2人の百万長者が街で出会って、どのようにそれぞれの財産を漏らさない前提の下で、相手に誰がもっと金持ちなのかを知らせますか?これは華人科学者の姚期智が1982年に提出した「百万長者」の構想であり、その中で「多方面安全計算」の解決策を示した。
この童話の物語の命題のように見え、実際に使われた理論は、現代の暗号学の重要な理論の枠組みになった。世紀の交わりの2000年、姚期智もコンピュータ分野での重要な貢献で、コンピュータ分野のノーベル賞である図霊賞を受賞した。
四十年後、姚院士本人も思わなかったように、デジタル化時代の到来に伴い、データは次第に重要な生産要素となり、データの使用とそれによるデータの安全は世界の議題となり、彼が発祥したMPC理論(多角安全計算)によって、発展とその他の技術と結合し、次第に独特な「プライバシー計算」と呼ばれる技術コースが形成された。
プライバシーコンピューティングとは、データ提供者が元のデータを漏らさないことを保証する前提の下で、データに対して分析計算を行う一連の情報技術であり、データの流通と融合過程における「利用可能か非可視か」、「計算可能か非認識か」を保障する。プライバシーコンピューティングは暗号学、コンピュータハードウェア、AIなどの多学科を融合し、多方面の安全コンピューティング、連邦学習、信頼性の高い実行環境に代表され、回路を混同し、秘密共有、不用意な伝送などを下層暗号学技術とし、同態暗号化、知識証明ゼロ、差分プライバシーなどを補助技術とする比較的成熟した技術体系を形成している。
2021年、プライバシーコンピューティングは応用商業化元年に入った。1年が経ちましたが、プライバシーコンピューティングの市場成果はどうですか。未来はどうですか。
2022年4月22日、権威ある国際コンサルティング機関IDC中国は「IDC Perspective:プライバシーコンピューティング全景研究」の報告を発表し、2021年の中国のプライバシーコンピューティング市場規模は8.6億元を突破し、将来110%以上の市場成長率を実現する見込みだと明らかにした。
公開情報と関連研究によると、アリグループに代表される「大工場」科学技術会社と「星雲Cloustar」に代表される創業会社が早く入局し、すでに中国のプライバシーコンピューティング市場の2つの主流の力となっている。
プライバシーコンピューティング技術は40年を経て、なぜ近年爆発を迎えたのか。
一つの否定できない事実は、インターネットの波がもたらした人口配当が飽和に向かい、データ資産の再開発が新たな成長点になっていることだ。
IDCデータによると、2020年のグローバルデータ量は59 ZBに達した.人々はすでにデータマイニング、データ分析の技術を熟練して掌握しており、情報化、デジタル化の現在、単一主体のデータ分析であろうと、分野をまたいで、複数の主体にまたがるデータ融合であろうと、その価値はすでに現れている。マスデータの流通と開発について、より多くの次元、より多くの業界、より大きななどから継続的に開通できれば、データが生産要素としての価値は最大限に解放されるだろう。
しかし、データ流通分野の頭上には天然に「ダモクリスの剣」がぶら下がっており、「野蛮な成長」を避ける–ますます厳しいデータ保護政策があることは無視できない。
2016年、EUは当時最も厳しい「汎用データ保護条例」を公布し、一部の科学技術大手はデータの安全を無視して多くの苦労をした。昨年7月、米国の電子商取引大手アマゾンはEUのデータ保護条例に違反したため、アマゾンのデータ保護を監督管理するルクセンブルク当局に罰金7.46億ユーロ(約57.29億元)は、EU史上最大のデータプライバシー流出罰金となった。
2021年9月、3回の審議を経て、中国の「データ安全法」が正式に実施され、11月に「個人情報保護法」が発効し、12月に国務院弁公庁が「要素市場化配置総合改革試験全体案」第20条を印刷、配布し、データ流通取引規則の確立と健全化の中で「原始データはドメインから出ない」と強調した。多くのデータセキュリティに関する法律法規、政策文書が公布され、データコンプライアンスの発展の強い需要が明らかになった。
データを法律法規の範囲内で安全に使用させることは、プライバシーコンピューティングが極めて有効な技術措置とされ、プライバシーコンピューティング技術を発展させることは、データ流通とデータ保護の不可欠な一部となっている。短期的に見ると、ますます厳しいデータセキュリティ政策はプライバシーコンピューティング市場の急速な発展を促し、データは生産要素として流通し、形成された価値体系こそ、プライバシーコンピューティング市場の長期的な持続的な発展の根本的な原動力である。
