深冬は非常に寒いですが、プライバシー コンピューティングの 2021 年は非常に暑いです。
今年、プライバシー コンピューティングは肉眼で見ることができ、注目を集めています。
資本市場は活況を呈し、数億の資金が集まり、特殊チップ、暗号化アルゴリズム、ホワイトボックス、データトラストなどのテクノロジーとシステムの統合と発展により、グローバルなプライバシーコンピューティングが台頭しています。今年は70社以上のプライバシーコンピューティング企業が設立され、ブロックチェーン企業、人工知能企業、セキュリティ企業などがデータのターゲットを狙って次々と計画を立てている。規模の申請が始まりましたが、競争の綱引きも始まっています。これは、生き残るか滅びるかの試練です。
今年は、データ要素市場の構築、データコンプライアンス、トランザクションがその旅の始まりとなりました。
「データセキュリティ法」と「個人情報保護法」が正式に施行され、北京国際ビッグデータ取引所と上海データ取引所が次々に設立されました...これらの多くの重要なノードとイベントが大きな推進力を形成し、産業構造が深化する中。
年末は振り返り、検討する良い機会かもしれません。
データ、資本、プライバシーコンピューティング、コンプライアンスなどの一連のキーワードをめぐる毎年恒例の長編スクロールがゆっくりと展開され、イノベーションの文脈における主人公も次々と登場し、さまざまな断面につながり、融合して物語を形成します。私の目には、コンピューティングパワーシンクタンク2021年が映っています。
副題
2021 年はデータ コンプライアンス元年として認識されています
今年、一連の規制が発行され、施行されました。
01
2021 年 9 月 1 日、「中華人民共和国データセキュリティ法」が正式に施行されました。これは我が国のデータセキュリティ分野の基本法であり、国家安全保障分野の重要な法律です。法的規定は次のとおりです。分類と格付け、および重要なデータのエクスポートの観点から作成されています。
02
2021年10月、中国共産党中央委員会と国務院は「国家標準化発展要綱」を発表し、2025年までに標準供給を政府主導から政府と市場に転換し、標準規格の利用を提案した。標準化を産業・貿易から経済・社会全体に変革し、主要技術分野における標準化研究を強化し、人工知能や量子情報分野における標準化研究を実施する。
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2021年11月1日、「中華人民共和国個人情報保護法」が正式に施行され、我が国初の個人情報保護に特化した体系的かつ包括的な法律となり、法的枠組みを包括的に構築していきます中国の情報およびデータセキュリティの分野で。
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個人保護法の要点:
(1) 情報の収集、保管、使用、処理、送信のライフサイクル全体を通じて、個人の知る権利と意思決定の権利、および他人の情報へのアクセスを制限または拒否する権利を保護する「情報同意ルール」 、提供、開示、削除個人情報は、ご本人の同意を得た場合を除き、取り扱います。例えば、法定の義務や義務の履行、公衆衛生上の緊急事態への対応、公益のための報道や世論の監視の実施などが必要です。
(2) ゲートキーパー条項：大規模なネットワークプラットフォーム（多数のユーザーと複雑なビジネスタイプ）は、個人情報保護を監督する独立機関を設立し、健全な個人情報保護コンプライアンスシステムを確立し、社会的監督を受け入れる必要があります。
(3) 個人情報のポータビリティの権利: データの「番号ポータビリティ」。
(4) 国家機関の行動を規制する：個人情報処理においては「明確な目的 + 最小限の範囲」の原則に従う。
(5) 最高罰金: 重大な法律違反の場合、運営者は前年度売上高の 5% までの罰金を科せられます。
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現地規制：3月29日「安徽省ビッグデータ発展条例」、6月29日「深セン経済特区データ条例」、7月30日「広東省デジタル経済推進条例」を発表、8月2日「浙江省公共データ条例（草案）」（意見募集草案）発表、9月30日「山東省ビッグデータ発展推進条例」発表、11月25日「上海市都市データ条例」発表。渡されました。
深い洞察として、ゴールデン センテンスの観点もいくつかあります。
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データの分類とグレーディングはデータ保護の出発点であり、データ セキュリティ ガバナンスの前提であり、データ セキュリティにおける重要なリンクとして、組織の内部管理システムの構築の基礎であるだけでなく、データ セキュリティ ガバナンスのサポートにもなります。テクニカルツールシステムの導入 国家安全保障、公益、個人や組織の正当な権利や利益に対するデータの影響と重要性に応じて、データを一般データ、重要データ、コアデータに分類することが提案されているデータのレベルが異なると、異なる保護手段が講じられます。
