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1、面向市场应用与行业需求,隐私计算的发展方向根据Gartner的预测,到2025年全球将有一半的大型企业机构在不受信任的环境和多方数据分析用例中使用隐私计算处理数据。虽然目前隐私计算的应用场景主要聚焦于金融、医疗等领域,但随着其产品化、商业化的进程的加速,用户对于隐私计算概念的接受度进一步提升,加之政策领域支持,隐私计算的应用已向交通、教育、工业等领域延伸,并且将形成跨机构、跨行业、跨企业的多类型应用场景,有望在更多地领域进行拓展应用。(1)政务领域-推进政企数据融合在国家积极推动政企数据融合、数据生产要素化的大方向下,各地政府积极建立政务数据开放平台、大数据中心,致力于服务各行各业。政数指圄常
2、步及社保数据、公积金数据、税务数据、生活数据、交通数据等。但是这些数据属于不同部门,“数据孤岛”情况严重,想要共享这些数据存在协调困难、审批手续繁杂等问题。同时这些数据涉及大量公民隐私,管控更加严格,进一步阻碍政务数据在部门之间、政企之间的合作。通过隐私保护计算和其他技术的结合,可以有效保护各部门的数据,在一定程度上解决政务“数据孤岛”问题,提高政府治理能力。例如通过视频、位置、交通等多部门数据对治安防控、突发事件进行研判,合理调配资源,提高应急处理能力和安全防范能力。此外,还可以联合多部门的数据对道路交通状况进行预判,实现车辆路线最优规划,减缓交通拥堵。(2)医疗领域-构建新型诊断模式随着互
3、联网以及电子病历的大量普及,各家医疗机构积累了大量的医疗数据,这些数据对于病人来说是极其敏感的。随着人工智能和医疗的紧密结合,越来越多的个人数据被用于临床诊断、医学研究、公共健康等各个方面,这就增加数据泄露的可能性。想要使用人工智能对某一疾病进行早期发现或临床诊断,一方面需要收集不同维度的数据包括临床数据、基因数据、化验数据等,另一方面也需要收集来自不同群体、不同地区的样本数据,单个医疗机构无法积累足够的数据来进行模型训练。通过隐私保护计算,可以对不同的数据源进行横向和纵向的联合建模,保证各方医疗数据安全。另外,对于 DNA 测试,用户可以通过PSI等技术将某段 DNA序列和数据库进行匹配,实现遗传疾病诊断。为了应对新冠肺炎疫情带来的医疗挑战,医疗机构需要在全球范围内共享新冠肺炎疫情数据。如通过人工智能识别肺部X光图像来诊断新冠肺炎。各医疗机构先在本地建立模型,再通过SMPC等技术联合其他医机重好惜刑-粉左倪拍久亡粘掘陷利字人益想下想宣团佝惜刑论断能十