钱江晚报·小时新闻记者 张云山
当数据成为重要的生产要素，如何在保证数据安全、隐私合规的前提下，促进数据要素的有序流动与高效释放，成为数据市场健康发展的核心命题。
随着我国数据立法进程加快，各领域对合规数据流通的需求日益强烈，隐私计算市场迎来快速发展，国家工业信息安全发展研究中心《中国隐私计算产业发展报告（2020-2021）》显示，隐私计算产品市场规模约为十亿元，基于隐私计算的数据交易应用模式市场或将达到千亿级。
斯蒂芬·茨威格在《人类群星闪耀时》中说：“一个民族，千百万人里面才出一个天才；人世间数百万个闲暇的小时流逝过去，方始出现一个真正的历史性时刻，人类星光璀璨的时辰。”
隐私计算在国内其实是一个比较新的概念。根据《隐私计算理论与技术》一书的描述，“隐私计算”的定义源起于2015年12月国内学术界的一场临时讨论，此后这一概念风行产业界。
隐私计算是一系列技术体系的合集，交叉融合了密码学、统计学、人工智能、计算机硬件等众多学科，它从本质上满足：在不暴露原始数据的前提下，实现数据及其价值可管、可控和可计量的融合、共享、流通、计算。
从字面上对照，国外有两个概念与隐私计算相关，一是隐私保护计算（Privacy Preserving Computation, PPC），二是隐私增强技术（Privacy Enhancing Technologies, PETs）。
谈隐私计算必然绕不开密码学，隐私计算的发展历程是以现代密码学为主线，协同信息论、统计学、数论、计算机体系结构等学科融合发展的演进过程，大致可分为萌芽期、探索期、成长期、应用期四个阶段。
事实上，任何一项影响深远的创新技术都并非一夜之间诞生的，而是那些走在时代前沿的探索者和先行者们一个又一个创造力的结晶，电力如此，互联网如此，隐私计算也如此。
接下来，一起来看看在隐私计算这段不算太长的发展史上，都有哪些闪耀着智慧之光的“关键时刻”。
20世纪40年代，现代信息学之父克劳德·香农在备忘录《密码学的一个数学理论》的基础上，发表一篇重要论文《保密系统的通信理论》，被认为是开启了现代密码学时代。1949年-1982年也是隐私计算的萌芽期。1982年，姚期智教授在论文《Protocols for Secure Computations》中提出了“百万富翁问题”，开创性地引入了安全多方计算概念。这个阶段，出现了许多划时代的里程碑，不仅仅是香农开启了现代密码学时代，更包括同态加密、多方安全计算等主流技术先后被提出，为日后隐私计算的高速发展与应用奠定了坚实的基础。
1983年-1999年是隐私计算的探索期。1986年，姚期智教授提出混淆电路（Garbled Circuit, GC）技术，实现了第一个多方（两方）安全计算方案。1996年，Cheung首次提出在分布式数据库中，实现关联规则（Association Rules）挖掘，奠定联邦学习的一些基础概念。这个阶段，混淆电路、基于秘密分享的MPC、半同态加密等协议和算法陆续出现，此外，零知识证明被提出，联邦学习也开始露出雏形，在即将登场的下一个阶段，联邦学习将闪烁出熠熠光辉。
2000年-2018年是隐私计算的成长期。2009年，Craig Gentry提出了首个全同态加密方案（Fully Homomorphic Encryption, FHE），同时支持密文下的加法和乘法运算，标志着全同态计算时代的开始，并逐渐发展出多种不同的全同态加密方案。其后Paillier，Gentry，王爽等人牵头成立国际同态加密标准委员会，标志着同态加密在全球进入高速发展阶段。
2013年，王爽教授团队在SCI学术期刊Journal of Biomedical Informatics发表《Expectation Propagation Logistic Regression (EXPLORER): Distributed privacy-preserving online model learning》论文，提出了数据“可用不可见”问题。首次解决医疗在线安全联邦学习问题，该框架服务于多个国家级医疗健康网络，也是联邦学习系统构架层面的突破。
这个阶段是隐私计算技术的快速成长期，可谓星光灿烂。在技术创新上，推出首个全同态加密方案，首个医疗在线安全联邦学习底层框架，还包括TEE方案框架的提出与落地。
2019年至今是隐私计算的应用期。2019年至今，在数据要素市场建设和数据价值发挥的时代背景下，产业需求快速增长，隐私计算走出学院派与实验室，广泛与行业应用场景相结合，赋能数据价值的安全、合规流转，各类隐私计算厂商也如雨后春笋一般涌现出来，激发了隐私计算技术可用性的快速提升。
当前，隐私计算仍处于产业快速导入期，即将迈入“隐私计算+”时代。未来，隐私计算将如同移动互联网、水、电网一般，成为数字时代的底层基础设施。
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