数据价值释放与隐私保护计算 应用研究报告 （2021 年） 中国信息通信研究院安全研究所 蚂蚁科技集团股份有限公司 2021 年 11 月 u1 版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院和蚂蚁科技集团 股份有限公司，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方 式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国信息 通信研究院和蚂蚁科技集团股份有限公司”。违反上述声 明者，编者将追究其相关法律责任。 编制说明 本蓝皮报告由中国信息通信研究院与蚂蚁科技集团股份有限公 司牵头撰写，限于撰写组时间、知识局限等因素，内容恐有疏漏， 烦请各位读者不吝指正。 本报告在撰写过程中得到了多家单位的大力支持，在此特别感 谢参编单位北京瑞莱智慧科技有限公司、杭州锘崴信息科技有限公 司、蓝象智联（杭州）科技有限公司、上海富数科技有限公司、深 圳市洞见智慧科技有限公司（排名不分先后）的各位专家。 前 言 2020 年 10 月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个 五年规划和 2035 年远景目标纲要》（以下简称“十四五”规划纲要） 提出“加快迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设， 加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动 生产方式、生活方式和治理方式变革”，强调以数字化转型驱动生 产方式、生活方式和治理方式的变革，以此来实现加快数字化发展、 建设数字中国的远景目标，充分释放数字红利谱写数字中国新篇章。 政策红利释放，激活数据流通市场需求。数据作为数字化转型 核心驱动力，其流通共享对打造数字经济新优势、加快数字社会建 设步伐、提高数字政府建设水平与营造良好数字生态具有重要意义。 着眼数据的高效共享与协同应用，我国密集出台《中共中央 国务院 关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》《中共中央 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》《全国 一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》《网络安全产 业高质量发展三年行动计划（2021-2023）（征求意见稿）》等多项 政策，充分体现了国家对数据生产价值以及市场贡献的高度肯定。 持续释放的政策红利有效激活了数据开放共享与利用的市场需求。 合规监管助力，拓展数据流通市场空间。立足于数字化转型发 展实践中数据安全以及个人信息保护的迫切需求，我国陆续发布了 《中华人民共和国民法典》《中华人民共和国数据安全法》（以下 简称《数据安全法》）《中华人民共和国个人信息保护法》（以下 简称《个人信息保护法》）等法律，充分体现了数字时代国家对于 维护数据安全及个人信息保护的信心、雄心和决心。各领域法律法 规相互衔接补充纵深发展、逐步细化，构建了以《中华人民共和国 网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》为核心的数字安 全法律体系，着重强调了在兼顾数据安全和个人信息保护，保护个 人、组织的合法权益，维护国家主权、安全和发展利益的同时，促 进数据的开发利用。日趋完善的数据安全合规监管框架进一步拓展 了数据安全流通的市场空间。 多重部署加码，隐私保护计算前景可期。在日趋严格的合规监 管、日渐强化的政策引导以及日益旺盛的市场需求等多重背景下， 为有效打破数据流通壁垒、促进数据价值释放，隐私保护计算因从 技术角度实现了数据价值的共享流通和协同应用，有效促进了数据 这一新型生产要素经济价值最大程度地发挥而备受关注。当前，隐 私保护计算技术在金融、医疗、政务等领域已具有初步的应用探索。 但受制于隐私保护计算前沿技术了解不详、数据安全和个人信息保 护政策法规理解不足、产业落地缺乏参考等诸多因素，使得隐私保 护计算技术尚未实现规模化的应用。 在前期《隐私保护计算技术研究报告》《隐私保护计算与合规 应用研究报告》研究基础上，本报告聚焦隐私保护计算技术产业落 地缺乏参考的问题，对数据、数据价值、隐私保护计算如何助力数 据价值释放以及在金融、医疗、政务领域场景的应用价值进行探讨 与探索，为隐私保护计算技术的应用落地及数据价值释放提供参考。 目 录 一、数据概念内涵及价值............................................................................................1 (一) 数据定义........................................................................................................ 1 (二) 数据的特征.................................................................................................... 2 (三) 数据的价值.................................................................................................... 3 (四) 隐私保护计算助力数据价值释放................................................................ 5 二、隐私保护计算技术概述........................................................................................8 (一) 隐私保护计算及其关键技术........................................................................ 8 (二) 基于隐私保护计算技术的数据流通模式.................................................. 10 (三) 基于隐私保护计算技术的数据流通场景.................................................. 13 三、隐私保护计算技术落地应用案例......................................................................14 (一) 金融行业应用案例...................................................................................... 14 (二) 医疗行业应用案例...................................................................................... 36 (三) 政务行业应用案例...................................................................................... 46 四、隐私保护计算技术应用困境及建议..................................................................52 图 目 录 图 1 DIKW 模型.......................................................................................................... 4 图 3 数据价值释放路径模型......................................................................................8 图 2 基于隐私保护计算技术的数据流通模式........................................................ 11 图 4 银行与外部数据源对接示意图........................................................................17 图 5 横向联邦反欺诈模型指标对比........................................................................23 图 6 基于匿踪查询技术提供银行间隐私黑名单查询服务....................................24 图 7 匿踪查询业务流程............................................................................................25 图 8 隐匿查询双盲方案............................................................................................28 图 9 数据流与管控流分离........................................................................................28 图 10 基于区块链隐私保护计算的大数据智能风控产品技术架构......................33 图 11 联合建模前后不良贷款率对比...................................................................... 35 图 12 融合外部数据的建模效果..............................................................................35 图 13 全基因组关联分析结果的曼哈顿图..............................................................40 图 14 传统方案和隐私保护计算平台技术方案架构对比......................................40 图 15 基于隐私保护计算服务平台的联合 DRG 建模的流程............................... 44 图 16 PHEV 与 BEV 充电负荷曲线........................................................................ 50 图 17 电动汽车充电总负荷曲线........