魏 凯
中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长，中国信息通信研究院大数据与人工智能领域主席，国际电信联盟（ITU）分布式账本标准焦点组主席，中国通信标准化协会大数据与区块链工作组组长。研究方向为大数据、数据库和区块链相关技术、标准和产业政策，牵头完成多项大数据、数据库和区块链标准，参与多项信息技术领域的国家重大政策文件的研究起草，主持制定30多项国际国内标准。
专题导读：隐私计算
促进数据要素化、市场化，成为当前实施国家数据战略的重点方向。数据要素价值的充分释放，有赖于跨机构数据的交叉融合，让数据在产业互联网中有序流动，驱动千行百业数字化转型。然而，在数据要素化和市场化进程中，数据融合应用与安全保护之间的矛盾日益突出。所幸的是，最近几年以安全多方计算、联邦学习为代表的隐私计算技术（Privacy Computing Technology）快速兴起，让大家看到了用技术手段调和上述矛盾的希望。隐私计算技术，也被称为“隐私保护计算（Privacy-preserving Computing Technology）”或“隐私增强计算（Privacy-enhancing Computing Technology）”，采用密码学或可信硬件对数据进行保护，在实现数据共享的同时保护数据机密性，达到数据“可用不可见”的目的。国内隐私计算领域创新步伐不断加速，涌现出一批创新成果，金融、电信、政务等重点领域应用也逐步推开。
2020年，中国信息通信研究院与50多家企业携手成立了“隐私计算联盟”，进一步推动生态建设及行业应用。不过需要注意的是，隐私计算技术及其应用刚刚起步，虽然前景广阔，但眼前还面临着不少挑战，如何确定和识别特定产品的安全基线，如何在保障安全的前提下提升计算效率，如何合规应用，这些问题都要在实践中不断探索。《信息通信技术与政策》2021年第6期设置的“隐私计算”专题，收录7篇文章，涉及隐私计算技术应用的总体发展、产品评测、关键技术、互联互通、金融应用以及法律合规等内容，是对隐私计算最新进展的一次全景扫描，希望为读者全面了解这个领域打开一扇大门。
闫树、吕艾临的文章《隐私计算发展综述》，分析了隐私计算的技术原理，列举了隐私计算当前主要应用场景，分析了国内外隐私计算产业的发展情况。在此基础上，总结了隐私计算发展面临的问题，并从技术、产业、应用等视角分析了隐私计算未来的发展趋势。
国内外隐私计算技术产品类型越来越丰富，为潜在用户提供了丰富的选项，但也给他们的技术选型工作带来挑战，亟需建立统一的隐私计算产品规范和产品评估体系。袁博、王思源的文章《隐私计算产品评估体系》论述了隐私计算从前沿技术到落地产品的历程，分析了隐私计算产品的现状，提出了一套隐私计算产品评估体系，并对隐私计算产品评估工作进行了展望。
夏家骏、鲁颖、张子扬、张珏婷、张佳辰的文章《基于秘密共享与同态加密的纵向联邦学习方案研究》介绍了在不同场景下适用的联邦学习框架，并以逻辑回归为例介绍了纵向联邦学习的几种常用实现方式；此外，对各种实现方式的优缺点及适用场景进行了分析。
以上文章刊于《信息通信技术与政策》第6期
主办：中国信息通信研究院
《信息通信技术与政策》是工业和信息化部主管、中国信息通信研究院主办的专业学术期刊。本刊定位于“ 信息通信技术前沿的风向标，信息社会政策探究的思想库 ”，聚焦信息通信领域技术趋势、公共政策、 国家/产业/企业战略，发布前沿研究成果、焦点问题分析、热点政策解读等，推动5G、工业互联网、数字经济、人工智能、区块链、大数据、云计算等技术产业的创新与发展，引导国家技术战略选择与产业政策制定，搭建产、学、研、用的高端学术交流平台。
《信息通信技术与政策》官网开通啦！
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