市場の反応もこの判断を裏付けた。2019年前後、中国のプライバシーコンピューティングを解決策とするベンチャー技術会社は、データセキュリティ市場を狙い、雨後のタケノコのように現れたが、プライバシーコンピューティングを長年にわたって早期に配置してきた頭部インターネット科学技術会社も、成熟化に向かっており、成功した応用例が現れている。
プライバシーコンピューティング市場構造雛形初現
プライバシーコンピューティング産業は海外で始まり、中国市場で風を巻き起こした。
2016年に欧州連合(EU)の「汎用データ保護条例」が登場すると、データ安全保護産業の波乱が起きた。国際伝統科学技術大手は、グーグルが2016年に論文の中で分布式機械学習システムの連邦学習を率先して提出したように、急速に理論と応用面で応答し、現在はプライバシー計算の3大技術路線の一つとなり、一部の会社はオープンソースアルゴリズムライブラリを通じて急速にコースを占領している。一部のベンチャー企業も、単一の技術路線に切り込むことで、プライバシーコンピューティング市場を奪い合い始めた。
2017年から、中国にはプライバシーコンピューティング分野の技術メーカーがちらほら現れ、2019年までに異なる技術経路の製品ソリューションが集中的に現れた。2-3年の蛰伏を経て、2021年にプライバシーコンピューティング全体の業界競争態勢が加速し始め、商業化元年に入り、市場構造も水面に現れた。
現在、プライバシーコンピューティング市場は大きく3つの会社に分けられています。科学技術会社のプライバシーコンピューティング部門、プライバシーコンピューティングに専念するベンチャー企業、既存業務とプライバシーコンピューティング技術を組み合わせた会社です。
科学技術会社は一般的に自身の業務の需要のため、データの安全に対して天然の高い需要を持って、データの量、アルゴリズム、ハードウェアの開発、技術の研究開発(特許と論文の研究を含む)、応用シーンの方面で優位を持って、人材の配置も相対的に完備して、滑らかに新技術と元の業務を融合して着地することができます。公開情報と市場応用状況から見ると、典型的なアリグループ、テンセント雲、アリ雲、百度安全などは、早期にプライバシーコンピューティング技術コースに入った。
アリグループを例にとると、2016年からプライバシーコンピューティングの配置を開始し、技術能力は多方面安全コンピューティング、プライバシー保護、連邦学習、機密コンピューティング、ブロックチェーン技術などをカバーし、モス多方面安全コンピューティングプラットフォーム、信頼できるプライバシーコンピューティングフレームワーク隠語、アリチェーン数根拠プライバシー協力プラットフォームFAIR、アリプライバシーコンピューティング一体機などの製品を発売し、共同風制御、政務データ、コンビネーションマーケティングなどのビジネスシーンで成熟した応用が得られた。従来のビジネスニーズに基づいてプライバシーコンピューティング技術能力を形成し、徐々に外部に開放されている典型的な会社です。
IDC報告書によると、アリグループのプライバシーコンピューティングはすでに性能が優れ、多様な製品ラインを形成し、性能がリードしており、多くの権威ある認証、安全コンプライアンスを通過している。4年以上の研磨と大規模な商業化応用を経て、初めて規模を備えた。
ベンチャープライバシーコンピューティング会社は一般的にある技術に専念しており、核心研究開発チームの多くはプライバシーコンピューティング分野で長年の研究経験を持ち、多方面の安全コンピューティング効率、連邦学習モデルの豊富さ、相互接続などの技術探索において強い先進性を持ち、差別化の優位性を持っている。コンピューティング力を核心的な優位性とするプライバシーコンピューティング技術プロバイダがあれば、ソフト・ハードウェアとソリューションを組み合わせてデータの開放流通を推進する会社もある。特定の分野に焦点を当てたプライバシーコンピューティングアプリケーションもあります。興味深いことに、このような創業型のプライバシーコンピューティング企業とインターネット科学技術会社も協力して相互補完し、相互接続を試み、強い結合を経て性能がより優れ、適用性がより広いプライバシーコンピューティング製品やサービスを発売した。プライバシーコンピューティングメーカーのノウラジオストク科学技術は国産化CPUとハードウェアアーキテクチャ、ノウラジオストクプライバシー保護コンピューティングコアとアリグループ信頼原生一体化解決方案、プライバシー保護コンピューティング加速カード、自主制御信頼実行環境、国密加速カード、安全信頼技術スタックなどの技術を結合し、プライバシー保護一体機を構築した。
