隐私计算系列三项标准正式亮相 中国信通院联合百度、光之树等企业制修订

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7月10日，中国网络科技报道在2020年大数据产业峰会成果会议上正式发布了三个隐私计算系列标准，即基于多方安全计算的数据流通产品技术要求和测试方法(修订版)、基于可信执行环境的数据计算平台技术要求和测试方法以及基于联邦学习的数据流通产品技术要求和测试方法。

在蓬勃发展的数字经济时代，数据流通是充分释放数据元素价值的关键环节，但隐私泄露和安全威胁等一系列问题仍然制约着数据的有序流通。在过去的两年中，以多方安全计算和可信执行环境为代表的隐私计算技术已经成为解决数据流通瓶颈的关键解决方案，受到了广泛关注。中国信息通信技术研究院与20多家企业联合制定并修订了隐私计算系列标准，希望推动隐私计算技术的广泛应用，为用户提供选择参考。

标准“基于多方安全计算的数据流通产品的技术要求和测试方法”于2019年6月首次发布。2020年6月，项目组首次修订了标准，增加了新的测试用例，如多方安全容错和升级支持，增加了所需测试项目的数量，精简并合并了原有的测试用例。新修订的标准更新了技术框架，提高了技术门槛，将更好地适应工业发展。

首次发布的“基于联邦学习的数据流通产品技术要求和测试方法”来自中国信息通信技术研究院、光之树科技、伟众银行、华空青教、诺威科技、数字科技、通盾科技、富达数字科技、武汉大学、百度、腾讯云、洞察智慧、趣味链、讯飞致远、飞立新、蓝象智联、浦源信息等。该标准定义了联合学习的技术概念和体系结构视图，从调度管理能力、数据处理能力、算法实现、效果、性能和安全性五个方面提出了基于联合学习的数据流通产品能力的构建规范，并指定了34个测试用例。

《基于可信执行环境的数据计算平台技术要求和测试方法》由中国信息通信技术研究院、百度、英特尔、上海交通大学、杭州诺威、福舒科技、蚂蚁金融服务、阿里巴巴、腾讯、腾讯云、数字技术、通盾科技、华空青椒、华为、光之树科技、上海浦东发展银行、零知识技术、趣味链等公司首次发布，该标准提出了基于可信执行环境的数据计算平台的建设目标和架构。 并从任务处理能力、算法可扩展性、环境验证、通信安全、计算保密性、一致性、数据存储、审计和运维九个方面提出了产品能力的规范要求。

今年，《麻省理工学院科技评论》将隐私计算相关技术(包括差别隐私)列为2020年十大突破技术之一。在正在进行的世界人工智能大会上，人工智能领域的许多学者将隐私计算列为人工智能下一步发展的关键技术。

中国ICT研究院高级工程师闫舒表示，在第十一批大数据产品能力评估中，将增加“基于可信执行环境的数据计算平台”和“基于联邦学习的数据流通产品”两项产品评估服务，第三批基于多方安全计算的数据流通产品评估将继续进行，期待更多优秀产品进入市场，共同推动私有计算技术在解决数据流通瓶颈、充分释放数据价值方面的广泛应用。

随着行业的快速发展，各大科技巨头都在积极部署，与此同时，这个垂直领域也涌现出了一系列的明星初创企业。作为发布的新标准的核心起草单位，Light Tree Technology首席执行官张佳辰表示:“该标准的推出将大大加快隐私计算领域的产品标准化，降低行业客户评估和采用相关产品的难度。同时，该标准的引入进一步明确了隐私计算平台将是一个综合多技术路线的综合平台，如联邦学习、可信计算和多方安全计算。”

来源：搜狐微门户