如今我们处于网络时代，社会的焦点已经离不开网络；无论产业界还是学术界都在大力投资进行研究分析以试图挖掘出大数据所潜藏的价值。特别是疫情期间，登记个人信息、行动轨迹成为一项基本要求，覆盖人们日常衣食住行的各个场景。安全隐私保护所遇到的冲击及挑战，分析了大数据隐私保护的关键技术，希望能有效的改善我国大数据隐私保护现状。
 
为了从大数据中获益，数据持有方有时需要公开发布己方数据，这些数据通常会包含一定的用户信息，服务方在数据发布之前需要对数据进行处理，使用户隐私免遭泄露。此时，确保用户隐私信息不被恶意的第三方获取是极为重要的。
   
企业难以凭借单一的竞争优势建立隐私计算生态，算法与数据缺一不可。隐私计算解决方案对其底层技术的成熟度依赖极高。但仅凭借隐私计算底层技术，企业无法为用户提供有效的服务。用户的需求往往对于数据的需求极为定制化、专业化，因此隐私计算供应商需要为用户提供有效的脱敏数据。另一方面，脱离了大量的有效数据，隐私计算的算法演进速度与优化程度也都将受到影响。因此，隐私计算生态的建立需要供应商掌握优秀的算法与丰富的数据资源。互联网大厂、深耕垂直场景的初创企业以及产业内头部企业具备这两种资源，为其成功布局隐私计算提供了可能。
 
要知道隐私计算是涵盖数据的生产、存储、计算、应用等信息流程全过程中面向隐私保护的计算系统与技术，可在保证原始数据安全隐私性的同时，实现对数据的计算和分析。由于其在多数据流通融合中保护隐私安全的显著效果，隐私计算在政务、金融、医疗、交通、营销等多个行业中均存在广泛的应用场景。
 
而隐私计算却尚未广泛商业化应用，商业模式亦处于探索阶段。隐私计算服务分为硬件、软件及全栈服务三类。其中，纯硬件服务在隐私计算的服务中占比极低，软件/全栈服务的商业模式可模仿主流算法/软件成熟的商业模式。
 
由于隐私计算技术开源程度有限，富泰互联优先布局的厂商具有优势。现阶段中国隐私计算服务商仅腾讯、微众银行、百度、字节跳动与矩阵元进行开源。互联网大厂腾讯的开源集中于底层框架，而百度的开源也采用逐步开放的形式。总体而言隐私计算源代码的开放程度较低，优先布局的厂商在算法端具备优势。后入局的厂商也可凭借自身数据、生态资源实现算法的快速升级。生态资源更丰富、流量入口更多的后入局者成功概率相对更高。未来发展趋势也存在另一种可能，即当隐私计算开放程度增强或者头部供应商建立隐私计算的底层平台后，一些具备人才资源的初创企业基于底层平台发展专用、垂直的解决方案，占据一定的市场份额。
 
隐私计算技术是人工智能、密码学、区块链、数据科学及计算芯片等领域的交叉融合。隐私计算以现代密码学为核心，协同计算机体系结构、计算复杂性理论、信息论、统计学、抽象代数、数论等理论共同发展。富泰互联融合多领域技术，可实现“数据可用不可见”，未来发展如何，敬请期待。