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聚焦Focus|数据交易

规范隐私计算，提升数据交易

■姜莹龚权︱文

伴随着全球数字化浪潮，我国明确提出坚定不移建设“数字中国”，数字经济也在科

技和产业的新一轮变革中兴起，数据成为数字经济的基本生产要素和关键引擎。在数据要

素相关政策指引下，数据交易正步入2.0阶段，但在实践中面临隐私保护、安全等多方面

约束条件，隐私计算技术开辟了一种以“数据可用不可见”为特色的全新模式，成为数据

交易中平衡数据保护与数据价值挖掘的有力武器。但是隐私计算的应用方案还不够成熟，

存在技术缺陷、互联互通受限、监管失范导致违规等风险，从优化技术支撑、构建标准规

范和健全监管机制方面持续推进隐私计算能力建设，有助于进一步打开数据通路，激发数

据要素市场的活力，推动数据交易深层次的发展。

计算技术在直面数据交易中的数据安全问题、

隐私计算应用于数据交易存在的问题保障隐私安全和数据主体权益中提供了可行

性路径。但是，隐私计算应用于数据交易中

技术瓶颈阻碍隐私计算在数据交易领域还存在技术不成熟、性能不佳、供应链安全

形成规模化的应用漏洞较大等技术风险亟需突破。

由于数据具有无限复制性、非竞争性、隐私计算技术尚无法实现“绝对”安全。

权属关系复杂性、与信息和隐私密切关联性隐私计算基于其实现隐私保护的原理分为三

等特点，数据要素在流通交易更容易面临隐条技术路线，但都有一定的设计缺陷。多方

私保护、安全合规等多方面约束条件。隐私安全计算（MPC）对于部分要求高QPS、低

34中国电信业

CHINATELECOMMUNICATIONSTRADE

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数据交易

响应的复杂在线计算任务难以满足要求。联术平台都是根据特定的技术原理建成的，所

邦学习（FL）沿用了传统分布式机器学习的使用的算法协议也有所区别。在设备侧，通

参数服务器，存在计算中间信息的泄露的问信协议、算法框架、身份认证机制、安全强

题，多项研究表明该泄露有暴露原始数据敏度量化指标存在差异；在应用侧，任务调度

感信息的风险。可信执行环境（TEE）的局方式、方案设计与实现方式各不相同，平台

限性主要在于需要特定TEE硬件设备，而且之间很难完成信息的交互，这种技术和平台

需要依赖硬件产品的安全性，硬件安全性的建设上的差异性为现阶段隐私计算互联互通

检测通常难以进行。带来巨大挑战。

隐私计算规模化应用于数据交易中需要另一方面，这种互不相通不仅体现在技

技术性能的保障，隐私计算的主要功能是在术实现层面有壁垒，主观层面也阻碍着数据

保护隐私的前提下进行多个数据源的计算，资源的流通。数据技术的开发方出于对隐私

数据交易的本质也是要对多个数据源加密处信息安全和产品技术知识产权的考量，不愿

理后产生的数据价值加以利用，要实现这一意将平台内的数据进行规范共享。无论是技

目的，在实际应用时需要多个计算节点同时术路线的选择、核心算法的设计还是基础功

在线、同步运作、任何一个数据源出现节点能的实现，都是各个隐私计算技术提供者最

间网络带宽限制或者计算资源不足时都会影核心的设计思想和知识产权，实现互联互通

响链路的稳定性，甚至会导致整个计算过程的过程中势必会存在一定的相互迁就与妥协，

停止。除了技术自身存在的缺陷外，黑客投实践中未能达成信任共识。

入“脏数据”“毒数据”也能够激发数据安监管机制失范诱发隐私计算成为庇护违

全的连带风险。以上种种障碍都不利于隐私规数据交易的路径

计