市场概况:隐私计算产业正在发展壮大
　　隐私计算是在保障数据隐私安全的同时，实现数据分析计算的技术体系，其价值是打破数据孤岛,实现数据的可信流通和价值挖掘。隐私计算在政策和需求的双轮驱动下不断发展壮大，到2025年，中国隐私计算市场规模有望突破百亿级，市场空间巨大。
　　应用场景:业务场景不断涌现,商业化实践日益丰富
　　隐私计算助力数据价值释放，在金融、医疗、政务、智能汽车、营销、工业和电信等具备大量数据基础的领域大有可为，业务场景不断涌现。
　　趋势展望:隐私计算成为重要战略技术发展方向,平台型公司将胜出
　　隐私计算迈入快速成长期，成为未来重要战略技术发展方向。开源会促进隐私计算的快速迭代，为行业发展带来活力。具备工程落地能力、数据源价值高、行业客户积累深厚、可信程度高的公司更有机会发展成平台模式,从而占据行业领先地位。
　　投资建议:
　　隐私计算目前尚处于发展早期,对数据安全、密码安全技术能力要求高，且需要尽快寻找商用场景落地,建议重点关注技术能力突出、行业客户资源优质的公司，推荐标的安博通、格尔软件、山石网科，受益标的三未信安、信安世纪等。
　　风险提示:
　　产品研发失败的风险、商业化不及预期的风险

研究报告全文：姓名李沐华分析师姓名朱丽江研究助理邮箱limuhuagtjascom邮箱010-83939785电话010-83939797电话zhulijianggtjascom证书编号S0880519080009证书编号S088012101003501隐私计算是在保障数据隐私安全的同时实现数据分析计算的技术体系其价值是打破数据孤岛实现数据的可信流通和价值挖掘隐私计算在政策和需求的双轮驱动下不断发展壮大到2025年中国隐私计算市场规模有望突破百亿级市场空间巨大应用场景业务场景不断涌现商业化实践日益丰富02隐私计算助力数据价值释放在金融医疗政务智能汽车营销工业和电信等具备大量数据基础的领域大有可为业务场景不断涌现趋势展望隐私计算成为重要战略技术发展方向平台型公司将胜出03隐私计算迈入快速成长期成为未来重要战略技术发展方向开源会促进隐私计算的快速迭代为行业发展带来活力具备工程落地能力数据源价值高行业客户积累深厚可信程度高的公司更有机会发展成平台模式从而占据行业领先地位投资建议04隐私计算目前尚处于发展早期对数据安全密码安全技术能力要求高且需要尽快寻找商用场景落地建议重点关注技术能力突出行业客户资源优质的公司推荐标的安博通格尔软件山石网科受益标的三未信安信安世纪等风险提示05产品研发失败的风险商业化不及预期的风险2CONTENTS01市场概况隐私计算产业正在发展壮大02030405063市场概况隐私计算产业正在发展壮大4隐私计算是在保障数据隐私安全的同时实现数据分析计算的技术体系01隐私计算产业正在发展壮大隐私计算是一套包含了密码学数据科学人工智能安全硬件等多个交叉学科的技术体系为数据的计算过程和计算结果提供隐私安全保护隐私计算根据数据生命周期划分为4个阶段数据存储数据传输数据计算过程数据计算结果各阶段涉及不同的技术隐私计算的参与方主要有数据提供方技术提供方计算方调度方和结果使用方为了对数据的使用进行监管或评估也可能考虑引入第三方机构隐私计算在处理和分析数据时要保持数据的加密状态确保数据不会被泄露无法被计算方以及其他非授权方获取图1隐私计算根据数据生命周期划分为4个阶段各阶段涉及不同的技术图2隐私计算的主要参与方有数据提供方技术提供方和结果使用方资料来源中国信通院资料来源中国信通院5隐私计算助力打破数据孤岛实现数据的可信流通和价值挖掘01隐私计算产业正在发展壮大隐私计算致力于实现数据可用不可见用途可控可计量使数据要素在安全流通和共享中创造出更大的价值在数据流通过程中经隐私计算加密后使用方只能使用数据而无法看到数据本身即数据可用不可见避免了数据泄露的问题同时隐私计算还可以控制数据的用途以及用量做到数据用途可控可计量图3隐私计算保障合规实现数据流通价值图4数据隐私风险是数据流通和共享中的关键痛点资料来源云从科技官网资料来源泰伯智库6个人隐私和数据安全保护日趋完善隐私计算获得强制度支撑01隐私计算产业正在发展壮大政府高度重视数据安全流通的发展应用陆续出台了多项法律法规和政策数据已