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优刻得:《数据安全法》正式实施 深度布局隐私计算广阔市场
来源:发布易  作者:佚名 2021-09-08 09:43:02
如何对数据进行确权,如何进行估值,如何通过法律确保数据的安全性,如何能够让数据在安全的前提下最有效的流通。隐私计算因而成了一个热门话题,国内云计算第一股UCloud优刻得也因此愈发受到市场关注。

9月1日,《数据安全法》正式实施,标志着中国在围绕“更好的利用数据”的这一前提下,在数据安全方面初步建立起一套法律架构。

在数字经济蓬勃发展的今天,于国家而言,数据是具有战略价值的核心资产;于企业而言,数据正成为企业关键的生产要素;于个人而言,是个人财产安全和隐私保护的必要前提。因此,正在掀起的中国社会的数字化2.0转型,本质上也对数据的积累、挖掘以及价值释放的过程中,增加了多方的安全责任。

这其中也隐含诸多挑战,例如,如何对数据进行确权,如何进行估值,如何通过法律确保数据的安全性,如何能够让数据在安全的前提下最有效的流通。隐私计算因而成了一个热门话题,国内云计算第一股UCloud优刻得也因此愈发受到市场关注。

隐私计算中的中国速度

说到数据安全,可以涉及方方面面的技术标准和能力,但近年来快速吸引市场关注的是“隐私计算”这个新的提法。

“对于各类涉及国计民生的大数据安全,除了存储端的安全之外,最重要的就是确保数据在流通过程中确保安全。如何兼顾发展和安全,平衡效率和风险,在保障安全的前提下发挥数据价值,是当前面临的重要课题。”数据安全相关专家表示,以多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等为代表的隐私计算技术为流通过程中数据的“可用不可见,可控可计量”提供了解决方案,已在一些领域开始推广应用。

上述业内人士指出,中国最早的隐私计算的产品化,可能应该是在中科院院士王怀民教授领导的云际计算项目(科技部重点项目)中产生的。云际计算就是围绕不同云服务之间的云际协作,在这种协作中必然产生大量的数据流通,所以数据安全(隐私计算)成为云际计算的一个重要子集,甚至可以说是最重要的子集。

正是因为云际协作中的安全有巨大的现实意义,王怀民院士倡导开发了一种遵循云际计算的对等协作机制框架,在数据源端实现了资源平面数据访问和增加水印功能,在控制平面实现了合规检查和智能合约机制,在信息平面实现了价值交换转移记录以及审计信息的收集。

这一技术对于解决现实问题有巨大价值,成为科技部重点项目中推出的首个基于“产学研相结合”来实践数据融合方向的商业化落地产品,这个技术诞生了行业内很早就崭露头角的第一代UCloud安全屋(Safe House)。

据优刻得介绍,2021年,UCloud安全屋已经覆盖了政府、金融、医疗、教育、汽车、制造业、防疫等应用场景;是业内起步早、应用场景广的隐私计算解决方案代表。

UCloud的安全屋作为上海普惠金融平台开放数据流通的重要解决方案,为普惠金融提供了较好的数据安全管控的基础,而其中的关键就是“数据沙箱技术”,即结合云平台和数据交换技术,提供访问控制、数据脱敏、安全审计、数据分级管理,在保证系统数据安全性的同时,实现数据价值挖掘。

据悉,在UCloud的数据沙箱里,资源申请方通过数据沙箱对数据进行计算,得出所需计算结果,但却不触碰数据本身,严格确保数据的所有权和使用权分离。这一解决方案因为符合典型的政府提供公共服务的特性,后来被运用在多个地方政府的大数据服务项目中。

UCloud安全屋从最初的数据沙箱技术演进为如今的三大技术平台,服务客户的领域也在不断扩大,从政府、金融,到医疗、教育等。在这背后是各行各业对数据开放流通的态度在转变,越来越多行业愿意通过成熟的解决方案拥抱开放,通过加速数据流通创造价值。

群雄逐鹿隐私计算

通过几年累积,隐私计算在今年开始真正进入大众视野。

无论是政策文件的密集发布,还是资本的扎堆入场,都在传递着同样一个信号,那就是隐私计算这个细分领域已经迎来了风口。Gartner发布的报告显示,到2024年,隐私驱动的数据保护和合规技术支出将在全球突破150亿美元,也就是说将成为一个千亿级市场。

业内人士表示,目前隐私计算领域已经形成了“一强四小龙”的初步格局,其中的“一强”是国内较早研究、并应用隐私计算、已经有多个跨行业解决方案的UCloud,而“四小龙”分别指蚂蚁金服、微众银行、翼方健数和华控清交。但真正值得重视的,还是云计算背景的企业。如蚂蚁金服、微众银行,其背后站着阿里云、腾讯云,至于UCloud则是国内云计算第一股,以中立云而闻名。

云计算企业有三个比较突出的特点,其中首要特点就是云计算企业在长期服务用户的过程中,更加了解用户的数据使用场景,有结合场景来开发产品的优势;

云计算企业开发隐私计算技术的第二个特点,由于数据沙箱、多方安全计算、联邦学习等本身都是大数据技术的一种,底层都需要有数据的大量的存储、分析、计算的能力,与云计算公司本身具有的计算、大数据人工智能等技术具有很高的契合度。这是专门搞算法、搞安全的隐私计算创业公司所不具备的场景。

另外很重要的一点,数据要应用,薄弱环节在于流通,但并不是说储存环节就不需要安全能力,所以技术过硬的云计算厂商,本身具有安全能力的积累,这比某些专门做隐私计算的企业,更有底层安全保障。

有分析认为,隐私计算赛道的下一个竞争重点,或将是有云计算背景的企业、垂直隐私计算研发的企业和传统安全企业的“三国大战”。这场“大战”不是基于烧钱的营销竞争,而是实实在在比拼技术创新能力的竞争,这场竞争,更离不开与商业模式的结合。

业内人士指出,目前大数据应用的成功案例主要集中在欧美发达国家,国内外大数据产业差距较大。但从应用场景和社会数字化建设程度来说,国内的后发市场拥有很多优势,是一个非常有潜力的市场。国内蓬勃发展的大数据产业,有望助力中国的数据流通产业迎来更大发展机遇。受到市场需求推动的数据安全流通技术和产品,将在挑战和机遇中迎来快速发展的机遇,赶超全球先进的技术。

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编辑:史晨宇
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