計算機行業隱私計算研究框架：隱私計算發展迅猛長期空間大-230301（40頁）.pdf

1、姓名：李沐華（分析師）郵箱：電話：010-83939797證書編號：S0880519080009姓名：朱麗江（研究助理）郵箱：010-83939785電話：證書編號：S0880121010035 201隱私計算是在保障數據隱私安全的同時，實現數據分析計算的技術體系，其價值是打破數據孤島，實現數據的可信流通和價值挖掘。隱私計算在政策和需求的雙輪驅動下不斷發展壯大，到2025年，中國隱私計算市場規模有望突破百億級，市場空間巨大。020304應用場景：業務場景不斷涌現，商業化實踐日益豐富隱私計算助力數據價值釋放，在金融、醫療、政務、智能汽車、營銷、工業和電信等具備大量數據基礎的領域大有可為，業務場景

2、不斷涌現。趨勢展望：隱私計算成為重要戰略技術發展方向，平臺型公司將勝出隱私計算邁入快速成長期，成為未來重要戰略技術發展方向。開源會促進隱私計算的快速迭代，為行業發展帶來活力。具備工程落地能力、數據源價值高、行業客戶積累深厚、可信程度高的公司更有機會發展成平臺模式，從而占據行業領先地位。投資建議：隱私計算目前尚處于發展早期，對數據安全、密碼安全技術能力要求高，且需要盡快尋找商用場景落地，建議重點關注技術能力突出、行業客戶資源優質的公司，推薦標的安博通、格爾軟件、山石網科，受益標的三未信安、信安世紀等。05風險提示：產品研發失敗的風險、商業化不及預期的風險 3/3/CONTENTS市場概況：隱私計

3、算產業正在發展壯大010203040506 4/4市場概況：隱私計算產業正在發展壯大 5隱私計算是一套包含了密碼學、數據科學、人工智能、安全硬件等多個交叉學科的技術體系，為數據的計算過程和計算結果提供隱私安全保護 隱私計算根據數據生命周期劃分為4個階段：數據存儲、數據傳輸、數據計算過程、數據計算結果，各階段涉及不同的技術。隱私計算的參與方主要有數據提供方、技術提供方（計算方、調度方）和結果使用方，為了對數據的使用進行監管或評估，也可能考慮引入第三方機構。隱私計算在處理和分析數據時要保持數據的加密狀態、確保數據不會被泄露、無法被計算方以及其他非授權方獲取。隱私計算是在保障數據隱私安全的同時，實現

4、數據分析計算的技術體系01隱私計算產業正在發展壯大隱私計算產業正在發展壯大圖1：隱私計算根據數據生命周期劃分為4個階段，各階段涉及不同的技術資料來源：中國信通院圖2：隱私計算的主要參與方有數據提供方、技術提供方和結果使用方資料來源：中國信通院 6隱私計算致力于實現“數據可用不可見，用途可控可計量”，使數據要素在安全流通和共享中創造出更大的價值 在數據流通過程中，經隱私計算加密后，使用方只能使用數據，而無法看到數據本身，即“數據可用不可見”，避免了數據泄露的問題；同時，隱私計算還可以控制數據的用途以及用量，做到數據“用途可控可計量”。隱私計算助力打破數據孤島，實現數據的可信流通和價值挖掘01隱私

5、計算產業正在發展壯大隱私計算產業正在發展壯大圖3：隱私計算保障合規實現數據流通價值資料來源：云從科技官網圖4：數據隱私風險是數據流通和共享中的關鍵痛點資料來源：泰伯智庫 7政府高度重視數據安全流通的發展應用，陸續出臺了多項法律法規和政策 數據已成為新型生產要素，數字經濟正在成為驅動我國經濟可持續高質量增長的新引擎。而數據與其他生產要素本質的區別在于，數據隱私是數據流動過程中產生價值的根本出發點。因此數據的安全流通是數字經濟發展的關鍵問題，國家陸續出臺了多項法律法規和政策，其中以網絡安全法數據安全法個人信息保護法三法為主，共同推動了隱私計算行業的快速發展。個人隱私和數據安全保護日趨完善，隱私計算

