洞见科技创始人、总裁毛赛作客中央广播电视总台，畅聊「隐私计算」与「科技向善」

近日，洞见科技创始人、总裁毛赛接受了「中央广播电视总台·粤港澳大湾区之声」的专访。毛赛表示，隐私计算技术可以在不进行原始数据转移的情况下，安全合规地将数据价值充分释放，能够有效避免数据被复制、被泄露等风险。此外，隐私计算既是一个数据安全和隐私保护的基础设施，也是需要有「对手使用方」才能够体现出商业价值的链接技术。隐私计算技术服务商需要具备隐私计算技术实力、上游数据生态和下游场景知识。

中央广播电视总台：大家通常会用数据流通的「可用不可见」来概括隐私计算，能不能用通俗的语言解释一下这个概念？

毛赛：「可用」实际上是指让数据可以参与计算，「不可见」是指原始数据不可以被获取到。从技术上来说，隐私计算技术能够实现「可见的具体信息部分」保留在数据拥有方本地，「不可见的计算价值部分」进行开放、共享和流通。

更通俗地讲，也就是原始数据在不出本地库的情况下参与计算，让数据应用方获得数据计算的结果，目前在政务、金融、医疗、能源等领域已落地应用。随着《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》的相继出台，对于数据保护有了更为严格的要求规范，通过隐私计算技术可以在符合数据「最小可用」「匿名化」等规范下进行数据价值的释放。

中央广播电视总台：那这至少会有数万以上的参与者进来，大家愿意把这些数据拿出来吗？

毛赛：这个问题可以分两个层面来看，一个是愿不愿，一个是敢不敢。

先说愿不愿。对于市场化机构来讲，取决于数据开放能否取得持续的商业价值变现；对于政府机构来讲，取决于数据开放能否带来广泛的社会价值。显然答案是肯定的，所以问题聚焦于敢不敢。数据流通后，一旦被复制和转售，数据原始拥有方就失去了控制权和收益权，并且数据流通链路上的各个环节都有可能发生数据泄露、隐私侵犯等问题，导致很难追溯问题源头实际在哪一方发生。

中央广播电视总台：到目前为止，行业仍处于技术研发的投入期，这种投入体现为从实验室走向商业化市场，行业发展呈现出怎样的状态？

毛赛：隐私计算技术理论是从上世纪80年代的「百万富翁问题」开始产生的数学解法，也就是两位百万富翁如何在完全不泄露自己资产的情况下，比较出谁更富有的问题。但因为当时计算性能、算力等发展阶段的限制，导致隐私计算很难被商业化。随着过去10年来通信、互联网等基础设施的快速发展，隐私计算大概从2020年开始，逐步进入了商业化阶段。

在隐私计算技术的商业化阶段，可以分为「可用-好用-易用」三个阶段，目前，隐私计算已从实验室走向商业化市场，商业化应用刚达到「可用」状态，很多注重数据安全和隐私保护的机构已经率先落地应用，后续还要继续迭代到「好用」和「易用」。

中央广播电视总台：早期的数据流通技术主要是通过什么方式?

毛赛：早期的数据流通技术主要通过数据包、API接口和安全屋等形式，结合对数据的静态加密和脱敏处理后进行流通，但这些方式会导致数据本身价值受损和安全控制信任等问题。

直到2020年，行业开始形成一个共识——利用隐私计算技术可以实现数据安全流通，在保留数据所有权、控制权、收益权的基础上，流通数据的计算权。也就是说，隐私计算技术能在不进行原始数据转移的情况下，应用数据产生的计算价值，此时原始数据不能被复制缓存，也不会被转售，有效避免原始数据流通导致贬值、失控等「后链路风险」，进而使数据流通中的风险问题迎刃而解。

