作者序

時至今日，數據作為數字經濟時代最為核心的生產要素，在社會生產、生活中的巨大價值已經不言而喻。2020年4月，中共中央、國務院發布的《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中，將數據同土地、勞動力、資本、技術等傳統生產要素并列，作為一種新型生產要素參與分配。作為釋放要素價值的關鍵環節，數據資源的開放共享、交換流通成為重要趨勢，其需求日益強烈。

然而，隨著近年來數據安全事件頻發，數據安全威脅日益嚴峻。既要應用數據，又要保障安全，如何兼顧發展和安全，平衡效率和風險，在保障安全的前提下發揮數據價值，是當前面臨的重要課題。以多方安全計算、聯邦學習、可信執行環境等為代表的隱私計算技術為流通過程中數據的“可用不可見”提供了解決方案，有助于破解數據保護與利用之間的矛盾，已在金融、通信、互聯網、醫療、政務等領域開始推廣應用。

權威機構Gartner發布的2021年前沿科技戰略趨勢中，將隱私計算（其被稱為隱私增強計算）列為未來幾年科技發展的九大趨勢之一。隨著各領域關注度的日益提升，隱私計算已成為發展火熱的新興技術，以及商業和資本競爭的熱門賽道。

然而，目前市面上隱私計算相關的圖書還比較少，已有的圖書也主要從密碼學和機器學習的角度進行技術性的描述。中國信息通信研究院云計算與大數據研究所（以下簡稱中國通信院云大所）從2017年起就從事隱私計算技術和產業的研究，在隱私計算發展方面積累了一些思考，因此撰寫了這本隱私計算科普讀物，旨在幫助讀者對隱私計算的技術、產業、應用、法律合規等內容加強了解。本書是一本入門級圖書，面向具備一定大數據相關知識但不太了解隱私計算行業的讀者，旨在幫助他們掌握隱私計算的基本情況。同時，本書還面向有意愿了解隱私計算應用的各行業人員，旨在幫助他們開闊視野和思路。相信對隱私計算領域感興趣的讀者閱讀本書都能有所收獲。本書在編寫過程中，盡量回避了較為學術性的描述，希望通過通俗化的語言幫助讀者對隱私計算行業有一個整體性、概括性的認識。

本書試圖回答以下問題。

● 隱私計算概述：為什么會有隱私計算技術？它能發揮什么價值？它的發展歷程如何？本書第1章將回答這些問題。

● 隱私計算的技術原理：隱私計算的技術體系是怎樣的？各類隱私計算技術的方案架構和特點有哪些？每種隱私計算技術擅長解決的問題是什么？其成熟度和缺陷有哪些？技術融合與擴充的情況如何？本書第2章將回答這些問題。

● 隱私計算的算法應用：如何通過上述隱私計算技術進行聯合查詢、聯合統計、聯合建模、聯合預測？本書第3章將回答這個問題。

● 隱私計算的應用場景：隱私計算常用的應用場景有哪些？在每個場景里，隱私計算解決了什么痛點、如何應用？本書第4章將回答這些問題。

● 隱私計算的產業現狀：隱私計算的政策環境如何？國內外隱私計算主要有哪些企業？隱私計算行業的商業模式、論文情況、專利情況、技術開源情況、標準建設情況如何？本書第5章將回答這些問題。

● 隱私計算的法律合規問題：從法律視角看，隱私計算解決了哪些數據流通的合規性問題？應用隱私計算的過程中會面臨哪些合規性風險？如何解決這些風險？本書第6章將回答這些問題。

● 隱私計算面臨的問題、挑戰與展望：隱私計算的發展面臨哪些問題和挑戰？這些問題該如何改善？隱私計算還有哪些發展趨勢？本書第7章和第8章將回答這些問題。

本書的觀點和思考主要來源于中國信通院云大所依托隱私計算聯盟開展的工作。2020年年底，在工業和信息化部網絡安全管理局的指導下，中國信通院云大所牽頭成立隱私計算聯盟，目前成員包括運營商、金融機構、政府單位、技術廠商等在內的80多家單位。中國信通院云大所已逐步構建了隱私計算產品標準和評估體系，目前已發布關于多方安全計算、聯邦學習、可信執行環境、區塊鏈輔助的隱私計算等計算場景的功能標準和多方安全計算、聯邦學習等性能標準。據此開展的“可信隱私計算”產品測評是目前行業認可度最高的測評之一。截至2021年7月，其已開展4批隱私計算測試，共完成對59款產品功能和性能的評測。當前，隱私計算安全測試標準及互聯互通標準正在持續推動中。

本書在編寫過程中得到了中國信通院云大所何寶宏所長、王蘊韜總工程師及姜春宇、賈軒、楊靖世、白玉真、侯寧、李雪妮、劉雪花、王妙瓊、馬鵬瑋、張奕卉、吳因僉、李雨霏、王卓、田稼豐、秦書鍇、賈真、張德民、王月等同事的大力支持。北京郵電大學的劉嘉夕、靳震、葉錦梅同學為本書做出了很大貢獻。隱私計算聯盟的中國工商銀行軟件開發中心、騰訊云計算（北京）有限責任公司、聯通數字科技有限公司、北京數牘科技有限公司、北京百度網訊科技有限公司、北京沖量在線科技有限公司、深圳華大生命科學研究院、上海富數科技有限公司、翼健（上海）信息科技有限公司、杭州锘崴信息科技有限公司、螞蟻科技集團股份有限公司等企業的專家對本書提出了建議，或提供了相關案例，在此一并向他們表示衷心的感謝。

由于作者水平有限，書中不足之處在所難免。此外，由于隱私計算技術方興未艾，新觀點、新算法層出不窮，本書難免有所遺漏，敬請專家和讀者批評指正。

道阻且長，行則將至；行而不輟，未來可期。面對這個日新月異、快速發展的行業，我們期待與業界共同守正創新，推動隱私計算行業健康發展，讓隱私計算在數據要素市場建設和數據流通過程中發揮更大的價值！

全體作者

2021年10月