隐私计算兴起 研究者建言将“成本项”转为“营收项”

展全思梦 2025-10-27 13:52:57

隐私计算兴起 研究者建言将“成本项”转为“营收项”

原标题:隐私计算的兴起。研究人员建议将“成本项目”改为“收入项目”

中新网12月12日电(林毅)在不泄露数据原始信息的前提下，对数据进行分析计算，避免数据资产流失和流通过程中隐私信息泄露。随着数据安全法、个人信息保护法等法律法规的实施，隐私计算的热潮正在兴起。

在12月10日举行的数据安全与隐私计算论坛上，行业研究专家讨论了隐私计算。其中，睿来智能RealAI首席架构师徐世珍表示，隐私计算行业仍处于起步阶段，现阶段商业化仍面临“四大挑战”，即生态壁垒、计算性能、安全性和可用性。

“目前的隐私计算技术服务商不具备数据生态和数据链接能力，无法提供现成的数据和解决方案，增加了用户的应用成本和难度。”他说。

***信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长魏凯表示，隐私计算等技术带来了美好的前景空，解决了我们面临的数据要素市场化过程中的一些关键问题，提供了新的技术工具。“要在发展过程中解决其具体问题，才能更好地服务于产业发展。”

徐世珍认为，结合人工智能的发展，隐私计算未来的发展可能会借鉴两个经验。在技术路径上，包括“基于底层数据流图的编译器路由将促进技术的兼容性和互操作性”、“提高安全性需要抵御密码协议层和应用层的恶意攻击”等。

他以编译级隐私保护计算平台RealSecure为例，实现了高度的可追溯性和可验证性。

另一方面，在产业路径上，隐私计算需要逐场景实施，根据不同场景需求采用合适的技术路线。打造“平台+数据+服务+场景”的一体化隐私计算解决方案，可以推动隐私计算从功能演示阶段走向业务落地闭环。

徐世珍强调，从本质上讲，隐私计算虽然解决了“数据可用性”的问题，但并没有解决企业共享数据的意愿问题。他说，关键在于数据价值的闭环，充分释放数据价值，让所有数据参与者都从中受益，把“成本项”变成“收益项”。这需要企业内部上级业务部门的配合和确认。

他还表示，通过“人工智能+隐私计算”的深度结合，可以在实现跨行业、跨领域数据安全融合的基础上，实现数据价值的深度挖掘和释放。(End)回到搜狐看看更多。

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