——出典: 中国情報通信技術学院「データ分類およびグレーディングツールの技術要件とテスト方法」
02
データの階層的ガバナンスはプライバシー コンピューティング技術の開発の重要な方向性であり、ビジネス フォームの要件に従って、データに対して階層的コンピューティング手法が実装されます。計算方法が異なり、プライバシー保護の度合いが異なる分類は存在しないことを意味します。
副題
トレーディングパイロット、ビジネスモデルが形になり始めた
データ トランザクションは適切な時期にあり、2.0 アップグレードに向けて移行しており、インフラストラクチャとトランザクション ルールは実現可能な道を模索しています。
01
2021 年 3 月 31 日、「データは利用可能だが可視ではなく、使用は制御可能で測定可能」という新しいトランザクション パラダイムに基づく中国初のデータ交換所である北京国際ビッグデータ交換所が設立され、プライバシー コンピューティングの大規模な利用を提供しました。このプラットフォームは、ブロックチェーンとプライバシーコンピューティング技術によってサポートされるフルチェーントランザクションサービスシステムに基づいており、データクリーニング、需給マッチング、法的相談、価値評価、所有権証明などの専門的なサービスを市場参加者に提供します。基本的なトランザクションオブジェクトとして、テクノロジー、モデル、ルール、リスクコントロール、エコロジーの 5 つの側面からデータトランザクションの問題点を解決することに焦点を当てます。
02
2021 年 11 月 25 日、上海データ交換所が発表および設立され、データ権利の確認、価格設定、相互信頼、入場、監督などの主要な共通問題に焦点を当て、一連の革新的な取り決めを形成しました。デジタルビジネスシステム、データ取引支援システム、オールデジタルデータ取引システム、データ商品登録証明書、データ商品マニュアルの5つの「国家初リリース」により、フルタイムの上場、グローバル取引、完全なトレーサビリティを実現しました。製品登録証明書とデータ取引 バウチャーの発行により、登録、集計、センサスが可能な1カウント1コードが実現され、データ取引の「5つの困難」を解決する方向性が明確になります。
03
2021 年 12 月 1 日、深センデータ交換有限公司は工業商業登録を完了しました (以下、深センデータ交換). データ要素の市場指向の割り当てを促進する重要な組織として、深センデータ交換は市場主導型およびコンプライアンス開発を考慮した公共サービスの機能的位置付け。データ リソースとトランザクション フローの集約を促進します。
04
データ取引の原則: 上海データ取引所は、「コンプライアンス違反、リストなし、シナリオなし、取引なし」をデータ取引の基本原則として明確に認識しています。データ取引コンプライアンスは、少なくとも取引主体のコンプライアンス、データ製品のコンプライアンスをカバーする必要があります。 、取引プロセスのコンプライアンス。
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データの製品化には、データ ソースの正当性、データ製品自体の取引可能性と流通性が少なくとも含まれる必要があります。現在主流のデータ取引プラットフォームは、データパッケージ配信モード、API配信モード、データホスティングモードの3つの取引モードに大別できます。
これらのビューは空気を浄化しようとします。
01
現在はデータ資本の時代であり、将来的にはデータファイナンスが重要なモデルとなり、データトラストシステムは信頼できるデータエコノミーを構築し、共通の繁栄を達成するための重要な選択肢となります。 ——清華大学テクノロジーイノベーション研究センターデジタル経済研究室所長 Zhong Hon 氏
出典: Computing Power Think Tank 「Shanghai Data Exchange が本日発足しました!」データ信託では何ができるのでしょうか? 」
02
プライバシーの問題は、データのオープン性とデータ取引に対する大きな障害となっており、プライバシーの問題が解決されて初めて、所有権の問題も論理的に解決できます。 ——杭州長江デルタビッグデータ研究所副所長、Guo Bing氏
副題
デジタル ビジネスの潮流が高まり、深層水が困難になる
01
