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瞄准千亿级别新蓝海,这家公司想让用户数据对平台“隐身”

2021-09-02 17:08 出处: 人气: 评论(0
【智能穿戴网】

数据安全问题正在得到越来越多的关注,与之相对应的隐私计算技术或将成为下一个风口。

隐私计算主要是指使用加密处理、多方计算等方法来处理用户隐私数据。目前保护数据隐私的通用办法是平台事先将用户数据“脱敏”,即在上传到数据中台前在服务器直接删除指向用户真实身份的敏感信息(如姓名、电话)。尽管如此,数据平台有没有做脱敏、脱敏后的数据还能不能倒推出用户的身份、脱敏前的数据又能不能被平台内部人员获取,都只能打个大大的问号。

相比之下,隐私计算的诱人之处在于或许能为平台找到一种在不掌握用户隐私的基础上,可以挖掘和利用数据价值的可能。它还尤其适合多方数据共享的应用场景。“脱敏”的方法一般只适用于单个企业内部的数据处理,但隐私计算却能为多方之间的数据流通提供互信基础。

尽管前景还有待验证,但互联网大厂如阿里、百度、腾讯、字节,金融机构如微众银行、平安科技等都在这个赛道部署相关产品。据国际研究机构Gartner估算,隐私计算相关支出在全球到2024年将突破150亿美元,一个新的千亿级市场或将诞生。

资本市场也已投下大笔筹码,一次隐私计算技术相关的融资,在A/B轮就动辄亿元级别。

杭州锘崴信息科技有限公司(下称“锘崴科技”)便是隐私计算领域的玩家之一,其在近日完成了亿元级B轮融资,投资方为致远互联、连宇投资、海南然格等多家风险基金。

该公司董事长、CTO王爽表示,相比作为数据寡头的互联网大厂,隐私计算初创公司在中立性和可信度上具有天然优势,也更有利于介入不同大厂间的数据流通。

锘崴科技的技术路线是一个底层支持隐私计算现有多种技术方法(联邦学习、基于硬件的可信计算环境、基于密码学的多方安全计算和同态加密)的大数据操作系统,上层搭建对应医疗、金融、政务等行业需求的不同应用。基于初创团队在生物医学信息处理方面的学术研究背景,锘崴科技于去年发布了全球首个基于隐私机密计算的高性能基因组数据联合共享和分析平台NovaVita。

医疗行业有海量的病人隐私和遗传数据等敏感信息。据王爽介绍,NovaVita平台支持多种类型医疗数据的分析,如临床数据、非结构化的医嘱数据,基因组学数据,医学影像学数据。同时,由于隐私计算技术的部署,整个流程都在充分保护隐私的基础上进行,并支持几十家医院同时分析。

一次典型的多方数据流通一般会出现数据提供方、使用方和监管方三种角色(身份可以重合)。就具体的使用场景来说,数据提供方在锘崴科技的平台上决定分享哪些时间段的哪部分数据、分享的对象和应用的场景,并能追溯整个流程中的数据来源;数据使用方可以查询符合自己需求的数据,完成跨多个数据源的数据建模,并搭建自己所需的应用(如临床辅助诊断、多中心征信评分等);数据监管方如卫健委等机构则可以在平台上实现相应的审批和应急管理、日志审核、数据源回溯等功能。

在业务上,目前锘崴科技主要有直销和合作两种商业模式。其中,50%的营收在医疗行业,即对接医院、药厂、专病网络(如国家癌症联盟)的隐私计算需求。王爽认为 ,医疗行业数据的复杂程度和庞大规模使其有能力实现向其他行业的平移,目前锘崴科技也正尝试接入更多其他公司的数据节点,这种类型的合作根据应用场景和数据贡献不同,该公司拿到的分成平均是20%。

锘崴科技也与其他行业的头部企业合作开发隐私计算应用(如金融、保险等),目前与蚂蚁的共享智能联盟、腾讯的区块链联盟,以及百度的隐私计算联盟有相关合作。王爽透露,今年相比去年营收上有10倍以上增长,预计2023年底实现盈利。

但他也告诉界面新闻,隐私计算的部署虽然提高了安全性,但同时也对数据分析的性能和精度提出了更高的要求,这是未来技术上需要不断突破的方向。同时,由于当下许多隐私计算公司推出了各式各样的平台,不同客户的各种数据源部署在这些不同的平台上需要较高的启动成本,这种情形也不利于不同平台数据源的连接。

王爽认为,隐私计算行业发展的当务之急还是要合作把蛋糕做大,接入更多数据节点以形成网络效应。由于找不到合规的数据源,目前90%的新药研发无法进行,可见这个赛道存在巨大的市场空间。但目前的问题在于,海量数据尚未开放,客户在隐私保护意识和数据处理能力上的参差不齐也对业务承接构成了阻碍。

这个行业的发展也有赖于国内数据安全相关法律的支持。9月1日,《数据安全法》的正式实施被视为一个信号,与11月将实施的《个人信息保护法》一起,显示出政府对用户数据安全的重视程度。王爽说:“以前别人问什么是隐私计算,现在我们发现大家对隐私计算不那么陌生了,更多人在问隐私计算的能力范围和安全性,我们怎么能够自证它是安全的,它能够解决数据安全法和个人信息保护法里面的哪些合规性要求。“

针对这些问题,他希望能有更多技术人员跟法律人士一起制定更具体的规范,以满足数据安全法所提到的不同等级的数据保护。

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