澳大利亚Medibank遭黑客攻击，390万客户信息泄露，隐私计算成数据安全新焦点

隐私计算的定义和价值

隐私计算旨在保护用户隐私，其关键包括安全多方计算、联邦学习和可信执行环境，确保数据“可见而不可用”。面对数据泄露频发的现状，隐私计算的出现显得尤为重要。它相当于为数据安全设置了一道屏障，使数据在确保安全的同时，也能发挥其价值，帮助各行各业解决数据利用与隐私保护的问题。

举例来说，医疗和金融领域的数据泄露影响极大，但为了给客户量身定制方案，又必须深入挖掘数据。隐私计算技术能够在保护数据隐私的同时，帮助分析机构产生价值，进而促进相关应用的前进。

重点应用领域

医疗和金融是隐私计算技术的主要应用场景。在医疗领域，病人的个人信息极其重要。比如，一些大医院里保存着大量病历资料，对这些数据进行深入分析有助于制定更有效的治疗方案，但若信息泄露，后果不堪设想。隐私计算技术确保数据安全，医生们能依据分析结果为患者量身定制医疗保障方案。

金融界亦然，客户的财务资料属于最高机密。银行、保险公司等通过隐私计算技术，在确保客户隐私不受侵犯的基础上，能够对数据进行深入分析，从而为客户量身定制理财方案，满足各类客户的具体需求。

行业合作契机

在应对数据保护及法规遵守的难题时，企业们开始寻求合作之道。2022年伊始，浪潮电子信息产业股份公司联合北京可利邦信息技术股份公司以及其他几家机构，共建了“大数据隐私计算联合实验室”。此举旨在整合多方资源，依法推动大数据隐私计算的研究与实践。

企业各自拥有独特的专长和技术，他们通过共建实验室，将这些优势有效整合。以浪潮信息为例，它在硬件领域表现突出；而可利邦则在密码学和算法上有着深厚的技术积累。二者携手合作，致力于打造一个服务于多个行业的隐私计算平台。

各方技术分工

可利邦负责解决安全多方计算和联邦学习中的密码学及算法难题。他们具备技术优势，能够对算法进行优化。通过深入研究与实践，他们让算法在隐私计算领域发挥出最佳效果，有效保障了数据在计算过程中的隐私安全。

浪潮信息擅长打造专注于硬件安全的计算平台。凭借在硬件领域的丰富技术和经验，该公司成功研发了可靠的硬件设备。这些设备为隐私计算提供了稳固的硬件支撑，确保计算过程在安全的环境中顺利进行。

研发成果展示

可利邦携手多家力量，共同打造了一款针对金融场景隐私保护的计算平台。此平台整合了可利邦自主研发的AILake人工智能服务系统，依据不同应用需求、信任状况及客户要求，融合了多种技术。

此平台汇集了各类技术、算法与服务，构筑了一个综合性的平台。它为业务建模人员提供了简便易操作、功能丰富且遵循使用逻辑的定制化隐私计算方案，助力金融机构高效运作。

未来应用展望

面向未来，隐私计算在金融领域展现出广阔的应用潜力。例如，在反洗钱领域，它能在不暴露客户资料的前提下，对交易信息进行深入分析，识别出异常交易行为。而在小额信贷方面，隐私计算则能助力银行更精确地评估客户信用状况，同时确保客户隐私不被泄露。

实验室将研发多种形态的隐私计算集成设备，这些设备适用于数据中心和一般办公环境，确保数据计算过程既稳定又高效，且安全可靠。相较于传统区块链技术，隐私计算技术更能保障数据安全，有效消除数据孤立现象。

你觉得隐私计算今后还能在哪些行业实现重大进展？若你觉得这篇文章对你有帮助，不妨点个赞或转发一下！