中央广播电视总台：这两年进入隐私计算赛道的玩家也不算少，核心的竞争优势需要什么？

毛赛：隐私计算是一套包含人工智能、密码学、数据科学等众多领域交叉融合的跨学科技术体系。

隐私计算既是一个数据安全和隐私保护的基础设施，也是需要有「对手使用方」才能够体现出商业价值的链接技术，所以，在商业化过程中，隐私计算技术实力、上游数据生态和下游场景知识，三者缺一不可。

中央广播电视总台：在服务客户的过程中，隐私计算行业的普遍性难题有什么？

毛赛：第一是市场教育程度不足。尽管隐私计算技术理论从上世纪80年代出现，但商业化的时间并不长，也就导致即使是一些行业头部客户大数据隐私保护，虽然他们对隐私计算技术有一些了解，但是对于隐私计算厂商真实的技术能力的判断力还不够。

第二是跨部门协作标准缺失。隐私计算平台需要链接多方数据形成数据智能来服务具体客户的业务场景，例如联合风控、联合营销等，往往涉及使用外部数据资源，需要通过业务、技术、法务、合规、安全等多个部门的沟通协作，目前还没有形成完全统一的标准，导致每个客户都存在差异化，实际上也影响了隐私计算技术的商业化应用进展。

中央广播电视总台：您认为业界在应对隐私计算技术安全性、可用性等方面的挑战，有哪些技术上的创新？洞见科技做了哪些尝试？

毛赛：隐私计算行业经历了过去两年快速的技术迭代，从2021年开始接受「场景落地」考验，在实战阶段对平台适应业务的开展提出了新要求。比如，场景落地时的网络情况，并不是测试时采用较多的内网环境，而是不同机构之间的外网线路或专线连接，受限于带宽的条件；比如，客户实际交付实施过程中，对客户既有的复杂网络拓扑的适配等。针对这些挑战，我认为技术平台的现状正向几个方面发生变化，洞见科技在其中也进行了诸多尝试：

第一，是产品从「可用」变得「好用」。推动隐私计算技术与应用场景深度融合，一直是洞见科技努力的方向。洞见科技的技术平台迭代也是以面向场景服务为核心。过去一年，洞见科技基于自主研发的隐私计算平台InsightOne，开发出更多面向场景应用的系统服务，在尽可能不影响相关场景的使用习惯下，让隐私计算技术的应用更加便捷。该过程结合了洞见科技团队对行业的KnowHow，以及与客户在打磨场景应用过程中的经验，共同来完成对平台的升级迭代。

第二，是产品安全性的升级迭代，能够更好地满足场景需求。在隐私计算技术的应用中，安全性是关键的技术指标。在安全性方面，洞见科技除了采用「安全多方计算+可信联邦学习」融合引擎来保障计算的安全性与通用性，还设计了完整的数据使用授权流程、存证审计流程、严格的访问控制以及健全的身份鉴定体系。

第三，是产品的标准化程度大大提升。2021年初，隐私计算技术落地虽已开始，但初期定制化的需求较多，隐私计算服务商需要一对一地为客户提供解决方案，产品通常无法大批量复制。因此，商业化落地速度快的隐私计算服务商，能够通过大量真实客户的使用反馈，获得提升产品标准化程度的先发优势。隐私计算产品标准化程度的提升，将在未来逐渐降低产品部署的成本，缩短部署所需的时间周期，推动更加快速、更低成本、更大规模地落地。

中央广播电视总台：洞见科技接下来的规划是什么？

毛赛：在公司建设层面，洞见科技正在构建全国性的销售和交付网络；在业务布局层面，洞见科技将从政务、金融，延展到能源、医疗、工业等领域；在发展节奏层面，洞见科技坚持「布点-连线-结网」，「布点」是指在数据提供方和数据应用方之间做好头部客户标杆案例；「连线」是指通过隐私计算链接数据资源形成融合数据智能，改善数据应用场景的业务效果，实现场景运营商业模式落地；「结网」是指通过隐私计算互联互通技术形成跨行业、跨平台的链接，形成多层级、多领域的数据流通网络，更好地服务全域数据流通生态，将数据价值充分发挥。

（编辑：晋中站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!