华夏时报主办2022智能数据论坛：数据安全与新发展探讨
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在现今的数字化时代，数据保护显得尤为重要，也是大家普遍关心的话题。企业常常处理大量数据，一旦疏忽就可能造成数据泄露等风险。隐私计算和区块链的结合或许能找到解决之道，这无疑是一个非常有价值的探索领域。
隐私计算与区块链融合的背景
《数据安全法》和《个人信息保护法》的颁布使得数据安全标准提升。近期，各地频繁出现数据泄露案例，如美国的大规模用户信息被盗事件，引发公众对数据安全的深切忧虑。同时，市场对数据的需求复杂多样，但合法合规地进行数据交换却不易。众多企业，尤其是金融和科技企业，正努力适应新的数据规定。在上海、深圳等一线城市，许多企业正积极探索适应新规的方法。
在这种情形下，针对数据集中的网络业务，尤其是与金融挂钩的数据处理，必须格外小心。比如，银行的网上转账、网络理财等服务，牵涉到大量用户资金和资料，确保数据安全至关重要。在涉及众多合作方，如大型电商平台与众多供应商合作时，运用隐私计算技术进行数据处理，对于有严格合规和风险控制要求的企业来说，显得尤为重要。
融合带来的可信网络优势
在分布式商业场景中，区块链技术与隐私计算技术融合，构筑的可信网络展现出独有的优势。这样的网络能够实现多方达成一致。比如，在国际贸易领域，不同国家企业的交易，即便他们身处不同的监管和法律体系，也能通过这一机制确保交易的一致性，降低纠纷发生的可能性。此外，由于区块链技术篡改难度大，当医疗机构共享医疗数据时，可以确保数据的准确无误和可信度。
在此基础上，众多行业得以实现数据间的可靠共享和交流。以政府事务为例，各部门间的数据交流，比如税务局与工商局的数据互通，有助于提升决策效率和风险管控。在医疗领域，医院间的数据共享有助于加快医学研究的步伐。
解决多方面存在的矛盾
目前情况下，矛盾不少。对于个人数据隐私，大家普遍希望尽量少泄露，比如在APP上，大家通常不愿意过多透露个人信息。但机构方面，他们却希望收集更多数据，用于管理和营销目的，比如电商企业想要了解用户的消费习惯，以便更好地推荐商品。
在机构间的业务协作与数据互通领域，数据的安全性和隐私保护问题与数据共享之间产生了矛盾。以同行业企业为例，它们在竞争与合作的边缘摇摆不定，一边渴望通过数据共享来共同拓展市场，一边又对数据隐私泄露的风险感到忧虑。
隐私计算技术在隐私保护上的运用
面对这些冲突，隐私计算技术扮演了关键角色。对于个人用户来说，这项技术能确保匿名性和隐私安全。比如，在社交平台注册时，用户在完成必要的身份验证后，可以自主决定信息公布的范围。它对数据的收集做到最小化，同时加密程度极高，使得企业难以获取原始数据，但仍能完成必要的验证工作。
在互联网金融的借贷领域，企业需在确保用户隐私的前提下，获取必要信息，同时用户也能享受到相应的服务。
机构间应用隐私计算技术的方式
机构间可以利用联邦学习、多方安全计算等技术手段，确保数据隐私的同时，挖掘商业潜力。以金融机构为例，它们可以在维护用户隐私的基础上，更准确地评估风险。
金融业务中，完成客户身份识别后，部分应用如股票交易，可实现交易金额和参与方的匿名。审计时，运用隐私计算技术，例如零知识证明，确保财务记录无误。同时，通过建立分布式隐私账本，既保护了用户隐私，又有效执行了风险控制和反洗钱措施。
隐私计算的应用落地现状
隐私计算技术的应用推广正在加快步伐。许多公司正致力于研究这一技术的具体应用。在北京、上海、广州、深圳等大城市的金融科技公司中，隐私计算项目正在进行试点。在此过程中，隐私计算技术得到了验证和优化，功能逐渐完善。比如，在数据运算速度和计算效率上取得了显著进步，这为广泛使用打下了牢固的基础，有望让更多行业从中获益。
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