数据应用与安全难以兼顾？华为云来解

数据作为继土地、劳动力、资本、技术后的新型生产要素，是建设数字中国的重要引擎。我国高度重视数据的发展和应用，为推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，拟组建国家数据局。数据的重要性不言而喻。

然而在数据流通应用的最后一公里，业界往往会遇到一些难题。例如，企业主体在共享数据、发挥数据价值过程中可能面临数据泄露等安全问题。机构、企业如何在数据安全、隐私保护的前提下进一步促进数据要素高效流通使用，成为了数字化转型过程中的必答题。

隐私计算：数据安全流通的关键技术

数据是企业数字化转型的基础，当企业进行数字化转型时，其实也是释放数据价值的过程。但受制于数据的高度分散性，企业往往缺乏安全有效的数据流通手段，导致“数据沉睡”和“数据孤岛”现象，很难将数据直接转化为数据资产，无法发挥数据价值。另外，由于数据本身属性较特殊，含有敏感信息的数据在不同系统间流通时往往面临数据滥用、信息泄漏等安全风险。为克服这两大难题，隐私计算应运而生。

从广义上讲，隐私计算是面向隐私保护的计算系统与技术，涵盖数据的产生、存储、计算、应用、销毁等信息流程全过程，其目的是帮助用户构建可信的数据流通价值链，让各方可以把自己的数据在自己的信任域中进行可信计算，再将结果加密汇聚起来进行整合计算，实现“数据可用不可见，可控可计量”。因此，隐私计算是当前数据流通过程中让敏感信息不泄露的有效手段，目前已广泛应用于金融、政务、医疗、能源、制造等领域。

回顾隐私计算的发展历程，可分为四个阶段：

萌芽期（1949年-1981年）：1949年，劳德·香农发表论文《保密系统的通信理论》，被认为是现代密码学时代的开端。随后同态加密、秘密分享、不经意传输、多方安全计算等技术被提出，为隐私计算的发展奠定了坚实的技术基础。

探索期（1982年-1999年）：混淆电路、基于密令分享的MPC、半同态加密、联邦学习等陆续出现，隐私计算的技术栈逐渐丰富，在姚期智院士解决了百万富翁不泄密比富问题后，隐私计算技术在算法层面上的可行性得到解决。

成长期（2000-2018年）：随着全同态加密、联邦学习、纵向联邦学习、TEE方案框架等逐渐落地，隐私计算进入高速发展阶段。

应用期（2019年开始）：隐私计算开始广泛和行业结合，逐渐落地应用。同时各国重视数据安全和个人隐私保护，陆续出台相关政策。该阶段涌现众多隐私计算厂商，不断探索应用基于隐私计算技术的数据流通产品。

据《Gartner 2022 隐私技术成熟度曲线》报告显示，预计在未来5～10年内，隐私计算技术会被大规模商业化应用。预计到2025年，60%以上的大型组织将在数据分析、商业智能或云计算中使用一种或多种隐私计算技术。在最新印发的《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称“数据二十条”）中也提到坚持数据共享共用，释放价值红利，强化优质供给，促进合规流通。可见，隐私计算不仅发展前景广阔，而且已上升至国家层面，成为数据安全流通的关键技术。

兼顾数据应用与安全，华为云TICS有最优解

自2019年起，在充分洞察市场需求、历经两年的产品迭代和严格安全合规检查之后，华为云可信智能计算服务TICS（Trusted Intelligent Computing Service）正式对外发布。

华为云可信智能计算服务TICS基于华为可信流程打造，融合了可信执行环境TEE、安全多方计算MPC、联邦学习、区块链等技术，可以有效打破数据孤岛，实现数据在流通、计算过程中全链路的安全保护和审计回溯，构建可信数据流通价值链，帮助政企等行业打造数据融合应用，安全释放数据价值。目前，该服务已通过信通院和人民银行金标委等权威机构在联邦学习、安全多方计算、可信执行环境等方向的认证，为政府、金融、消费、医疗、工业等领域提供一站式隐私计算平台，帮助找到数据应用兼顾安全的最优解。

