「真相大会」：锘崴科技 - 领航隐私保护计算

　　导读

　　2021年12月14日，第六届真相大会在北京顺利举行，锘崴科技应邀作隐私保护计算主题演讲。

锘崴科技主题演讲：《隐私保护计算的市场及产业价值》

　　12月14日，「开局·向实」第六届真相大会——2021中国最具价值创新企业颁奖盛典在北京顺利举行。锘崴科技应邀出席活动作主题分享。

　　2021是“十四五”规划的开局之年，也是强国战略、自主创新、实施替代战略的关键一年。基础研究推动前沿领域的创新，从网络经济到数字经济，要建设多层次资本市场，为了实体经济高质量发展，无一不提到“创新”。

　　创新是“十四五”规划的首要任务，同样是中国高质量发展的核心，而以市场为导向的创新企业是发展经济的有力推动者。今年，一切由虚向实，创新企业也从to VC到to 市场。市场的认可既是创新企业的趋势，更是未来创新经济的推动力。这些“务实”的企业应当被看见。

　　本届真相大会由铅笔道发起，垂直于创新领域邀请超过一百家合作企业、媒体，超300家大咖机构，以及政、经、商、投各界专家代表共襄盛会，以「开局·向实」为主题，探讨“创新”之路。锘崴科技董凯应邀出席大会并作主题演讲——《隐私保护计算的市场及产业价值》。

　　在演讲中，董凯先生表示，随着《数据安全法》和《个人信息保护法》的正式实施，我国的数据保护监管制度日益完善，数据隐私安全进入强监管时代。对于数据隐私保护的需求也随之爆发，因此也催生了隐私保护计算这样小众概念的快速普及和发展。

　　隐私保护计算是高于传统模式的数据隐私保护3.0时代。1.0时代是传统数据脱敏，2.0时代是数据沙箱模式。而不论是数据脱敏还是沙箱模式都无法满足现有的隐私保护需求。数据脱敏模式下存在严重的重识别风险，个体的身份和其他敏感信息极有可能被重新识别，并不能真正意义上实现《个人信息保护法》中所定义的“数据匿名化”。包括锘崴和国家癌症中心去年共同完成的一项研究在内，世界上已经有多项研究证明了这一点。同时，这一模式下还存在数据所有权、使用权和管理权无法有效分离的问题，可能导致数据转卖、滥用的风险。沙箱模式虽然了解决数据确权问题，但其通过荟萃分析把不同数据源的模型合并到一起的过程可能会会引入计算误差，影响整个模型的精准度。

　　而在3.0时代，通过隐私保护计算可以实现数据的虚拟融合，让数据在可用不可见的前提下完成多中心的联合分析，并且保证在虚拟融合下的数据分析结果和传统集中式计算的结果是等价的。隐私保护计算技术其实是综合了多种底层技术的综合性解决方案，包括但不限于像安全联邦学习、可信计算环境、多方安全计算、同态加密这些技术，从而实现合规的数据流动和价值转换。需要强调的是，任何系统都没有绝对的安全，任何安全都是建立在相关的假设条件下的。

　　隐私保护计算不是某种单一的技术，而是一个系统化的体系，它首先要支持灵活的部署，可以支持一体机、容器化、云原生、弹性扩张、服务监控等多种架构。同时底层必须是一个非常强大的技术平台，可以支持不同的隐私保护计算技术，像联邦学习、可信计算环境、多方安全计算，服务于不同场景，例如金融、政务、医疗等不同垂直应用，支持横向、纵向的数据分析模式。在此基础上，它也要便于开发，可以提供第三方的开发接口以及丰富的相关机器学习算法库，用以适配不同行业模型应用或者定制化开发的需求。最重要的，需要足够的安全保证，因为隐私保护计算的基础是要保护数据的隐私，整个平台要满足安全体系架构最好的设计原则，获得相关认证。

　　商业化的隐私保护计算解决方案其实是在满足应用场景需求的前提下尽可能做得好用。每项技术的适用范围、保护能力、性能、安全程度各有不同，所以就需要团队能够充分理解不同技术的性能

