大数据时代如何保护隐私？
发布时间：2023-01-03 12:37:12 所属栏目：大数据 来源：
导读： 隐私信息是大数据的重要组成部分。近几年，用户隐私和数据安全日益受到重视，相关法律不断出台，例如《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》，在三法联动的政策引导和市场驱动下，“数据可用
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隐私信息是大数据的重要组成部分。近几年，用户隐私和数据安全日益受到重视，相关法律不断出台，例如《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》，在三法联动的政策引导和市场驱动下，“数据可用不可见”隐私计算技术发展迅速。 今年5月，中国国际大数据产业博览会在贵阳召开，洞见科技作为隐私计算领域的领军力量之一，其“基于隐私计算的省级政务数据开放平台”入选2022年“十佳大数据案例”。 大数据隐私安全_大数据隐私与安全_大数据侵犯隐私 2022数博会"十佳大数据案例"政务行业 在政务行业，智慧城市与政务大数据逐步深入人心，而政务数据涉及医保、社保、公积金、税务、司法、交通等方方面面，隐私安全非常重要。 隐私计算技术可以提供政府数据与电信企业、互联网企业等社会数据融合的解决方案，比如可以联合多部门的数据对道路交通状况进行预判，优化车辆路线，减缓交通堵塞。 隐私计算市场发展快速，《中国隐私计算产业发展报告（2020-2021）》显示，隐私计算产品市场规模约为10亿大数据隐私安全，基于隐私计算的数据交易应用模式市场或将达到千亿级。 金融行业 在金融行业，隐私计算技术可以应用于获客、风控和反欺诈等业务环节。 反欺诈是金融风控的重要环节，信贷业务往往面临着多种欺诈行为，例如伪造身份、骗贷等。比较常用的反欺诈方法就是黑名单共享和多头借贷信息共享，但出于隐私保护等原因，各金融机构并不愿将上述信息集合到某个平台，但是使用隐私计算技术就可以在各方隐私数据不出私域的前提下完成信息共享，而且还可以保护请求数据和响应数据不被第三方缓存。 医疗健康行业 由于各地医院的信息系统独立且分散，而且医疗数据属于非常隐私的信息，各医疗机构普遍对数据持保守态度，医疗数据不允许离院共享，各个医疗机构的数据融合难度很大，阻碍了医疗系统的智能化发展。 隐私计算技术能够保护数据隐私，有望打破医疗数据孤岛现象。比如利用隐私计算中的联邦学习技术，各医疗机构可实现在原始数据不离院的情况下进行联合建模，从而获得临床科研成果，例如大样本量队列研究、疾病预测模型、药物市场洞察等。 2021年被称为“隐私计算商用元年”。根据IDC调研发现，2021中国隐私计算市场规模突破8.6亿元人民币大关。预计至2025年将达到145.1亿元。 作为解决数据隐私保护问题的关键，未来隐私计算技术将会落地更多的场景，推进千行百业的数字化转型和数字升级。 （编辑：开发网_商丘站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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