导读：2022年7月30日下午 ， 在由CSDN、OpenMPC社区联合主办 ， 网络法前沿、网络法实务圈支持的“技术+法律”隐私计算如何助力数据合规公开课中 ， 原语科技CEO李延凯分享了《开源隐私计算赋能数据合规流通》 。

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李延凯
原语科技CEO
《开源隐私计算赋能数据合规流通》
一
数据成为新生产要素

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十九届四中全会《国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》 ， “健全劳动、资本、土地、技术、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”数据是数字时代的“新石油” ， 第五大生产要素 ， 国家基础性战略资源 。 这是对未来社会发展一个比较有影响力的事件 。
二
数据要素化加速落地

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数据要素化加速落地 ， 从国家到地方再到行业 ， 有非常多的政策出台 ， 以及相关落地实践 。 国家层面的立法 ， 主要包括了《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》陆续出台实行 。 国外立法包括欧盟的通用数据保护法案、美国的加州消费者隐私法案、新加坡的个人资料保护法令等 。 地方和行业政策包括《深圳经济特区数据条例》、《上海数据条例》等 。 同时 ， 我国也成立了许多大数据交易所 ， 包括北京国际大数据交易所、上海大数据交易所、贵州大数据交易所等 。 整个行业 ， 加快培育数据要素市场 ， 推进政府数据开放共享 ， 提升社会数据资源价值 ， 加强数据资源整合和安全保护 。
三
数据要素化痛点

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数据要素化的核心痛点在于数据资产化 。 确权：数据所有权和使用权 ， 很难分离 ， 一次售卖 ， 所有权同时也发生了转移 ， 购买方可以复制 ， 转卖；流通：数据提供方API单一且不统一 ， 很难融合多家数据联合建模使用 。 隐私：数据交易流通的过程中隐私数据泄露问题突出 。
四
数据资产化全生命周期管理

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从数据资产全生命周期过程中 ， 发掘数据资产化过程中隐计算能够发挥一个怎么样的作用 。 数据本身有其特性：非标准化、非结构化 。 数据也有其经济学特性：虚拟可重复使用 。 高昂的固定成本、低廉的复制成本 。
从原始数据到成为数据资产过程中 ， 每个环节隐私计算都可以发挥其作用 。 原始数据采集：传感器数据、视频数据、图像数据等 。 这里涉及到合规采集信息的问题 ， 如过度采集等 。 数据产品：将数据进行加工处理 ， 得到特定维度信息 。 征信数据、运营商数据、电商数据、商品数据等 。 这里涉及到数据所有权、使用权等 。 确保在所有权不更改的情况下 ， 进行数据使用权的交易 。 数据市场：数据可以在数据交易所、省部级数据交易平台、行业数据交易平台、市场化数据交易平台 。 涉及数据如何定价、数据可用不可见等问题 。 数据金融市场：数据资产、数据资本、数据金融等 。 涉及到要素资产化 。
五
隐私计算主流技术路线及对比

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【公开课 | 李延凯：开源隐私计算赋能数据合规流通（附PPT）