6、獲得強制度支撐01隱私計算產業正在發展壯大隱私計算產業正在發展壯大表1：近年來，隱私計算行業的相關法律和政策陸續出臺時間名稱類型發布機構核心內容2016.11網絡安全法法律第十二屆全國人民代表大會常務委員會第二十四次會議強調收集的用戶信息嚴格保密，維護網絡數據的完整性、保密性和可用性，實行網絡安全等級保護制度2020.4關于構建更加完善的要素市場化配置的體制機制的意見政策中共中央、國務院將數據首次增列為新型生產要素2021.5中國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案政策國家發改委、中央網信辦、工業和信息化部、國家能源局試驗多方安全計算、區塊鏈、隱私計算、數據沙箱等技術模式，構建數據可信

7、流通環境，提高數據流通效率2021.6數據安全法法律第十三屆全國人民代表大會常務委員會第二十九次會議強調數據安全與開發利用并重，確立數據分類分級管理制度，多種手段保證數據交易合法合規2021.7網絡安全產業高質量發展三年行動計劃(2021-2023)政策工業和信息化部推動隱私計算等數據安全技術的研究攻關和部署應用，促進數據要素安全有序流動2021.8個人信息保護法法律第十三屆全國人民代表大會常務委員會第三十次會議強調個人信息在數據流通過程中的安全合規2022.1“十四五”數字經濟發展規劃政策國務院加快構建數據要素市場規則，促進數據要素市場流通資料來源：各政府官網，國泰君安證券研究 8數字經濟下

8、，數據安全流通的需求促進了隱私計算行業的蓬勃發展 目前，數字經濟已經成為帶動中國經濟增長的核心動力之一。據國家網信辦報告，我國數字經濟規模由2017年的27.2萬億元增長至2021年的45.5萬億元，總量位于世界第二，年均復合增長率達13.6%，占國內生產總值比重從32.9%提升至39.8%。在數字經濟快速發展下，保護數據流通后的隱私安全、深挖數據價值是關鍵，隱私計算因此受到了廣泛關注。隱私計算在數據安全流通和數據價值挖掘的需求驅動下快速發展01隱私計算產業正在發展壯大隱私計算產業正在發展壯大圖5：我國數字經濟規?？焖僭鲩L22.627.231.335.839.245.5010203040502

9、01620172018201920202021我國數字經濟規模（萬億元）資料來源：中國信通院1.0模式：數據包時代2.0模式：明文數據API接口時代3.0模式：隱私計算時代通過數據交易平臺對數據所有權進行交易將加工處理完的單方結果數據以API（應用程序接口）形式輸出通過協議或算法使得數據計算服務在不泄露原始數據的前提下充分挖掘數據價值，實現數據所有權與使用權的分離資料來源：甲子光年智庫圖6：數據協同模式已演進至隱私計算時代 9艾瑞咨詢從兩類商業模式市場增長驅動因素出發，測算出到2025年我國隱私計算市場規模將達到百億元 目前，隱私計算行業有兩類商業模式：基礎產品服務和數據運營?；A產品服務是指

10、提供軟件產品、技術服務和解決方案等服務，按項目計費；數據運營是指基于隱私計算平臺開發數據增值產品、建立數據智能模型、服務不同客戶場景產生的平臺性運營收入。2025年中國隱私計算市場規模有望突破百億級，市場空間巨大01隱私計算產業正在發展壯大隱私計算產業正在發展壯大資料來源：艾瑞咨詢4.711.829.457.495.90.21.47.119.149.2050100150200202120222023E2024E2025E基礎產品服務（億元）數據運營（億元）圖8：根據艾瑞咨詢測算，2025年中國隱私計算市場規模將破百億級圖7：隱私計算行業有基礎產品服務和數據運營兩種商業模式資料來源：艾瑞咨詢 1

11、0隱私計算的發展歷程以密碼學為主線，協同信息論、統計學、數論、計算機體系結構等學科融合發展的演進過程，大致可分為萌芽期、探索期、成長期、應用期四個階段隱私計算的發展歷程以密碼學為主線，分為四大階段01隱私計算產業正在發展壯大隱私計算產業正在發展壯大圖9：隱私計算的發展歷程可分為萌芽期、探索期、成長期、應用期四個階段20世紀40年代，現代信息學之父克勞德香農發表了一篇重要論文保密系統的通信理論，開啟了現代密碼學時代。1982年，姚期智教授提出了“百萬富翁問題”，開創性地提出了多方安全計算概念。1985年，零知識證明概念被提出。1996年，Cheung首次提出在分布式數據庫中，實現關聯規則挖掘，奠