当前隐私计算技术主要分为三大方向：第一类是以多方安全计算为代表的密码学路径；第二类是以联邦学习为代表的人工智能路径；第三类是以可信执行环境为代表的路径。为了保证数据安全和隐私性，并完成数据计算和分析，这些技术往往组合使用。

华为云可信智能计算服务TICS融合贯通这三条技术路径，因此它并不是只运用关注单一方向的技术，而是一套理论框架和技术体系，综合运用了大数据、密码学、人工智能、区块链、安全容器等多个领域的成果。

华为云TICS产品专家向CSDN介绍，TICS拥有以下优势：

一是高安全。华为在ICT领域深耕30多年，一直把“安全”视为华为公司的最高纲领和生命线。它不仅仅是一项技术，更是一种管理和设计理念，将贯穿华为产品的全流程设计当中。因此从华为云可信智能计算服务TICS设计伊始，便将“安全”放在第一位，在覆盖MPC、TEE、联邦学习、区块链等隐私保护核心技术栈的同时，将安全“左移”——即把安全程序（代码审查、分析、测试等）移动到软件开发生命周期的早期阶段，帮助防止问题产生、及时发现漏洞。此外，华为云可信智能计算服务TICS还拥有安全算法协议等，可端到端保护数据安全和隐私。

二是高性能。华为云可信智能计算服务TICS基于全生命周期的技术优势及安全协议与建模算法深度协同优化，突破了多方安全计算和联邦学习性能瓶颈，与业界相比性能提升30%左右。

三是高可用。云服务商若仅提供能力分散的隐私计算能力，远远不足以让企业应对复杂的隐私安全计算业务诉求。在企业业务场景当中，华为云可信智能计算服务TICS以业务场景匹配最佳隐私保护技术为目标，通过一站式隐私保护技术组合来匹配企业各类落地场景，推动隐私计算技术的快速落地。此外，在技术应用上，通过业界首创的基于标准SQL的多方安全计算关键技术，华为云可信智能计算服务TICS更贴近用户使用SQL的习惯，从而降低多方安全计算的开发成本。

四是规模组网和弹性扩容能力。可信数据流通好比高速货运物流，数据流动也需要数据的“高速公路”，需要庞大的数据流通基础设施，支持快速接入异构数据源，支持分布式组网，搭建超大规模的数据网络等。基于华为云体系丰富的基础设施能力，华为云可信智能计算服务TICS已具备规模的组网能力，支持弹性扩容和良好的可维护性。

值得一提的是，华为云可信智能计算服务TICS不局限于隐私计算，而是围绕隐私计算+可信交换技术，打造成一站式的可信数据流通平台，构建可信数据流通端到端解决方案。在可信交换方向，布局数据胶囊技术，实现数据的“可用、可控、可证”。在机密计算方向，与华为云擎天Enclave进行深度协同，实现“安全计算+性能加速”。在MPC方向，持续投入开源算法优化和技术自主可控，并持续提升产品安全性和易用性。

为企业数据安全流通保驾护航

2020年，被称为是隐私计算“技术元年”；2021年，为隐私计算的“应用元年”；如今，隐私计算已走向大规模落地阶段。华为云可信智能计算服务TICS通过丰富的技术积累，为企业数据安全流通保驾护航，提供数据融合应用和价值释放的最优解。

在小微企业融资场景中，银行需要在全面地对企业信用进行“精准画像”之后，方可发放信用贷款，涉及财政、税务、法院、燃气、水务、供电等数据。然而，这些数据往往分布在不同的委办局，且各委办局之间通常无法直接共享数据，需要业务员逐个进行申请、协调与沟通。信用数据共享的堵点未疏通，小微企业融资困难的问题就无法缓解。

