隐私|让“隐私计算”更好保护隐私
数据就是新的石油?不 , 在数字经济时代 , 数据可能比石油更重要 。 然而 , 大数据杀熟、过度索取权限、滥用人脸识别等乱象正在撕咬着公众的合法权益 , 影响了人们对数据价值的发掘 。 在此背景下 , 隐私计算被寄予厚望 。
如今 , 隐私计算作为一类技术集合 , 能够在保护数据本身不对外泄露的前提下 , 进行数据分析计算 , 以实现数据的“可用不可见” 。 用隐私计算技术让数据更安全地流动 , 已经成为日益广泛的共识 。 然而 , 隐私计算本身在发展中也面临安全性的考验 。 据媒体报道 , 隐私计算市场仍处于大规模商业应用的前期 , 其技术方案在安全、性能和数据的互联互通等方面存在着挑战 。
那么 , 如何才能促进隐私计算在发展中不断实现自我完善?答案是用好面向产业竞争的市场赛马机制 , 赛出更可靠更高效的隐私计算技术 。 在此过程中 , 关键要用好“有形之手”和“无形之手” , 让“良马”产生示范效应 , 避免“赛马”沦为“选马”或“相马” 。
从具体的抓手来看 , 首先 , 应促进新技术交叉融合 。 一方面 , 以人工智能需求作牵引 , 丰富隐私计算落地应用场景 , 加快推动技术进步和成熟 , 最大化地释放数据价值 。 另一方面 , 综合运用隐私计算与AI、区块链、云计算等技术 , 来解决数据流通之前和之后 , 在权属、应用等方面的问题 , 以此找到产业应用的最佳路径 。
其次 , 应加快建立健全隐私计算的技术标准 , 塑造行业共识 , 遏制“脏数据”“毒数据”污染的风险 。 如今 , 隐私计算基数正在从实验室走向产业应用 。 市场中 , 诸多技术厂商涌现 , 技术水平参差不齐 。 只有把技术标准完善起来 , 不同厂商的产品才能互联互通 , 真正破解“数据孤岛”问题 。
再次 , 应想方设法破除平台壁垒 。 防止平台消极应对隐私保护、数据合规等监管要求 , 造成新的“数据群岛” , 阻碍隐私计算产品的迭代升级 。
【隐私|让“隐私计算”更好保护隐私】(丹图)
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