12、定了聯邦學習的基礎。萌芽期1949年-1982年探索期1983年-1999年成長期2000年-2018年應用期2019年至今2006年，C.Dwork提出差分隱私。2009年，Craig Gentry提出了首個全同態加密方案，標志著全同態計算時代的開始。2015年Intel推出商用TEE方案“英特爾軟件防護擴展”。2016年，Google AI團隊提出聯邦學習算法框架應用于移動互聯網手機終端的隱私保護。2019年，楊強教授團隊提出聯邦遷移學習，結合聯邦學習和遷移學習發布FATE開源系統。資料來源：億歐 11國外隱私計算企業布局早于中國，在技術層面取得了較多成果，但商業化實踐集中于區塊鏈和加密虛

13、擬貨幣的場景 從隱私計算本身的發展歷程來看，谷歌、Intel、Facebook（Meta）等國際科技巨頭開啟了隱私計算的時代潮流，英特爾的 SGX、AMD 的 SEV 和還有 ARM 的 Trust Zone 等都實現了較為成熟的TEE 技術方案。但整體商業化實踐有限，在To B端，醫療行業的實踐較為活躍。在To C端；谷歌、Facebook（Meta）等大型科技企業都在積極探索；從商業化應用整體來看，落地場景集中于區塊鏈和加密虛擬貨幣。國外：隱私計算起步早，更專注于技術研發，商業化落地不足01隱私計算產業正在發展壯大隱私計算產業正在發展壯大資料來源：Partisia，廣西大數據研究院圖10：

14、全球首家專攻多方安全計算技術的廠商Partisia于2008年成立，為商務合同、加密拍賣等場景提供安全方案資料來源：Duality，綠盟科技圖11：成立于2016年的Duality公司，其主打產品SecurePlus平臺采用隱私計算技術進行安全數據分析 12國內的隱私計算商業化落地在2018年后進入快速啟動階段，互聯網大廠、大數據公司、運營商、金融機構和金融科技企業、初創企業等五類參與者紛紛入局國內：隱私計算起步晚但發展快，技術研發和商業化落地協同進行01隱私計算產業正在發展壯大隱私計算產業正在發展壯大表2：近年來，國內市場五類參與者紛紛入局隱私計算，形成了百花齊放的局面資料來源：廣西大數據研

15、究院，國泰君安證券研究參與者隱私計算商業化進展互聯網大廠阿里巴巴、百度、騰訊、京東、螞蟻等憑借自己在技術領域的積累，自2019年開始就紛紛推出了各自的隱私計算產品，形成了跨業務、多團隊、強支撐的發展態勢。大數據公司同盾科技、星環科技、Talking Data、京信數科等代表性的大數據公司快速布局基于隱私計算的數據流通產品或平臺。運營商中國電信、中國移動、中國聯通不僅在集團層面開始了隱私計算技術的選型與應用，天翼支付、電信云等子公司還自建平臺服務于內部或其他機構的數據流通業務。金融機構國有銀行的研究院和事業部均展開了隱私計算技術的研究工作。金融科技企業新心數科、神譜科技、平安科技、百融云創、度小

16、滿等企業將傳統的數據建模、數據分析等業務拓展到隱私計算服務中。初創企業富數科技、華控清交、矩陣元、翼方健數、數牘科技、锘崴科技、光之樹科技、零知識科技等一批專注于隱私計算產品化的初創企業不斷涌現。13/13技術路徑：多項技術助力打通數據流通壁壘 14隱私計算有三大技術實現路徑：多方安全計算、聯邦學習和機密計算，打通數據流通壁壘需各參與方有序協作隱私計算打通數據流通壁壘主要有三大實現路徑02多項技術助力打通數據流通壁壘多項技術助力打通數據流通壁壘圖12：隱私計算有多方安全計算（MPC）、聯邦學習和機密計算三大實現路徑資料來源：IDC 15多方安全計算（Secure Multi-Party Com

