大规模数据泄露趋于常态化 ， 隐私计算打开技术突破口
数据要素融合的趋势带来的跨领域、跨行业、跨地域之间的数据流通 ， 在增进数字经济规模的同时 ， 也放大了数据泄露的风险 ， 据Canalys统计报告 ， 数据泄露事件呈爆发式增长 ， 仅2020年一年之内的泄露记录就超过过去十五年总和 。

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面对数据要素流通和数据隐私泄露之间的矛盾 ， 隐私计算以其“数据可用不可见”的特性成为打开这一问题的技术突破口 。 随着数据融合趋势日盛 ， 安全合规保护要求日严 ， 隐私计算技术受到市场的广泛青睐 ， 开始蓬勃发展 。 随着世界各地相继出台数据保护法律法规 ， 隐私计算技术的专利申请数量也呈现爆发式增长 。

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《趋势》指出 ， 现阶段 ， 隐私计算技术主要应用于金融、医疗、政务等 领域 场景 。 2022年 ， 随着技术科普和市场教育的日渐完善 ， 以及越来越多的隐私计算试点项目落地 ， 隐私计算技术创新和标准规范成熟 ， 市场规模稳步持续增长 。 隐私计算各厂商也将逐步完善算法 协议 安全基础 ， 搭建合规基准框架和管理制度；优化计算通信性能需求 ， 降低隐私计算技术使用成本；搭建统一算法协议兼容平台 ， 降低互联互通成本 。
《趋势》预测 ， 未来 ， 安全产业触及的领域会不断深入 ， 运作的难度也会不断加大 。 面对全球疫情反复 ， 各国关系变化莫测 ， 经济发展不稳定因素急剧增加的发展环境 ， 企业更需要准确把握产业安全技术的发展方向 ， 趋利避害 ， 发挥好新技术在安全防护上的功能 ， 规避好其在运作过程中带来的风险与挑战 ， 为产业安全的长远发展保驾护航 。