爱分析：2022爱分析· 隐私计算厂商全景报告

隐私计算，又称隐私保护计算（Privacy-Preserving Computation），是指基于一套融合密码学、信息论、分布式计算、安全硬件、数据科学等多学科技术，能对处于加密或非透明状态的数据进行计算的技术体系。常见隐私计算技术包括了多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、同态加密、差分隐私等，通过应用隐私计算技术，企业用户能在提供数据隐私保护的前提下，实现数据在流通共享中的“可用不可见”。在本报告中，爱分析将隐私计算市场分为应用层、平台层和算力层。其中，应用层是指针对金融、政务、医疗、零售、电信、交通等各行业业务场景提供的包含隐私计算产品和服务的应用解决方案；平台层是指用于支撑构建应用解决方案的平台型产品，即隐私计算平台；算力层是指针对隐私计算性能提升提供的各类算力解决方案，包括算法优化、硬件加速等。综合考虑企业关注度、行业落地进展等因素，爱分析在本次研究中选取了应用层的金融隐私计算解决方案、政府与公共服务隐私计算解决方案、医疗隐私计算解决方案，以及平台层的隐私计算平台，共4个特定市场，进行重点研究。本报告面向企业和政务机构决策层，以及大数据与人工智能部门、科技创新部门、各业务部