华为云TICS可信智能计算服务通过联邦SQL和多方安全计算技术，可以对给委办局的数据实现加密协同与调用，让“数据可用不可见”，实现全流程的隐私保护。此外，华为云通过区块链技术，可以实现全流程的可视化和审计溯源，实现问题可追责。

在普惠医疗场景下，尽管当前医疗数字化水平不断提升，但医疗“数据孤岛”问题始终存在：海量的医疗健康数据分散在各医疗、社保、研究中心等机构，因受政策、法规的约束而无法得到高效流通、安全共享，难以形成合力来创造出更大的研究价值。这将阻碍医学研究、临床医疗的进步。对于诊疗水平相对低的区县医院而言，健康数据样本数更少，长此以往将造成医疗的不均衡、不公平现象。

华为云可信智能计算服务TICS助力医疗机构构建起可信数据流通的“基础设施”。通过联邦学习技术，华为云让诊疗数据不出医院，在本地分析计算后，将生成的模型参数汇聚起来，进行统一联合学习建模，即“数据不动计算动”。通过这种方式将各家医院、社康中心，还有外部合作方的样本进行统一建模，将结果反哺给各参与方，同时减少数据流通繁杂流程，降低数据使用审核成本，提高协作效率，实现普惠医疗与精准医疗。

此外，在南方某省，华为云可信智能计算服务TICS助力搭建起省级公共数据流通平台，当前已接入普惠金融、危化品监管、信用评估三大业务场景，未来预计每年约有100个单位陆续接入流通平台，实现更多业务场景落地使用。

华为云可信智能计算服务TICS产品专家表示，搭建数据流通的“基础设施”像修建高速公路一样，需要快速接入、快速运营、快速处置、快速全流程监控，保持畅通，因此基础设施搭建能力是非常重要的。华为云可信智能计算服务TICS通过搭建可信数据流通平台来解决可信交换和“原始数据可用不可见”难题，再结合华为云提供大规模基础设施搭建能力，帮助快速接入数据的“高速公路”，安全合规运输数据。

数据的汇聚和治理是实现安全可信流通的必要路径

毋庸置疑，数据安全可信流通是不仅是新时代企业高质量发展的关键，也是国家加快建设数字中国、切实保障国家数据安全的前提。值得一提的是，华为云产品专家还认为，数据的汇聚和治理是实现安全可信流通的必要路径。

回顾国内数据应用的发展历程，最开始是谁获得数据，谁就能获得价值。然而随着数据安全法律法规的逐步健全，行业对数据加工能力的要求大幅提高，最初始的野蛮开采的时代一去不返。与石油类似，如果不加以提炼，数据将无法发挥其原有的价值。

在数据治理过程中，企业面临诸多挑战，数据加工流程由数据生成及采集、数据传输、数据存储、数据使用、数据溯源与审计等环节组成，即企业需要具备对数据“采、存、算、管、用”全生命周期的管理能力，才能让高质量的数据可信流通和共享交换。

然而这些数据治理的过程中，涉及众多复杂系统架构，技术门槛较高，如果要组建相关大数据团队的话，用人成本较高。

华为云在数据领域十多年的研发与投入，已沉淀出丰富的全生命周期数据治理能力。去年，华为云推出数据治理生产线DataArts，提供一系列的工具和平台，有效帮助企业进行数据接入、数据开发、数据治理、数据资产管理、数据安全计算、数据共享、数据应用等。DataArts如一条繁忙的数据生产线，海量的数据经过它可提炼为高质量的数据，进而帮助企业实现数据驱动智能决策，充分释放数据价值。上文提到的华为云可信智能计算服务TICS是DataArts关键的组成。

另外，DataArts和华为云AI开发生产线ModelArts架构融合，彻底打通了大数据和人工智能，实现数智融合，让人工智能反哺数据 , 使得全流程实现自动化与智能化。

CSDN认为，从TICS到DataArts再到ModelArts，华为云积极创新数字技术，不断挑战和打破数据领域技术的天花板，降低数据开发和使用门槛，帮助更多企业实现数据驱动智能决策，决胜数字时代。