このような会社は近年資本市場の愛顧を勝ち取って、2021年だけで、星雲Clustarは1100万ドルのA+ラウンド戦略融資を獲得して、翼方健数は3億元以上の規模のB+ラウンド融資を完成して、
また、自分の業務と技術の優位性を結びつけて、短くて速い方法で迅速に入局して、技術の相補的な形式でプライバシー計算能力の構築を完成します。ブロックチェーンとプライバシーコンピューティングを組み合わせてプライバシーコンピューティングの全ライフサイクルデータ流通を構築する。自身はセキュリティ分野で得意で、データ砂箱のようなプライバシー保護ソフトを作る会社など。
市場化のスタート時間が短いため、比較的高いコストと体系化運営がもたらした敷居のため、現在のプライバシー計算市場のプレイヤーの収入規模は大きくないが、それぞれの技術特色、製品化能力などの優位性によって、未来の成長の面で潜在力がある。
全体的に見ると、未来の頭部メーカーの優位性はさらに際立っており、特に大規模な産業化応用、相互接続、業界生態建設の面では。業界の競争環境の中で、細分化分野の各メーカーは特定の技術優位性を発揮することによって、トッププレイヤーを淘汰する。
プライバシーコンピューティングテクノロジーの将来はどうなるのでしょうか?
風口の下で、実際にはプライバシーコンピューティングは現在も業界の初期にあり、技術発展、政策法規、相互接続、ビジネスモデルなどはさらに改善する必要がある。
まず,プライバシーコンピューティング技術自体のセキュリティ上の突破が必要である.プライバシーコンピューティングの単一技術の理論的基礎は完備しているが、膨大なデータ量に対応し、プライバシーコンピューティングの性能と計算力もそれに応じて妨げられ、安全性の上で、プライバシーコンピューティングの単一技術は万全ではない。連邦学習を例にとると、IDCは調査を通じて、連邦学習がプライバシー計算の重要な発展方向であることを発見した。しかし、連邦学習技術は依然として新興であり、セキュリティ、中心化されたアーキテクチャ、モデルの解析性などの面では、依然として責任が遠い。
プライバシーコンピューティング製品の安全性について、中国信通院は2021年に初めて多国間セキュリティコンピューティングと連邦コンピューティングの2つのプライバシーコンピューティングセキュリティ評価を発表した。その結果、セキュリティ評価は9つのプライバシーコンピューティング製品が通過し、アリグループと洞見科学技術は2つの評価が通過した企業となった。
中国信通院のプライバシー計算の2つの安全性評価、アリのプライバシー計算はすべて通過した(画像源:信通院公式微信)
次に、相互接続能力において、現在のプライバシーコンピューティングには製品とその技術アーキテクチャの同質化現象があるが、細分化すると異なる理論モデル、技術経路、ビジネスロジックが存在している。新興技術路線が早期に現れた百花斉放の状態は、それぞれの技術の魅力を解放したが、しばらくの検証と応用を経て、必ずいくつかの技術の棚上げや淘汰が存在している。
相互接続を実現するには、ノード、管理システムからデータレベル、アルゴリズムプロトコルなどの異なるレベルの相互接続を技術的にカバーしています。一方、業界標準の建設も重要であり、技術の使用シーンと枠組みを明確にすることで、プライバシーコンピューティング技術の認知を推進し、着地を加速させることが重要である。現在、中国信通院と関連部門はすでに多くの業界基準と団体基準をリードしており、中国の主流メーカーは積極的に参加している。国際基準の制定にも中国企業が積極的に参加している。
例えば、 China United Network Communications Limited(600050) 、アリグループ、之江実験室は国際電信連盟(ITU)が発表した「プライバシー保護機械学習技術フレームワーク」の基準をリードし、アリグループ主導の世界初のプライバシーコンピューティング一体機国際基準もIEEE-SAの審査を通過した。