17、putation，MPC）是在無可信第三方情況下，利用隱私數據，安全地完成某種數據融合計算，是多種密碼學工具的綜合應用，在實現多方安全計算時也應用了同態加密、零知識證明等密碼學算法 該技術最初源于圖靈獎獲得者姚期智院士于 1982 年通過提出的百萬富翁問題：兩個百萬富翁在街上相遇，在沒有第三方的情況下，他們想比較誰更富有，但又不愿意讓對方知道自己擁有的具體財富值。多方安全計算：在無可信第三方時，安全實現數據融合計算的技術02多項技術助力打通數據流通壁壘多項技術助力打通數據流通壁壘圖14：多方安全計算中，參與方主要角色包括數據方、計算方、結果方資料來源：中國信通院圖13：在實現多方安全計算時也應

18、用了同態加密、零知識證明等密碼學算法資料來源：CSDN 16聯邦學習（Federated Learning，FL）本質是以數據收集最小化為原則，在保持訓練數據去中心化分布的基礎上，實現參與方數據隱私保護的特殊分布式機器學習架構，且對比中心化訓練獲得的機器學習模型，聯邦學習協同構建的機器學習模型性能幾乎是無損的 該技術最初由谷歌的 HBrendanMcMahan 等人提出并應用，通過一個中央服務器協調眾多結構松散的智能終端實現語言預測模型更新。聯邦學習：實現參與方數據隱私保護的特殊分布式機器學習架構02多項技術助力打通數據流通壁壘多項技術助力打通數據流通壁壘圖15：聯邦學習中，各參與方的數據始終

19、保存在其本地服務器，降低了數據泄露的風險資料來源：啟明星辰圖16：聯邦學習中，參與方主要角色有協調方、數據方和結果方資料來源：中國信通院 17機密計算（Confidential Computing）是一種基于硬件可信執行環境實現數據應用保護的技術，是構建一個硬件安全區域，隱私數據僅在該安全區域內解密出來進行計算（安全區域之外，數據都以加密的形式存在）。其核心是將數據信任機制交給像英特爾、AMD等硬件提供商，因為該路徑通用性較高且計算性能較好，受到了較多云服務商的推崇 Linux基金會于2019年成立由埃森哲（Accenture）、螞蟻集團、ARM、谷歌、Facebook、華為、微軟、紅帽等多家

20、巨頭企業組建的“機密計算聯盟”（Confidential Computing Consortium，CCC）。該聯盟針對云服務及硬件生態，致力于保護數據應用中的安全。機密計算：基于硬件可信執行環境實現數據應用保護的技術02多項技術助力打通數據流通壁壘多項技術助力打通數據流通壁壘圖17：基于可信執行環境的機密計算架構保障了數據的隱私計算資料來源：基于可信執行環境的機密計算框架設計及安全性分析圖18：機密計算聯盟致力于保護數據應用中的安全資料來源：機密計算聯盟 18多方安全計算不依賴硬件且具備較高的安全性，但是僅支持一些相對簡單的運算邏輯聯邦學習可以解決復雜的算法建模問題，但是性能存在一定瓶頸機密

21、計算具備更好的性能和算法適用性，但是對硬件有一定依賴隱私計算三大實現路徑的優勢各異，適用場景不同02多項技術助力打通數據流通壁壘多項技術助力打通數據流通壁壘表3：隱私計算三大實現路徑的優勢各異資料來源：隱私計算發展綜述技術路徑名稱多方安全計算聯邦學習機密計算安全機制基于密碼學原理對數據加密數據不動，模型動引入可信硬件性能低-中高高通用性高低中高效性中低中準確性高中-高高可控性高高中保密性高中中-高可信方不需要不需要需要整體描述開發難度大、關注度高使得性能快速提升綜合運用各類密碼學方法，主要針對機器學習易開發、性能佳，但需要信任芯片廠商（Intel、ARM等）19隱私計算涉及的相關技術眾多，主要

22、包括秘密分享、不經意傳輸、混淆電路、零知識證明、同態加密和差分隱私等，各項技術的用途有所差異隱私計算涉及的關鍵技術眾多，各項技術的用途有別02多項技術助力打通數據流通壁壘多項技術助力打通數據流通壁壘表4：隱私計算涉及的關鍵技術較多，用途有所差異資料來源：隱私計算發展綜述技術名稱來源原理用途秘密分享1979,Adi Shamir,George Blakeley通過將隨機生成子秘密當成多項式上的點，反向求解多項式，獲得加密隱私實現隱私信息在群組內的安全存儲和共享，不涉及計算不經意傳輸1981,Michael O.Rabin利用離散對數問題不存在高效解法，實現信息傳輸中信息不泄露保護隱私信息傳輸時，