2021年11月25日、上海データ取引所はデジタルビジネスシステムを立ち上げ、データ取引主体、データコンプライアンスコンサルティング、品質評価、資産評価、納品などの分野をカバーする新たな「デジタルビジネス」ビジネスモデルを構築した。データ発見者、バリューイネーブラー、コネクター、サービスプロバイダーなどのさまざまな経済主体をカバーし、データ取引主体としてデータ製品の供給者と需要者、データ製品のコンプライアンス審査を担当する法律事務所を含みます。また、データ製品の資産評価を担当する機関もあります。プライバシー コンピューティング ベンダーは、データ製品の供給者、需要者、サービス プロバイダーの両方として複数の役割を果たす場合があります。
——出典：KWM研究所「データ取引の想像力と『上海ファーストリリース』」
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「デジタル商材」とは、データを事業活動の主な対象、または生産の主な原材料として利用する経済主体を指し、データ要素の「3つの価値」の解放（発見者、価値実現者、接続者、サービス提供者） ）は「デジタル商」の「義務」です。
——ビッグデータ循環・トランザクション技術国家工学研究所常務副所長、黄立華氏
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データ取引には完全な手続きが必要であり、「デジタル商材」の対象範囲からは、少なくとも品質評価、資産評価、コンプライアンス審査、資料提出、データ商品のリストアップ、取引書類の締結、商品の配送が必要となります。現在の公開情報から判断すると、法律事務所によるコンプライアンス審査は「必須の対応」であるが、その他の手続きをどのように整えるべきか、納品過程における規制要件の有無等を、法務省の法務委員会を通じて明確にする必要がある。今後策定、公開される予定の仕様書。
副題
シーンは沈みますが、アプリケーションは開花します
プライバシー コンピューティングの上陸に向けて、神を祀るという迅速かつ正確かつ無慈悲なストーリーはなく、インターネット企業が土地を賭ける魔法も機能しません。アプリケーションは現場に浸透して初めて花開きます。そして実を結びます。
01
2019年12月、中国人民銀行は金融技術革新監督のパイロットプロジェクトを開始し、2021年10月現在、全国19地域で計127件の革新的監督パイロットプロジェクトを立ち上げており、そのうち13件はプライバシーコンピューティング技術に関連しており、アプリケーションシナリオには、金融消費者、顔情報保護、商品マーケティング、国境を越えた決済、中小企業融資と信用リスク管理などが含まれます。
02
金融ビジネス シナリオの観点から見ると、プライバシー コンピューティングは、より明確なトランザクション モデルの変更、トランザクション フォームの革新、新たなコンプライアンスの課題など、金融ビジネスのイノベーションをさらに促進しました。
——出典: コンピューティングパワーシンクタンク「ブロックの解除、データの共有と循環は金融イノベーションの強力な薬となる」
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金融分野では、プライバシー コンピューティングは現在主にリスク管理とマーケティングの 2 つの側面で使用されています。しかし、プライベート コンピューティングが金融分野に与える影響は、これら 2 つの側面にとどまりません。プライバシー コンピューティングとブロックチェーン テクノロジーを組み合わせると、国境を越えた支払い、サプライ チェーン ファイナンスなど、より多くの金融シナリオを変更できるようになります。
——出典：「新時代の幕開け：金融分野におけるプライバシーコンピューティングの応用と発展に関する報告書（2021年）」
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データサイロ化やマネーロンダリング対策において、銀行を例に挙げると、これまで銀行は中小企業の経営データの把握が不完全であったため、中小企業への融資に非常に慎重であったが、中小企業向け融資は市場志向を阻害する大きな問題となっている。プライバシー コンピューティングとブロックチェーンおよびその他のテクノロジーを組み合わせることで、銀行は関連情報をより適切に収集し、ピア機関とパラメータを交換し、共同で計算およびモデル化することができ、サンプル数が少なくデータ品質が低いという問題を解決する方法を提供します。
——出典: コンピューティングパワーシンクタンク「ブロックの解除、データの共有と循環は金融イノベーションの強力な薬となる」
05
インターネット医療データ、ウェアラブルデバイスデータ、科学研究データなど、医療データのセキュリティは常に監視の焦点であり、システム構築の要件により医療データのインタラクティブな利用が必然的に発生し、プライバシーコンピューティングは緊急に必要とされるアプリケーションです。現在の医療データのコンプライアンス利用、テクノロジー。 ——華東病院情報部長、馮傑氏
