论隐私计算研发能力的重要性 ---从滴滴、运满满、货车帮、BOSS直聘被查谈起

2021年 7月5日上午，为防范国家数据安全风险，维护国家安全，保障公共利益，依据《中华人民共和国国家安全法》《中华人民共和国网络安全法》，网络安全审查办公室按照《网络安全审查办法》，对“运满满”、“货车帮”、“BOSS直聘”实施网络安全审查。为配合网络安全审查工作，防范风险扩大，审查期间“运满满”“货车帮”“BOSS直聘”停止新用户注册。此前已对“滴滴出行”启动网络安全审查。

维护网络空间的安全，数据隐私保护成为企业首要关心的问题！

在大数据时代，海量数据的挖掘为各行各业的发展提供有力的支撑，但大数据中也包含着用户的隐私或商业机密，很多情况下无法直接进行跨多个参与方之间的分享，导致数据孤岛等问题的出现，使得数据的价值无法充分体现。近年来，隐私计算开始蓬勃发展。隐私计算这项技术是为了保护数据隐私，解决数据共享过程中敏感信息泄露问题而诞生的。

隐私计算是一项系统工程技术，来源于当代密码学，数学，人工智能等多个方面。1982年华人图灵奖得主姚期智开创性提出的百万富翁问题，引入了两方安全计算概念。2012年锘崴科技王爽教授团队开创性地提出安全联邦学习，建立了隐私计算的基础性框架。2016年Google提出了Federated Learning在移动互联网上应用的概念，这表明隐私计算等相关主要概念和技术已经被完全认可并进入快速发展阶段。

2020年中央将数据纳入生产要素，进一步确定了数据在市场经济的重要地位，是数字经济时代的关键生产要素。今年公布的“十四五”规划对于大数据的发展也作出了重要部署，其中多次提及数据安全；如何保障数据安全流通，隐私计算技术正是最优解决方案。

隐私计算作为国家发展核心基础设施，在政策、法规、技术的多重推动下，已越来越受到行业、资本和社会的关注。国内市场从事隐私计算的企业由最初寥寥可数的几家，发展到过百家企业参与；目前市场玩家包括创业企业、大数据企业、甚至互联网大厂，呈现百花齐放，百家争鸣的格局。

在技术方面，隐私计算平台的精准性、稳定性、安全性均需专业团队加持。特别是当应用场景的数据和应用的复杂性达到一定程度后，对平台的性能会有很高的要求。而企业的技术领头人，往往也是隐私计算产品的主要设计者，对技术路线的选择，技术框架的设计和实施，对技术理论的研究成就是关键。专注隐私计算研究领域，扎实的理论素养，丰富的工程实践经验，是一款好的隐私计算解决方案或者产品的前提。

据人民日报2021年5月31日专稿，“坚决打赢关键核心技术攻坚战” ，习近平总书记在两院院士大会中国科协十大上重要讲话中强调，基础研究是科技创新的源头，总书记指出：“加强基础研究是科技自立自强的必然要求，是我们从未知到已知、从不确定性到确定性的必然选择。”判断一家隐私计算公司是否具备核心技术也应该深入发掘其基础研究能力，特别是其技术带头人的基础研究能力。

图1：一图看懂隐私计算各技术路线发展

隐私计算是密码学、可信计算 、联邦学习等一系列技术的结合，具有很高的技术门槛。在这个技术人才紧缺的行业，如何让数据要素合规流动既是当下各行各业面对的痛点，也是蕴含着无限创新的机遇。虽然技术和市场仍处于早期，隐私计算这项关键技术已经使得大厂和创业公司跃跃欲试。更有业内专家将此行业称作“人工智能最后一公里”，相关技术范式或将成为数据要素化过程中的“技术基石”，隐私计算赛道或将形成一个超千亿规模的市场。