23、除接受者想要信息外，其他信息不泄露；以及接受者需求不泄露，不涉及計算混淆電路1986,姚期智利用邏輯電路和不經意傳輸的原理，對打亂的真值表進行解密進行邏輯運算對多方隱私信息進行協同計算，不涉及建模零知識證明1982,Shafi Goldwasser,Silvio Mical,Charles Rekkofom使得當證明方確實掌握某信息時能夠向驗證方證明，而當證明方不具有某信息時不能證明，驗證方除了證明結果外，對其他信息一無所知證明者向驗證者證明自己擁有某信息，其過程不會泄露任何信息，保證數據可驗證性，可隱含邏輯計算同態加密1978,Ron Rivest,Leonard Adleman,Micha

24、el L.Dertouzo利用群同態性質，對加密數值進行計算支持加密后數據的計算，降低通信和解密的高額計算成本，防止隱私攻擊差分隱私2006,Cynthia Dwork,Frank McSherry,Kobbi Nissim and Adam D.Smith加入隨機噪音，形成分布，使得樣本成員無法被推斷屬于哪個分布。防止基于成員推斷的隱私攻擊 20隱私計算體系架構包含多方數據融合應用、應用技術、區塊鏈、安全保護技術，和區塊鏈聯系緊密，二者都為數據的安全流通和高效共享打下了堅實基礎，共同構建了數據融合基礎設施隱私計算體系架構龐大，與區塊鏈共同構建數據融合基礎設施02多項技術助力打通數據流通壁壘多

25、項技術助力打通數據流通壁壘圖19：隱私計算體系架構龐大，與區塊鏈聯系緊密資料來源：深入淺出隱私計算：技術解析與應用實踐圖20：騰訊云數鏈將隱私計算與區塊鏈結合，實現數據可信協同共享資料來源：騰訊云 21/21應用場景：業務場景不斷涌現，商業化實踐日益豐富 22隱私計算助力數據價值釋放，業務場景不斷涌現03隱私計算助力數據價值釋放，在金融、醫療、政務、智能汽車、營銷、工業和電信等具備大量數據基礎的領域大有可為，業務場景不斷涌現業務場景不斷涌現，商業化實踐日益豐富業務場景不斷涌現，商業化實踐日益豐富資料來源：啟明星辰圖22：隱私計算的應用場景廣泛，各個業務場景均需多方數據的流通和共享圖21：隱私計

26、算助力數據價值釋放資料來源：中國信通院 23金融：金融風控和獲客是國內隱私計算最主要的落地場景03金融行業是隱私計算技術最主要的應用領域，其中金融風控和獲客的場景最為常見 隱私計算平臺為銀行提供了外部大數據安全融合能力，緩解了數據的泄露風險，提升了銀行的大數據風控應用能力。利用隱私計算在保護客戶個人隱私的前提下，為客戶提供個性化金融服務，提升了獲客成效。業務場景不斷涌現，商業化實踐日益豐富業務場景不斷涌現，商業化實踐日益豐富資料來源：中國信通院圖23：金融行業是隱私計算技術最主要的應用領域，占據了2019-2022H1年隱私計算招標行業的絕大部分比例資料來源：億歐智庫圖24：基于區塊鏈隱私保護

27、計算的大數據智能風控產品技術架構被廣泛應用于銀行業系統構建 24醫療：賦能臨床科研和醫療服務，讓醫療數據價值得以釋放03數據要素的價值釋放需求日益強烈，現代醫學研究、藥物開發、公共衛生防疫以及臨床醫療應用等進步，也愈發倚重電子醫療數據的開放共享與利用，隱私計算讓醫療數據價值得以釋放業務場景不斷涌現，商業化實踐日益豐富業務場景不斷涌現，商業化實踐日益豐富資料來源：澎湃新聞圖25：翼方健數為廈門構建了基于隱私安全計算技術的“健康醫療數據應用開放平臺”圖26：基于隱私計算的平臺聯合 DRG 建模賦能臨床科研和醫療服務資料來源：中國信通院 25政務：實現數據跨部門的安全共享，人民生產生活和社會運行更高