出典: コンピューティングパワーシンクタンク「医療: 流行下での高品質な人間データ共有シナリオ | 2021 年のプライバシー コンピューティング 半年」
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単一のアプリケーションだけを実行する場合、実際にはプライバシー コンピューティング テクノロジは必要ありません。しかし、多くの実際の事例からわかる傾向として、医療保険の不正行為対策など、同じデータ ソースを実際に使用するさまざまなシナリオがますます増えています。階層的診断と治療、医療記録の作成、症候群の予測など従来はデータの再利用や加工が行われていましたが、プライバシーコンピューティングを基盤としたデータベースにより統一的なデータ公開が実現され、そのデータベースをもとにさまざまなアプリケーションが開発できるようになりました。このシステムでは、プライバシー コンピューティング プラットフォームがデータ要素化のベースとインフラストラクチャを提供し、さまざまな都市やさまざまな部門が独自のデータを管理し、データを接続し、共同で連携できるようにします。技術レベル。 ——一方建書CEO、羅振氏
出典: Computing Power Think Tank 「テクノロジーを使用してデータの価値を解き放つ、Yi Fangjian の数十件のランディング ケースがデビュー! 」
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近年、医療業界はプライバシー コンピューティングをますます受け入れるようになっています。多くの三次病院の情報部門は、基本的に科学の普及を行う必要がありません。プライバシー コンピューティングを医療アプリケーションに適用することは、将来の傾向です。プライバシーコンピューティング基盤の機能強化はもちろんですが、臨床課題に切り込むアプリケーションを見つけ出し、基盤に基づいて実装する必要もあります。 —— Nuowei Technology 共同創設者、Zheng Hao 氏、出典: Computing Power Think Tank 「医療: 流行下における人間の高品質データ共有シナリオ | 2021 プライバシー コンピューティング 半年」
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プライバシー コンピューティングと医療分野はまだ「慣らし期間」にあります。医療業界の特殊性により、プライバシー コンピューティングの役割に対するより高い要件が求められています。他の分野と比較して、医療分野の方法論はより複雑です。多くの場合、それはモデリングの範囲を超えており、プライバシー コンピューティングの基礎を通じて複雑な方法論をサポートすることは課題であり、同時実行性、精度、アルゴリズムの複雑さ、プライバシーなどの一連の実装と最適化のポイントが含まれます。 —— Zheng Hao、Nuowei Technology 共同創設者
出典: コンピューティングパワーシンクタンク「医療: 流行下での高品質な人間データ共有シナリオ | 2021 年のプライバシー コンピューティング 半年」
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他の業界と比較して、医療ではプライバシー コンピューティングに対する要件が高く、プライバシー コンピューティングの総合的な能力をテストするのは、パフォーマンス、セキュリティ、精度のバランスであり、これは次の 3 つの方法で達成できます。
(1) 過剰保護または不十分な保護を避けるために、セキュリティ レベルは特定のシナリオに基づいて決定される必要があります。
(2) 安全保護レベルの確保を前提として、データ解析プロセスにおける精度要求を決定する。
(3) 医療データの特性、分析手法の特性、多施設特性、高同時性の特性に対して、プライバシーコンピューティングと組み合わせたパフォーマンスの最適化を実行します。 —— Zheng Hao、Nuowei Technology 共同創設者
副題
プライバシー AI は下半期に決定的なトレンドとなる
度重なるプライバシー騒動を経て、現在ではセンスタイムはAI四虎の第一号に位置づけられているが、AIのプライバシー問題はダモクレスの剣のように未だ未解決であり、人工知能とプライバシーコンピューティングが今後の社会において相互のニーズとなることが予見される。未来。
01