成为新型生产要素数字经济正在成为驱动我国经济可持续高质量增长的新引擎而数据与其他生产要素本质的区别在于数据隐私是数据流动过程中产生价值的根本出发点因此数据的安全流通是数字经济发展的关键问题国家陆续出台了多项法律法规和政策其中以网络安全法数据安全法个人信息保护法三法为主共同推动了隐私计算行业的快速发展表1近年来隐私计算行业的相关法律和政策陆续出台时间名称类型发布机构核心内容第十二届全国人民代表大会常务委强调收集的用户信息严格保密维护网络数据的完整性保密性和可201611网络安全法法律员会第二十四次会议用性实行网络安全等级保护制度关于构建更加完善的要素市场化20204政策中共中央国务院将数据首次增列为新型生产要素配置的体制机制的意见中国一体化大数据中心协同创新国家发改委中央网信办工业和试验多方安全计算区块链隐私计算数据沙箱等技术模式构建20215政策体系算力枢纽实施方案信息化部国家能源局数据可信流通环境提高数据流通效率第十三届全国人民代表大会常务委强调数据安全与开发利用并重确立数据分类分级管理制度多种手20216数据安全法法律员会第二十九次会议段保证数据交易合法合规网络安全产业高质量发展三年行推动隐私计算等数据安全技术的研究攻关和部署应用促进数据要素20217政策工业和信息化部动计划2021-2023安全有序流动第十三届全国人民代表大会常务委20218个人信息保护法法律强调个人信息在数据流通过程中的安全合规员会第三十次会议20221十四五数字经济发展规划政策国务院加快构建数据要素市场规则促进数据要素市场流通7资料来源各政府官网国泰君安证券研究隐私计算在数据安全流通和数据价值挖掘的需求驱动下快速发展01隐私计算产业正在发展壮大数字经济下数据安全流通的需求促进了隐私计算行业的蓬勃发展目前数字经济已经成为带动中国经济增长的核心动力之一据国家网信办报告我国数字经济规模由2017年的272万亿元增长至2021年的455万亿元总量位于世界第二年均复合增长率达136占国内生产总值比重从329提升至398在数字经济快速发展下保护数据流通后的隐私安全深挖数据价值是关键隐私计算因此受到了广泛关注图5我国数字经济规模快速增长图6数据协同模式已演进至隐私计算时代504553924035831310模式数据包时代通过数据交易平台对数据所有权进行交易272302262020模式明文数据API接将加工处理完的单方结果数据以API应10口时代用程序接口形式输出0201620172018201920202021通过协议或算法使得数据计算服务在不泄我国数字经济规模万亿元30模式隐私计算时代露原始数据的前提下充分挖掘数据价值实现数据所有权与使用权的分离资料来源中国信通院资料来源甲子光年智库82025年中国隐私计算市场规模有望突破百亿级市场空间巨大01隐私计算产业正在发展壮大艾瑞咨询从两类商业模式市场增长驱动因素出发测算出到2025年我国隐私计算市场规模将达到百亿元目前隐私计算行业有两类商业模式基础产品服务和数据运营基础产品服务是指提供软件产品技术服务和解决方案等服务按项目计费数据运营是指基于隐私计算平台开发数据增值产品建立数据智能模型服务不同客户场景产生的平台性运营收入图7隐私计算行业有基础产品服务和数据运营两种商业模式图8根据艾瑞咨询测算2025年中国隐私计算市场规模将破百亿级20015049210019150959715741429402118047202120222023E2024E2025E基础产品服务亿元数据运营亿元资料来源艾瑞咨询资料来源艾瑞咨询9隐私计算的发展历程以密码学为主线分为四大阶段01隐私计算产业正在发展壮大隐私计算的发展历程以密码学为主线协同信息论统计学数论计算机体系结构等学科融合发展的演进过程大致可分为萌芽期探索期成长期应用期四个阶段图9隐私计算的发展历程可分为萌芽期探索期成长期应用期四个阶段1985年零知识证明概念被提出2019年杨强教授团队提出联邦迁1996年Cheung首次提出在分布移学习结合联邦学习和迁移学习式数据库中实现关联规则挖掘发布FATE开源系统奠定了联邦学习的基础萌芽期探索期成长期应用期1949年-1982年1983年-1999年2000年-2018年2019年至今20世纪40年