隱私計算
隱私計算的體繫視圖
1.3 隱私計算的發展歷程
密碼學理論的研究階段
可信硬件的出現與應用
聯邦學習被正式提出
第2章 隱私計算的技術原理
2.1 以多方安全計算為代表的密碼學技術
多方安全計算的概念
多方安全計算的起源
多方安全計算的底層技術
多方安全計算的特點
基於多方安全計算的隱私計算平臺
其他基於密碼學的隱私計算技術
2.2 以聯邦學習為代表的融合衍生技術
聯邦學習的概念
聯邦學習的起源
聯邦學習的分類
聯邦學習的實現流程
聯邦學習的特點
基於聯邦學習的隱私計算平臺
2.3 以可信執行環境為代表的可信硬件技術
可信執行環境的概念
可信執行環境的起源
可信執行環境的實現方案
可信執行環境的特點
基於可信執行環境的隱私計算平臺
2.4 各類隱私計算技術的對比
2.5 隱私計算相關的其他技術
隱私計算vs數據脫敏
隱私計算vs區塊鏈
第3章 隱私計算的算法應用
3.1 聯合查詢
算法協議實現聯合查詢
可信硬件實現聯合查詢
3.2 聯合統計
聯合統計概念
安全聯合統計
3.3 聯合建模
傳統邏輯回歸算法
橫向邏輯回歸算法
縱向邏輯回歸算法
3.4 聯合預測
第4章 隱私計算的應用場景
4.1 聯合風控
案例一 針對小微企業的信貸風控
案例二 身份信息核驗與保護
案例三 共建金融信貸準入評分模型
案例四 隱私計算助力金融機構提升聯合風控效率
聯合風控場景應用的難點與挑戰
4.2 聯合營銷
案例一 汽車客戶群聯合建模分析
案例二 車險風險評估多方安全計算
案例三 國產化的金融數據建模應用
聯合營銷場景應用的難點
4.3 智慧醫療
案例一 新冠病毒基因組演化分析檢測疫情發展
案例二 廈門健康醫療大數據應用開放實踐
案例三 全基因組關聯分析引擎
智慧醫療場景應用的難點與挑戰
第5章 隱私計算的產業現狀
5.1 透過外部配套環境看隱私計算
政策扶持
學術研究
專利發明
開源生態
聯盟組織
標準規範
資本支持
5.2 透過內部市場競爭看隱私計算
國外市場
國內市場
第6章 隱私計算的法律合規問題
6.1 隱私計算有助於提升數據流通和使用的合規性
隱私計算有助於降低參與方授權的風險和成本
隱私計算有助於促進數據流通
隱私計算可增強參與方對數據流通的控制
隱私計算符合最小必要原則的精神
隱私計算可成為匿名化技術方案的重要組成部分
6.2 隱私計算技術合規風險分析
原始數據的合規瑕疵可為數據處理帶來“原罪”
數據和模型洩露可能減損技術的安全性
從梯度或參數信息中可能反推出原始數據
參與方可能打破技術信任的完整性
計算過程中可能侵犯商業秘密或知識產權等權利
輸出計算結果可能仍包含敏感信息
參與方存在超範圍使用數據的風險
可能涉及多國法律管轄及承擔境內存儲的義務
6.3 關於合規路徑的探討
搭建合規基準框架和內部合規管理制度
根據輸入模型的數據選擇合規路徑
控制參與方帶來的風險
針對跨境隱私計算進行安全評估
通過技術手段控制隱私計算全流程的風險
留存證據證明企業的合規實踐
積極參加行業組織並參與標準建設
積極關注立法和監管的近期新動向
第7章 隱私計算面臨的問題與挑戰
7.1 隱私計算的技術本身需要持續性突破
如何平衡性能和安全是持續性議題
互聯互通壁壘或使數據“孤島”變“群島”
7.2 隱私計算的市場認知和信任尚未完善
技術推廣應用仍需全面的市場教育
技術本身的安全性挑戰市場信任
7.3 隱私計算的應用合規性缺乏明確界定
隱私計算合法合規的“紅線”不明
隱私計算技術濫用缺乏監管
第8章 隱私計算的發展展望
8.1 多方協同強化研發，技術可用性將持續提升
算法優化和硬件加速將成為技術可用性提升的重要方向
開源協同降低開發門檻，加速隱私計算技術迭代
8.2 創新突破穩步向前，技術應用將不斷拓展
應用場景將向傳統場景探索拓展
8.3 市場競爭仍將持續，產業生態將不斷完善
市場格局尚未形成，行業初期合作或將多於競爭
法規體繫完善提供技術應用的頂層指導
標準體繫制定有望助力隱私計算應用落地

本書針對我國數據要素市場建設過程中數據流通難的問題，詳細闡述了隱私計算這一繫列數據流通技術的發展情況。隱私計算是指在保證原始數據安全隱私性的同時，實現對數據的計算和分析的一類技術。本書內容源自中國信通院雲計算與大數據研究所相關產業實踐經驗，介紹了隱私計算的概念、發展歷程、技術原理、主要算法、應用場景、產業發展情況、法律合規情況等，並分析了相關問題和趨勢。本書適合數據流通、數據安全相關從業者閱讀，也適合對隱私計算感興趣的學術、產業各界人士閱讀。