市場化の重要なビジネスモデルの面では、データコンプライアンスの需要は関連企業にデータセキュリティの改造とアップグレードを根本的に鞭撻しているが、現在のプライバシーコンピューティングのビジネスモデルはまだ初期の探求期にある。収入形態から見ると、プライバシーコンピューティング技術インフラの構築を通じて、製品の販売とプラットフォームの構築が主な源である。もう1つはSaaSサービスを提供することによって、主に中小の顧客グループに向けられています。例えば、マルチセンターのプライバシーコンピューティング保護ニーズやドメイン間分析、コンサルティングサービスなどのビジネスモデルが初めて雛形になっています。より多くのモデルはまだ探求期であり、市場が徐々に成熟した条件の下で、営業モデルも時代とともに進むだろう。
プライバシーコンピューティング技術は現在、金融、政務、共同マーケティング、医療などのプライバシーコンピューティングに剛性のある業界に成熟して応用されている。
2018年に設立されたプライバシーコンピューティング会社の華制御清交は、多くの技術の中堅が清華省の「姚班」から来て、 China Everbright Bank Company Limited Co.Ltd(601818) の多方面安全コンピューティングプラットフォームを建設し、 China Everbright Bank Company Limited Co.Ltd(601818) 業界内で初めて銀行生産システムに入った多方面安全コンピューティングプラットフォームを配置した。その上で、 China Everbright Bank Company Limited Co.Ltd(601818) は親会社の光大グループ傘下の保険、信託、観光などのメンバー単位と連携し、顧客金融資産、消費嗜好、リスク嗜好などのデータの共同統計とモデリングを展開し、グループ内部のデータの相互接続を強化することができた。 China Everbright Bank Company Limited Co.Ltd(601818) は複数のグループの外部企業とデータ協力を検討しており、将来的には共同で連合風制御など多くの応用シーンを開発する可能性がある。
医療分野では、データ価値もプライバシー計算によって解放される。アリのプライバシー計算の応用を例に、アリの信頼できるプライバシー計算の枠組み「隠語」とアリ雲デジタル医療チームが協力し、浙江のある3級病院のために病院運営管理向けのデータ融合プラットフォームを構築し、病理品質管理と医療保険DRG(Diagnosis Related Group、疾病診断関連グループ)の管理効率が著しく向上し、2021年3ヶ月以内に、病院は累計数十万人の医療保険決済を最適化した。そして、コードをグループに入れることによって、医療保険のフィードバック分析の仕事量を著しく低下させ、甲級病例の病理質コントロールも10~20%向上させた。このケースでは、アリのプライバシーコンピューティング技術に基づいて、複数の病院のデータ安全共有を共同でモデリングし、単一の三甲病院のデータ量とデータの豊富さが不十分な問題を解決するのに役立った。同時に、病院をまたぐ協力の中で、共同モデリングのモデルが最適化されることを保証し、データの安全が制御可能で、使用可能で見えないことを保証する前提の下で、自分の価値をよりよく発揮する。
IDCは、コンプライアンス基準の細分化と導入に伴い、製造業、エネルギーなどの業界のプライバシーコンピューティングに対する需要も着実に上昇すると判断した。同時に医療分野がモデル面を完備し、情報化建設をフォローするにつれて、この市場は高速成長生物医療を迎え、次の競争市場と爆発点である。
締めくくり
答えプライバシーコンピューティングはなぜ理論が40年誕生したのか、本当に風が吹いたのはここ2年で、実は技術の発展経路に答える普遍的な現象でもある。一つの技術は広く受け入れられ、理論発展、実践認証を経て、大規模な応用の3段階が必要である。プライバシーコンピューティング技術は、政策法規が完備し、技術が成熟していないことを検証し、プライバシーコンピューティングが理論から大規模な応用に向かう可能性がない。ある業者は数年前から、プライバシーコンピューティングは科学技術の世界の「パッチ」であり、「Debug the world」が必要だと感慨していた。今、プライバシーコンピューティングという技術Debug the worldの最良のタイミングかもしれません。