代现代信息学之父克劳德香2006年CDwork提出差分隐私农发表了一篇重要论文保密系统的通信理2009年CraigGentry提出了首个全同态加论开启了现代密码学时代密方案标志着全同态计算时代的开始1982年姚期智教授提出了百万富翁问2015年Intel推出商用TEE方案英特尔软件题开创性地提出了多方安全计算概念防护扩展2016年GoogleAI团队提出联邦学习算法框架应用于移动互联网手机终端的隐私保护资料来源亿欧10国外隐私计算起步早更专注于技术研发商业化落地不足01隐私计算产业正在发展壮大国外隐私计算企业布局早于中国在技术层面取得了较多成果但商业化实践集中于区块链和加密虚拟货币的场景从隐私计算本身的发展历程来看谷歌IntelFacebookMeta等国际科技巨头开启了隐私计算的时代潮流英特尔的SGXAMD的SEV和还有ARM的TrustZone等都实现了较为成熟的TEE技术方案但整体商业化实践有限在ToB端医疗行业的实践较为活跃在ToC端谷歌FacebookMeta等大型科技企业都在积极探索从商业化应用整体来看落地场景集中于区块链和加密虚拟货图10币全球首家专攻多方安全计算技术的厂商Partisia于2008年成立为商务图11成立于2016年的Duality公司其主打产品SecurePlus平台采用隐私计算技合同加密拍卖等场景提供安全方案术进行安全数据分析资料来源Partisia广西大数据研究院资料来源Duality绿盟科技11国内隐私计算起步晚但发展快技术研发和商业化落地协同进行01隐私计算产业正在发展壮大国内的隐私计算商业化落地在2018年后进入快速启动阶段互联网大厂大数据公司运营商金融机构和金融科技企业初创企业等五类参与者纷纷入局表2近年来国内市场五类参与者纷纷入局隐私计算形成了百花齐放的局面参与者隐私计算商业化进展阿里巴巴百度腾讯京东蚂蚁等凭借自己在技术领域的积累自2019年开始就纷纷推出了各自的互联网大厂隐私计算产品形成了跨业务多团队强支撑的发展态势同盾科技星环科技TalkingData京信数科等代表性的大数据公司快速布局基于隐私计算的数据流大数据公司通产品或平台中国电信中国移动中国联通不仅在集团层面开始了隐私计算技术的选型与应用天翼支付电信云运营商等子公司还自建平台服务于内部或其他机构的数据流通业务金融机构国有银行的研究院和事业部均展开了隐私计算技术的研究工作新心数科神谱科技平安科技百融云创度小满等企业将传统的数据建模数据分析等业务拓展到金融科技企业隐私计算服务中富数科技华控清交矩阵元翼方健数数牍科技锘崴科技光之树科技零知识科技等一批专注初创企业于隐私计算产品化的初创企业不断涌现资料来源广西大数据研究院国泰君安证券研究12技术路径多项技术助力打通数据流通壁垒13隐私计算打通数据流通壁垒主要有三大实现路径02多项技术助力打通数据流通壁垒隐私计算有三大技术实现路径多方安全计算联邦学习和机密计算打通数据流通壁垒需各参与方有序协作图12隐私计算有多方安全计算MPC联邦学习和机密计算三大实现路径14资料来源IDC多方安全计算在无可信第三方时安全实现数据融合计算的技术02多项技术助力打通数据流通壁垒多方安全计算SecureMulti-PartyComputationMPC是在无可信第三方情况下利用隐私数据安全地完成某种数据融合计算是多种密码学工具的综合应用在实现多方安全计算时也应用了同态加密零知识证明等密码学算法该技术最初源于图灵奖获得者姚期智院士于1982年通过提出的百万富翁问题两个百万富翁在街上相遇在没有第三方的情况下他们想比较谁更富有但又不愿意让对方知道自己拥有的具体财富值图13在实现多方安全计算时也应用了同态加密零知识证明等密码学算法图14多方安全计算中参与方主要角色包括数据方计算方结果方15资料来源中国信通院资料来源CSDN联邦学习实现参与方数据隐私保护的特殊分布式机器学习架构02多项技术助力打通数据流通壁垒联邦学习FederatedLearningFL本质是以数据收集最小化为原则在保持训练数据去中心化分布的基础上实现参与方数据隐私保护的特殊分布式机器学习架构且对比中心化训练获得的机器学习模型联邦学习协同构建的机器学习模型性能几乎是无损的该技术最初由谷歌的HBrendanMcMahan等人提出并应用通过一个中央服务器协调众多结构松散的智能终端实现语言预测模型更新图15联邦学习中各参与方的数据始终保存在其本地服务器降低了数据泄露的风险图16联邦学习中参与方主要角色有协调方数据方和结果方资料来源启明星辰资料来源中国信通院16机密计算基于硬件可信执行环境实现数据应用保护的技术02多项技术助力打通数据流通壁垒机密计算ConfidentialComputing是一种基于硬件可信执行环境实现数据应用保护的技术是构建一个硬件安全区域隐私数据仅在该安全区域内解密出来进行计算安全区域之外数据都以加密的形式存在其核心是将数据信任机制交给像英特尔AMD等硬件提供商因为该路径通用性较高且计算性能较好受到了较多云服务商的推崇Linux基金会于2019年成立由埃森哲Accenture蚂蚁集团ARM谷歌Facebook华为微软红帽等多家巨头企业组建的机密计算联盟ConfidentialComputingConsortiumCCC该联盟针对云服务及硬件生态致力于保护数据应用中的安全图17基于可信执行环境的机密计算架构保障了数据的隐私计算图18机密计算联盟致力于保护数据应用中的安全17资料来源基于可信执行环境的机密计算框架设计及安全性分析资料来源机密计算联盟隐私计算三大实现路径的优势各异适用场景不同02多项技术助力打通数据流通壁垒多方安全计算不依赖硬件且具备较高的安全性但是仅支持一些相对简单的运算逻辑联邦学习可以解决复杂的算法建模问题但是性能存在一定瓶颈机密计算具备更好的性能和算法适用性但是对硬件有一定依赖表3隐私计算三大实现路径的优势各异技术路径名称多方安全计算联邦学习机密计算安全机制基于密码学原理对数据加密数据不动模型动引入可信硬件性能低-中高高通用性高低中高效性中低中准确性高中-高高可控性高高中保密性高中中-高可信方不需要不需要需要开发难度大关注度高使得性能整体描述综合运用各类密码学方法主要针对机器学习易开发性能佳但需要信任芯片厂商IntelARM等快速提升18资料来源隐私计算发展综述隐私计算涉及的关键技术众多各项技术的用途有别02多项技术助力打通数据流通壁垒隐私计算涉及的相关技术众多主要包括秘密分享不经意传输混淆电路零知识证明同态加密和差分隐私等各项技术的用途有所差异表4隐私计算涉及的关键技术较多用途有所差异技术名称来源原理用途1979AdiShamirGeorge通过将随机生成子秘密当成多项式上的点反向秘密分享实现隐私信息在群组内的安全存储和共享不涉及计算Blakeley求解多项式获得加密隐私利用离散对数问题不存在高效解法实现信息传保护隐私信息传输时除接受者想要信息外其他信息不泄不经意传输1981MichaelORabin输中信息不泄露露以及接受者需求不泄露不涉及计算利用逻辑电路和不经意传输的原理对打乱的真混淆电路1986姚期智对多方隐私信息进行协同计算不涉及建模值表进行解密进行逻辑运算1982ShafiGoldwasser使得当证明方确实掌握某信息时能够向验证方证证明者向验证者证明自己拥有某信息其过程不会泄露任何零知识证明SilvioMicalCharles明而当证明方不具有某信息时不能证明验证信息保证数据可验证性可隐含逻辑计算Rekkofom方除了证明结果外对其他信息一无所知1978RonRivestLeonard支持加密后数据的计算降低通信和解密的高额计算成本同态加密AdlemanMichaelL利用群同态性质对加密数值进行计算防止隐私攻击Dertouzo2006CynthiaDworkFrank加入随机噪音形成分布使得样本成员无法被差分隐私McSherryKobbiNissimand防止基于成员推断的隐私攻击推断属于哪个分布AdamDSmith19资料来源隐私计算发展综述隐私计算体系架构庞大与区块链共同构建数据融合基础设施02多项技术助力打通数据流通壁垒隐私计算体系架构包含多方数据融合应用应用技术区块链安全保护技术和区块链联系紧密二者都为数据的安全流通和高效共享打下了坚实基础共同构建了数据融合基础设施图19隐私计算体系架构庞大与区块链联系紧密图20腾讯云数链将隐私计算与区块链结合实现数据可信协同共享资料来源深入浅出隐私计算技术解析与应用实践资料来源腾讯云20