学习笔记：数据要素流通与隐私计算

学习笔记：数据要素流通与隐私计算

目录

1. 数据要素流转与数据内外循环
2. 数据外循环中的信任焦虑
3. 数据要素流通对隐私计算的期望
4. 隐私计算开源助力数据要素流通

1. 数据要素流转与数据内外循环

• 数据价值释放：涉及采集、传输、存储、加工、使用、提供、传输等环节。
• 数据生命周期：从数据采集到销毁的全过程。
• 数据流转链路：内循环（数据持有方自我管理）和外循环（数据离开原始管理域）。

2. 数据外循环中的信任焦虑

• 信任焦虑背后案例：内鬼事件、不当使用用户数据、数据泄露等。
• 关键问题：数据权属、数据安全保障、数据流通合规性。
• 解决方案：从主体信任转向技术信任，如区块链、隐私计算等。

3. 数据要素流通对隐私计算的期望

• 隐私计算内涵：数据可用不可见、可算不可识、可控可计量。
• 产品能力度量：需要统一的评测标准和安全分级。
• 接入门槛：通过开源等方式降低，实现普惠、安全、标准化。

4. 隐私计算开源助力数据要素流通

• 隐语项目：蚂蚁集团的可信隐私计算框架，支持多种隐私计算技术。
• 四大技术优势：统一架构、原生应用性能卓越、模块化设计、灵活易集成。
• 安全验证流程：多轮安全验证，包括内部验证、公开安全验证等。
• 行业影响：获得多项权威认定和荣誉奖项，推动行业生态共建共享。

结语

数据要素流通带来了新的技术挑战，尤其是在确保数据安全和隐私保护方面。随着技术信任体系的建立和发展，隐私计算技术成为解决这些问题的关键工具。开源项目如隐语在这一过程中扮演着重要角色，不仅提供了强大的技术支持，还促进了行业的标准化和生态建设。