数据可信流通如何扩规模？下一代隐私计算开“卷”性能与成本

本报记者李惠北京报道。

安全性、成本和计算复杂性正制约着数据元素价值的进一步发挥。如何让数据的价值像水电一样随时可用，自主创新技术是破局的手段之一。

在第七届数字中国建设峰会期间，国内多家数据安全和数据流通领域的市场机构披露了一系列促进数据可靠流通的前沿技术和产业实践。

蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官陶伟在峰会期间接受《中国经营报》记者采访时表示，未来数据要素在流通过程中需要全新的技术标准和技术方法体系，而秘密计算作为下一代隐私计算技术体系，可以为数据可信流通提供全流程保障。他透露，蚂蚁集团今年将推出密集计算云服务平台，以进一步提高性能、降低成本并促进大规模可靠的数据流通。

大规模数据的可信流通面临瓶颈。

在数据因子化背景下，推动数据合规高效流通已成为各界共识，但数据因子化带来的流通风险也在引起行业关注。

IBM最新发布的研究报告《2023年数据泄露成本报告》显示，2023年数据泄露的平均总成本达到445万美元，创历史新高。此外，只有三分之一的公司可以通过自己的安全团队发现数据泄露，82%的泄露涉及存储在云环境中的数据【世界数字货币排名】。

“数据在跨域流动的过程中，会有一系列复杂的处理链条，其间存在大量泄露和滥用的风险。”陶伟说，“例如，当终端被入侵，运维人员和R&D人员利用架构权限获取额外信息，甚至内部人员窃取信息时，与其他元素相比，数据更容易被复制、分割、篡改和传播，许多数据源不敢将数据拿出来进行外部处理。”

因此，数据所有者不愿意也不敢流通数据。“经济上，非法二次分发后，数据的价值会迅速贬值；风险方面，明文数据流通中的风险成本呈指数级增长，迅速超过流通收益，合规压力巨大。”陶伟告诉记者。

事实上，近年来隐私计算等方法在探索数据的可用性、不可见性、可控性和可测量性方面取得了一系列突破，但该技术在发展过程中也遇到了业务性能和业务边界的瓶颈。

蚂蚁集团隐私计算部暗语总经理王乐妍告诉记者:“随着业务的发展，早期的隐私计算逐渐暴露出两个问题。首先，它基本上是点对点的数据融合操作，受网络带宽和延迟的限制，计算规模和性能天花板较低，因此无法支持大规模数据可靠流通。第二，隐私计算解决的主要问题是计算过程中的安全性，但数据的可信流通需要控制数据全链路和全生命周期的安全性和可信度。除了计算过程的安全外，还将包括涉密数据研发、涉密数据交付、全链路存款审计等全流程的能力。”

这也导致机构开始探索技术突破。一方面，他们需要使用可信硬件和精密计算来确保技术性能并降低数据安全成本。另一方面，技术需要涵盖数据处理、存储、计算、R&D和处理、标准化治理、运营和交付的所有方面。

如何平衡价值开发和成本控制？

要支持大规模可靠的数据流通，高性能和低成本的技术至关重要。其中，高性能决定了技术是否能给业务产生增量价值，而低成本则能让大多数组织承受并降低技术门槛。

记者注意到，近年来，包括蚂蚁集团在内的多家科技公司和银行等金融机构大力部署隐私计算【比特币期货】技术。但受合规、商业效果、成本等诸多因素影响，这一技术还需要在整个市场数据流通不畅的背景下寻找可持续的商业化空间。

隐私计算使用成本高的原因是技术路线多。王乐妍告诉记者，每种技术路线都有各自的优缺点和适用场景。不同的场景需要不同的技术路线和不同的框架，导致切换成本较高。

事实上，这也使得许多机构不愿意投入巨额成本来确保数据安全，而一旦发现问题，补救往往意味着更大的投入。

自20 16以来，蚂蚁集团重点布局隐私计算技术和大规模应用实践。“之前，暗语的突破是将所有这些技术路线整合到一个统一的框架中，这样一个框架就可以适用于不同的场景。”王乐妍说。

在商业增量价值方面，隐私计算在新能源车险、农户贷款等场景中取得了一些可量化的商业效果。

比如在车险领域，由于这一垂直数据的积累不足，新能源车企的定价非常被动。为了确保定价不会亏本，通常会将定价定在较高的水平。据王乐妍称，在安全收集多方数据的过程中，通过隐私计算技术实现了更准确的定价。在黑话已经落地的十几家保险公司中，新能源车险的平均保费下降了8%。目前，这一幕正在迅速蔓延。

然而，如果隐私计算想要创造一个大规模和可持续的商业空间，它需要进一步提高性能并降低门槛。

陶伟透露:“我们选择的方式是进一步专注于促进跨云和跨终端的低成本数据流通。下一步，我们将通过推出密算云服务平台，围绕数据流全链路提供数据加密服务，降低企业使用隐私计算服务的门槛和成本，打开产业协同空间。”

“根据美国网络安全保险成熟使用的市场数据，当用于安全风险保护的投入成本控制在数据流通总价值的5%以内时，相关方就有投资的动力。”魏伟说。

这也是支撑密算云服务走向市场的底层逻辑。

王乐妍告诉记者，作为下一代隐私计算技术，秘密计算云服务在跨域能力、数据流通周期覆盖和易用性方面达到了更高的水平。在关键的性能和成本问题上，我们希望通过软硬件结合的方式将密集计算的成本降低到明文计算的2- 10倍，性能可以接近明文计算的1/2- 1 10。

关于降低成本的方式，王乐妍进一步向记者解释说，在密集状态下必须有成本计算，但成本需要可控。数据有不同的价值。根据数据价值和风险储备，可以使用不同的秘密技术对应不同价值的数据，以实现综合成本平衡。

事实上，近年来，国际上在降低数据流通成本方面出现了一种新模式。根据陶伟的说法，“数据安全保险”（网络安全保险下的一个项目）已经开始出现在美国的数据流通中——保险公司监督和审查交付平台的安全性以降低赔偿风险。如果存在相关数据滥用的问题，则意味着外卖平台不得不应对更高的保费。

他认为，通过这种方式，可以协调数据利益，并综合考虑商业价值和风险。

（编辑:何莎莎审核:朱子云校对:闫京宁）

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