2021 年の世界人工知能会議では、明らかな明るい兆しの傾向が見られます。つまり、人工知能は、プライバシー コンピューティング、ブロックチェーン、モノのインターネット、スマート チップなどを含む他のテクノロジーとの統合と統合の傾向を徐々に示しています。その中で、プライバシーコンピューティングは、個人情報のライフサイクル全体を保護するためのコンピューティング理論および方法であり、人工知能と併せて、核となるブレークスルーは、データの共同モデリングと価値共有が、データの安全性を確保するという前提の下でも実現できることです。それは、「データは利用可能であるが、目に見えない」ということです。
——出典: 「AI + プライバシー コンピューティングは将来どのようにビジネスの波を起こすのか?」 ｜計算力プライバシーコラム》
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プライバシー コンピューティングは通常、AI と密接に統合されており、技術的な観点から見ると、プライバシー コンピューティングは AI 機能の重要な補足です。 AI はデータ基盤に大きく依存しています。大規模で多様な高品質データは、より優れたモデルをトレーニングできます。プライバシー コンピューティングは、データの「リンク」問題を解決することにより、アルゴリズムの継続的な進化のためのデータ補完を提供します。
——RealAI チーフアーキテクト、Xu Shizhen 氏
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製品レベルでは、再現性の低さと汎用性の低さが、現在のプライバシー コンピューティングの製品化が直面している大きな制限です。解決策は次のとおりです: 第一に、成熟した仕様でカスタマイズの少ない要件シナリオから開始することを試みます; 第二に、プライバシーが保護されたデータベースやプライバシーが保護されたビッグ データ分析エンジンなどの既存の成熟した製品にプライバシー コンピューティングを組み込むことです。後者の考え方では、プライバシー コンピューティングは、AI の技術力と組み合わせて、本来の機械学習プラットフォームにプライバシー コンピューティングの機能モジュールを追加した AI ミドル プラットフォーム 2.0 とみなすことができます。
——RealAI チーフアーキテクト、Xu Shizhen 氏
04
効率的なプライバシー AI は、強力な正のフィードバック ネットワーク エコロジーを形成することができ、プライバシー AI が自己進化し、モデルの効率を継続的に向上させると、強力なエラー修正機能と複利生成機能を備えます。環境変化に直面しても、個人のプライバシーや企業秘密を漏洩を防止しながら、データ資産を安全に取引することが可能となり、公共の利益を最大化します。
副題
「ブロックチェーン＋プライバシーコンピューティング」が標準に
データの問題を解決する上で、ブロックチェーンとプライバシー コンピューティングは異なるルートで同じ目標を達成しており、当然のパートナーでもあります。
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プライバシーコンピューティング技術とブロックチェーン技術の組み合わせは、データの「物理的分散と論理的集中」という観点から、データセキュリティとデータ価値の矛盾を根本的に両立させるものであり、ここにプライバシーコンピューティングの価値が最も認められるところである。 ——Shudo Technology 副社長、Zhang Yingchun 氏
出典: Hashpower Think Tank 「企業の半数が 5 年以内にプライバシー コンピューティングを増やす予定、ソブリン テクノロジーの封鎖にどう対処するか?」 |計算力プライバシーコラム》
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データを管理し利益を享受する権利は実際にはデータ作成者自身に戻っていないと同時に、データをコピーするコストはゼロに近いため、所有権の証明がないため、所有権とデータの権利はデータはブロックチェーン技術を通じて確認され、プライバシーコンピューティングを使用してデータを保護することは、データ生産要素を実装するための重要な技術手段であるため、ブロックチェーンとプライバシーコンピューティングは間違いなく前面に出てくるでしょう。 。 ——Meng Yan氏、デジタル資産研究所副所長、Token Thinking Lab創設者
出典：コンピューティングパワーシンクタンク「国内初のプライバシーコンピューティングイベントが閉幕、ブロックチェーンとプライバシーが衝突、将来はデータフローの価値が期待できる」
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ブロックチェーンではプライバシー保護を解決することはできず、この問題を解決するには暗号化に頼る必要があります。プライバシーを確固たるものにすることによってのみ、データの権利、評価、価格設定が確認できるため、プライバシーコンピューティングはブロックチェーンが持つべきビジネスモデルとなります。 MPC に代表されるプライバシー コンピューティングは、次世代の価格設定と評価データの中核となるインフラストラクチャと方法論になります。 ——Sun Lilin、マトリックス エレメント創設者
