专题导读：隐私计算
魏 凯
中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长，中国信息通信研究院大数据与人工智能领域主席，国际电信联盟（ITU）分布式账本标准焦点组主席，中国通信标准化协会大数据与区块链工作组组长。研究方向为大数据、数据库和区块链相关技术、标准和产业政策，牵头完成多项大数据、数据库和区块链标准，参与多项信息技术领域的国家重大政策文件的研究起草，主持制定30多项国际国内标准。
专题导读：隐私计算
促进数据要素化、市场化，成为当前实施国家数据战略的重点方向。数据要素价值的充分释放，有赖于跨机构数据的交叉融合，让数据在产业互联网中有序流动，驱动千行百业数字化转型。然而，在数据要素化和市场化进程中，数据融合应用与安全保护之间的矛盾日益突出。所幸的是，最近几年以安全多方计算、联邦学习为代表的隐私计算技术（Privacy Computing Technology）快速兴起，让大家看到了用技术手段调和上述矛盾的希望。隐私计算技术，也被称为“隐私保护计算（Privacy-preserving Computing Technology）”或“隐私增强计算（Privacy-enhancing Computing Technology）”，采用密码学或可信硬件对数据进行保护，在实现数据共享的同时保护数据机密性，达到数据“可用不可见”的目的。国内隐私计算领域创新步伐不断加速，涌现出一批创新成果，金融、电信、政务等重点领域应用也逐步推开。
2020年，中国信息通信研究院与50多家企业携手成立了“隐私计算联盟”，进一步推动生态建设及行业应用。不过需要注意的是，隐私计算技术及其应用刚刚起步，虽然前景广阔，但眼前还面临着不少挑战，如何确定和识别特定产品的安全基线，如何在保障安全的前提下提升计算效率，如何合规应用，这些问题都要在实践中不断探索。《信息通信技术与政策》2021年第6期设置的“隐私计算”专题，收录7篇文章，涉及隐私计算技术应用的总体发展、产品评测、关键技术、互联互通、金融应用以及法律合规等内容，是对隐私计算最新进展的一次全景扫描，希望为读者全面了解这个领域打开一扇大门。
闫树、吕艾临的文章《隐私计算发展综述》，分析了隐私计算的技术原理，列举了隐私计算当前主要应用场景，分析了国内外隐私计算产业的发展情况。在此基础上，总结了隐私计算发展面临的问题，并从技术、产业、应用等视角分析了隐私计算未来的发展趋势。
国内外隐私计算技术产品类型越来越丰富，为潜在用户提供了丰富的选项，但也给他们的技术选型工作带来挑战，亟需建立统一的隐私计算产品规范和产品评估体系。袁博、王思源的文章《隐私计算产品评估体系》论述了隐私计算从前沿技术到落地产品的历程，分析了隐私计算产品的现状，提出了一套隐私计算产品评估体系，并对隐私计算产品评估工作进行了展望。
夏家骏、鲁颖、张子扬、张珏婷、张佳辰的文章《基于秘密共享与同态加密的纵向联邦学习方案研究》介绍了在不同场景下适用的联邦学习框架，并以逻辑回归为例介绍了纵向联邦学习的几种常用实现方式；此外，对各种实现方式的优缺点及适用场景进行了分析。
徐潜、章庆、喻博、于文青、贺伟的文章《基于中间件与区块链的异构私计算平台互通系统研究》从隐私计算的基本概念出发，浅析隐私计算的核心技术：安全多方计算与联邦学习；随后围绕自研隐私计算平台底座PrivTorrent密流安全计算平台，介绍隐私计算在数据安全行业的应用落地及典型案例；最后针对异构隐私计算平台间互联互通关键问题，给出基于中间件和区块链的跨平台实践解决方案。
隐私集合求交技术作为跨机构间数据合作的一个常用的前置步骤，在实际场景中具有很强的应用价值。黄翠婷、张帆、孙小超、卞阳的文章《隐私集合求交技术的理论与金融实践综述》介绍了隐私集合求交技术的分类与相关的技术路线，结合目前隐私计算技术应用落地最广泛的金融行业的实际场景需求，介绍隐私集合求交技术在金融行业的应用场景，并对目前的隐私集合求交技术面临的技术挑战及研究发展方向进行分析和探讨。
近年来，在数据融合需求旺盛的同时，外部数据协作频频被爆出数据不正当使用、侵犯客户隐私、业务合规性存疑等问题。强锋、薛雨杉、相妹的文章《隐私计算在金融领域的合规性分析》对现有法律法规中的数据合规性问题进行梳理，并结合隐私计算具体应用场景以及隐私计算原理，对隐私计算在金融领域的合规性进行分析。
以上文章刊于《信息通信技术与政策》第6期
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