　　隐私保护计算系列产品

　　锘崴科技隐私保护计算系列产品是数据合规使用、数据价值可信挖掘的综合技术解决方案。平台已通过多项权威测评，能够保证数据共享全链路隐私安全，实现数据合规高效的流转，打造数据和价值之间最安全可靠的桥梁。

　　基于「数据安全+区块链+隐私保护计算」的核心能力，实现形势和实质合规的并重，通过区块链技术，实现数据流转、使用记录可信、可追溯，确保代码行为与隐私政策描述的一致性，真正意义上实现数据匿名化，使数据“可用不可见”。

　　产品形式丰富，包括软硬件一体机、软件包、虚拟化平台、云原生的SaaS服务等。适用于包括医疗、金融、政务等多样化的大数据隐私保护计算应用场景，帮助各行各业应对越来越严格的数据隐私保护的挑战。同时可满足多层面需求，包括数据提供方、数据使用方、监管方和运营方。

　　基础应用场景

　　多中心联合分析建模推理：每个中心有不同维度或来自不同维度的数据，通过多中心合作可以有效提高样本量或数据维度的丰富程度，继而获得更精准的模型。然而不同机构由于商业利益冲突或是出于数据安全安全及合规性的考虑，无法进行直接的数据共享。通过隐私保护计算这项技术，就可以结合多个数据源完成多中心联合的数据分析，提供更精准的模型，应用于不同的应用场景。

　　多中心目标匹配以及隐私查询：以黑、白名单匹配为例，各中心在匹配过程中都不想

　　泄露自己的查询条件、匹配模型和被查询的数据源给第三方。隐私保护计算能够以加密的查询条件去匹配加密的数据源情况，生成加密的结果，这个加密的结果可以定向发给最终的用户，完成带有保护隐私情况下的查询。

　　垂直应用领域案例

　　金融领域——跨中心普惠金融应用

　　锘崴与某省级数据交易中心合作，实现了跨多个中心的普惠金融的应用。省级的数据交易中心和银行拥有彼此所需数据，但是无法直接形成互通。通过隐私保护计算技术，可以在多中心互相不泄露自己数据的情况下完成精准的模型构建，通过补全不同维度的信息实现更精准的普惠金融放贷、风控等相关应用。

　　医学领域——跨省级多中心全基因组关联分析

　　锘崴科技和上海长征医院、清华大学、华西医院以及其他几个医疗机构实现了跨多省的多中心全基因组关联分析，服务于风湿免疫疾病——强直性脊柱炎的研究。此次合作中，依托锘崴的技术，支持了3000余个病人、每个个体300多G基因组学数据的分析。在分析过程当中，每个数据源的数据都无需出其管理边界。

　　关于锘崴

　　杭州锘崴信息科技有限公司源于硅谷，是一家专注信息安全领域的平台型科技公司。公司由中组部“海外青年高层次人才”，隐私保护计算专家王爽教授领衔，生物信息AI产业专家郑灏博士共同创立。锘崴科技团队成员多来自IBM、Google、Thermo等世界五百强企业，其国际顶尖研究成果在相关领域取得了广泛认可(300+ SCI)，被知名媒体(福布斯、36氪、深科技、Nature、Genomeweb、CNN)广泛报道。团队在隐私保护计算领域有300余篇相关论文，总引用量超过22000次，团队也是iDASH——目前最大规模的全球隐私保护计算大赛的创始人。

　　公司采用安全联邦学习、多方安全计算、密码学、区块链等技术打造的隐私保护计算技术产品，赋能数据安全合规融合，实现数据“可用不可见”的创新应用模式。从根本上解决数据孤岛、隐私保护、多方联合计算等制约行业发展的瓶颈问题。锘崴科技在隐私保护计算领域处于国际领先水平，自成立以来已在医疗、金融、政务等行业，和国内多家合作伙伴达成广泛合作，通过采用锘崴科技的隐私保护计算平台进行跨平台、跨行业的多数据源带有隐私保护的联合分析。

　　公司总在杭州、上海、成都、北京、海南设有研发中心和区域总部。