隐私计算正在改变数据利用生态，在金融、政务、医疗等诸多场景担当底层技术支撑，坚实守卫个人隐私与安全，同时达到了广开数据源头、化数据为价值的功用。

由上世纪 80 年代开始，在研究者与产业家手中，相关技术细项一步一个脚印，从纯粹的科研设想化为技术累进，最终落地产业前端，终成产品。

在 2011 年、2018 年、2020 年同态加密、零知识证明、差分隐私分别入选《麻省理工科技评论》当年最重要的 10 大突破性技术。

而随着产业进一步落地拓展，在一切有数据的领域，隐私计算都大有可为。

时至今日，数据渗透至日常生活，邻人的****数据泄露，很可能导致你的经济状况被某些利益机构获悉。在社交网络上分享的日常信息，很有可能直接影响你的保费评估水平。

此类场景正是隐私计算在保险领域的实际应用案例。在这些场景中，隐私计算平台可充当数据流转的渠道与隐私的防护管道，从而达到数据“可用而不可见”。在数据利用过程中，免于侵犯隐私，同时有效利用丰富的大数据产生价值。

行业变革：世界范围内掀起合规浪潮

当数据渗透至日常生活以至于产业环节，数据变革开始逐步深化。包括中国在内，世界都掀起数据合规的监管浪潮，以应对数据利用带来的挑战。

作为隐私法规先驱，欧盟早在 1995 年便通过了《数据保护指令》（Data Protection Directive），指令明确了最低的数据隐私与安全底线标准。而后在 2016 年，欧洲议会通过了《通用数据保护条例》（GDPR），以应对更为严峻的数据隐私、数据安全挑战。

相关法律法规规定了多个数据利用原则，产生了深远影响：

• “目的限定”：搜集数据只能服务于特定目的，而不能在事后作他用；

• “数据最小化”：数据搜集工作只服务于特定目的，严格限制能且只能搜集最少的数据量；

• “正当与负责”：确保数据安全、正当与保密。条例中明确提出可动用相关技术手段，经加密机制以规避相关风险。
  

随着数字经济的强势崛起，中国在近年来陆续出台了《网络安全法》《数据安全法》与《个人信息保护法》多部重要法律。系列法律沿袭继承了“目的限定”“数据最小化”“正当与负责”的隐私保护精神，可堪称是世界上最为严格的隐私系列法律之一。
此外，美国在 2018 年出台了《加州消费者隐私法案》，日本在 2020 年出台了《个人信息保护法》修改法案。由此，世界范围内的数据隐私保护有了完善的规定，产业界的数据利用则迎来合规大考。
技术赋能：解决三大难题、为数据流转赋予主动势能
隐私计算技术实质上是一个技术合集：包含安全多方计算（MPC）、同态加密（HE）、差分隐私（DP）、零知识证明（ZK）、联邦学习（FL）、可信任执行环境（TEE）等技术子项。
依据特定场景需求下的数据量、隐私水准、项目部署等变量，通过运用多个技术项，隐私计算技术能够满足数据利用者的合规需求。
在技术实施时，或通过技术对信息添加噪声以加密信息（DP），或在与外部隔绝的安全环境中处理数据，最终只在导出环节生成明文结果（TEE）。
从产业端出发，一个常见的迷思是隐私计算只能作为合规压力下的成本项，仅作为日趋严格的法规背景下企业不得不做的被迫支出项。
然而隐私计算技术在数据安全与隐私的综合工具矩阵配合下，可为企业利用数据打开全新豁口，开拓数源，聚合更多数据生产力要素。在增量维度上，隐私计算化静态数据为流通价值，促进产业增长。
在这个过程中，隐私计算主要解决了三方面的问题，由此为数据流转赋予主动势能，搭建数据流通价值链条：
所有权问题：
——数据本身具有易复制、易篡改的属性。在隐私计算技术出现以前，数据交易方往往在数据离手后，无法把控后续流程。数据泄露、复制、篡改等后续问题持续困扰交易方。
——产品化后的隐私计算平台可通过“可用不可见”的交易流程，分离数据所有权与使用权，由此交易方可以交出数据使用价值（而不是原始数据本身）。
定价问题：
——现有数据交易定价体系并不成熟，制定合理的数据交易机制需要创新机制。
——隐私计算平台提供了取用易量化的平台，有助于定价机制建设。
安全隐私问题：
——原始数据出库后面临严峻的安全与隐私考验，尤其在敏感数据领域风险较大。
——隐私计算平台应用后，原始数据无需腾挪，防止后续次生问题。
行至当下，无数的行业人才在为隐私计算技术推进与落地持续付出。
《麻省理工科技评论》中国秉持“技术为了福祉”（Tech for Good）理念，关注行业变革生态的科技创新力量，正式开启“隐私计算科技创新人物”提名征集，挖掘、遴选带来技术创新、实现技术落地、产生实用价值背后的人物。
让这些青年学者、产业领袖从幕后走到台前，是时代赋予这份评选的意义，也是《麻省理工科技评论》中国关注创新人物力量的初衷。
参评资格

年龄：本次评选致力于发掘隐私计算领域的青年创新力量，参选者须在 2022 年 1 月 1 日时不满 45 岁（即出生日期不早于 1977 年 1 月 1 日，以身份证或护照文件上的年龄为准）。
学历：本次评选对学历不作特别要求。
背景：申请者应是从事隐私计算领域的专业人士，科研院校/研究机构/企业的技术研究者，或企业管理者；相关学科背景包括但不限于密码学、计算机科学、数据科学、人工智能等领域。
参评通道与须知
评选征集通道正式开启。点击“阅读原文”立即报名，跳转至申请页填写相关内容（可在 PC 端/网页端填报）。
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