冲量网络 | 隐私计算：守护你的数据

随着大数据、云计算等技术被广泛应用，数据的体量便开始了爆发式增长，在日益发达的网络面前，许多用户要随时应对数据泄露带来的风险，隐私数据的泄露事件也是层出不穷。例如，Facebook的数据泄露事件以及雅虎公司的个人信息泄露，而后者涉及的用户数量超过30亿人。但是，完全将数据闭塞不共享本身既不现实，也不利于经济价值的发掘。因此，隐私计算将平衡隐私和协作，守护你的数据。

不论政府还是其他大机构，都只拥有数据的一部分。这些数据在使用时是远远不够的，要进行交换协作，才能进行更全面的数据挖掘和分析。因此，数据必须要进行流动和交易，才能产生价值。

实际上，我们所谓的个人隐私数据，大部分都存放在中心化的服务器中。由于数据获取的方式和手段，以及数据使用的模式没有对数据隐私进行有效的保护，产生了许多信息泄露与安全性风险。然而，出于数据泄漏和自身利益考虑，中心化的机构一般不愿共享数据。而且由于数据价值的不断提升，使得不同机构间合作的互信成本不断提升。因此，个人隐私数据的隐私权，与科学数据隐私权，都将成为未来隐私保护的着眼点。

除了过于集中的数据，在传统的数据保护技术下，数据的流通和范围都难以界定，其使用权和所有权往往也不在用户手中，试想一下，如果中心化的机构拿到具体的隐私数据，其自然不会放弃对其的数据挖掘，但即使如此，如果仅仅靠不同机构间的协作，其效率极低，成本也极高，还会遇到大量的兼容性和互相不信任的问题，其也导致大量产业数据没有得到有效挖掘，数据赋能的存在局限性和集中性。


而对于数据的安全问题，利用隐私计算技术，应用海量的数据，实现数据流动，同时能够保护数据隐私安全、防止敏感信息泄露。其将在互联网、人工智能、金融科技、医药保护共享数据等方面发挥重要的作用。

隐私计算将通过多方安全计算、联邦学习、可信硬件等一系列技术来守护用户的数据，在不暴露原始数据的情况下计算数据，且计算结果可被验证。为原来不能融合的数据提供了机会，让我们能够拼接更多数据以挖掘更新的信息出来，从而促进整个社会智能发展， 因此隐私计算将逐渐成为数据可信的基础设施。

而随着隐私计算技术的不断发展，用户便可实现数据采集过程的可信与可追溯，确保数据隐私信息的安全，让数据资产归回用户，并守护隐私数据的交换和保存环境。同时，借助AI等技术，隐私计算也可实现去中介化的数据交易市场与数据价值网络，提升数据流通与共享的范围，实现数据价值的高效率利用。

未来，隐私计算将能帮助机构之间实现数据流通与协作，并且都在可信的前提下进行，并在同时，实现完整的多方数据协作能力，实现海量数据的交叉计算，并在同时击破一个个存在于网络中的数据孤岛，实现数据的可信流转与应用。

对冲量网络而言，其也将利用隐私计算和可信计算等技术来守护用户的个人数据，保证数据回归用户，并建立起强大的隐私计算与可信计算网络，来赋能数据协作，并实现多层次的数据价值探索与挖掘，构建并扩展基于可信数据协作的可信互联生态。