出典: Computing Power Think Tank 「Wanxiang、Zhongan、その他の最強の頭脳との対話、2020 年のプライバシー コンピューティングの黄金時代は、アライアンス チェーンの発展によって強力に開かれる可能性がある」
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ブロックチェーンは台帳であり、プライバシー コンピューティングはその最終結果であり、ブロックチェーンとプライバシー コンピューティングの組み合わせは、主に市場指向のマルチパーティ データ共有と共同統治メカニズムに反映されています。主な解決策: 参加者の信頼性（参加者が本物で偽造品ではないことを確認するため）、データ資産ガバナンスの問題、データ資産が商品になる前に標準化する必要がある、参加者のデータ資産登録の問題、このプロセスは商品のプットと同等潜在的なパートナーがデータ資産のメタデータ (つまり、データ資産の必要な説明情報) とその使用方法を確認できるように棚に並べ、アルゴリズムの信頼性、データ処理のプロセスを可視化する必要があります。データソースにアクセスする必要があり、ユーザーは結果にプライベートデータが含まれること、計算の権限の問題、計算プロセスの調整の問題に注意する必要があります。 ——チャイナユニコム、データインテリジェンス部門シニアブロックチェーン専門家、Sun Lin博士
副題
政務データの「大手スーパー」がオープンキャリア化、常態化
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2021年、四川省ビッグデータセンターはデータの一元収集と全体的なガバナンス作業を積極的に推進し、政務データの全国的な四川標準ノードを構築し、将来的には四川省を通じて以下のデータアプリケーションプラットフォームを段階的に統合する予定である。金融ビッグ データ サービス プラットフォームおよびその他のシナリオベースのデータ アプリケーション プラットフォームプライバシー コンピューティングに代表されるさまざまなデータ セキュリティ技術は、金融機関などのさまざまな機関に政府データ コンプライアンス アプリケーション サービスを提供します。たとえば、国内初のプライバシーコンピューティング技術の大規模アプリケーションプラットフォームが構築され、それをサポートするオフラインのインキュベーションおよび育成サービスが構築され、データ要素の共同イノベーションアプリケーションベースとなります。
——出典：Computing Power Think Tank「2021年の金融シーンにおけるプライバシーコンピューティングの進化を振り返る記事。市場にはどのような変化が起きたのか？」 ｜2021年プライバシーコンピューティング半期》
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12月28日、海南省ビッグデータ局は海南省で「データプロダクトスーパーマーケット」を正式に立ち上げ、マルチパーティセキュリティ技術と連邦コンピューティングの技術アーキテクチャに基づいて、会員登録と認証、製品リストとレビュー、需要リリース、データ開発、規制審査、運用監視などの機能により、あらゆるレベルの政府やさまざまな種類の企業に、ガバナンス、ビジネス開発、国民の利便性、ビジネス利益に役立つデータ製品を提供します。
——海南省における公共データ資源の開発・活用の実証実験結果発表とデータ商品スーパーマーケットの発足式典
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浙江省は初めて、過去 20 年間の省政府情報構築成果の包括的な目録を実施し、省、市、県レベルの 3,430 単位が参加し、省内の一連の基準に基づいて、10,129 件の政府事務デジタル化が実施されました。 「統合デジタルリソースシステム」は、情報インフラ、公共データ、アプリケーションシステム、省政システムのアルゴリズムコンポーネントなどのデジタルリソースを包括的に調査し、デジタルリソースのインテリジェントな「総勘定元帳」を形成しました。この「大型スーパーマーケット」では、すべての地域や部門が「ショッピングカート」の形で申請でき、デジタルリソースを部門、地域、階層を超えて効率的に共有、開発、活用することができます。
——浙江省ビッグデータ発展局副局長、Jiang Ruzhong 氏、出典: 2021 年世界インターネット会議烏鎮サミット