28、效03隱私計算幫助實現政務數據跨部門的安全共享與高效協同，在風險控制的同時精準施策，助力智慧城市的建設 智慧城市是一個復雜、共創的業務生態，包括信用、安保、能源、交通、規劃、環保、文旅等各個行業，業務數據涉及到跨部門協同，隱私計算可以在其中起到關鍵的橋梁作用。業務場景不斷涌現，商業化實踐日益豐富業務場景不斷涌現，商業化實踐日益豐富資料來源：騰訊圖28：隱私計算在風險控制的同時助力智慧城市的建設圖27：隱私計算在政務領域幫助精準施策資料來源：36氪 26智能汽車：為實現全方位網絡鏈接與車聯網技術體系保駕護航03智能汽車有望成為繼金融、醫療和政務之后的另一大重點領域，隱私計算將作為數據經濟的底座，

29、為交通出行提供便利 據統計，過去5年智能汽車被黑客攻擊的次數增長了20倍。一輛汽車每天至少收集10TB的數據，一旦隱私泄露，對人身安全和國家安全都可造成不可估量的后果。特斯拉就曾被報道發現巨大安全漏洞，黑客利用Model X的漏洞可進行操控汽車、解鎖等操作，將隱私安全問題推上風口浪尖。業務場景不斷涌現，商業化實踐日益豐富業務場景不斷涌現，商業化實踐日益豐富資料來源：國知局圖30：特斯拉曾被報道發現巨大安全漏洞，將隱私安全問題推上風口浪尖圖29：隱私計算為車聯網技術體系保駕護航資料來源：央視財經 27營銷：挖掘用戶數據價值，提升廣告投放效果和用戶體驗03隱私計算在保護用戶隱私的前提下，幫助企業獲

30、得可感知的商業價值方向，為營銷降本增效 字節跳動和騰訊都已借助隱私計算技術優化廣告投放效果，均獲得了顯著提升。業務場景不斷涌現，商業化實踐日益豐富業務場景不斷涌現，商業化實踐日益豐富資料來源：CSDN圖32：騰訊聯邦學習平臺Angel PowerFL已在廣告投放業務中落地圖31：字節跳動聯邦學習平臺 Fedlearner為廣告投放增效 209%資料來源：騰訊大數據 28工業：數據密態時代，數據要素流通是工業互聯網價值創造的基石03隱私計算技術將是工業數據密態時代的解決方案，能夠支撐起大規模的數據場景，促進工業互聯網的數據要素流通 打造工業互聯網，離不開數據要素的流通，數據是整個工業互聯網產生價

31、值的重要基礎。業務場景不斷涌現，商業化實踐日益豐富業務場景不斷涌現，商業化實踐日益豐富資料來源：騰訊云，國泰君安證券研究圖34：隱私計算恰好滿足了數據密態時代的五大技術要求圖33：工業互聯網的數據要素具備四大特性資料來源：騰訊云，國泰君安證券研究穩定性強性能高適用性強安全性強成本低可靠性99.99%每小時訓練億級樣本靈活、多場景、參與方無約束行業共識成本增加小于1個數量級量級龐大，增速驚人：4-5ZB(4-5K EB，4-5MPB)個人隱私風險逐漸顯露：圖像、視頻、音頻、地理位置數據要素生產與分析分離的強需求：東數西算的絕佳場景國家安全攸關：網際空間與物理空間的強耦合點 29電信：參與制定國際

32、電信聯盟首個隱私計算標準，商業化落地加速03中國聯通參與制定了國際電信聯盟首個隱私計算標準，助力行業規范化發展，也說明中國在隱私計算上的探索受到了國際認可中國電信攜手沖量在線推出了區塊鏈+隱私計算的信創數據流通基礎設施，構建了基于電信云+邊+物聯網的分布式隱私計算網絡和數據互聯平臺，隱私計算在電信領域的商業化落地正在加速業務場景不斷涌現，商業化實踐日益豐富業務場景不斷涌現，商業化實踐日益豐富資料來源：ITU圖36：沖量在線的區塊鏈+隱私計算平臺產品矩陣豐富圖35：中國聯通參與制定了國際電信聯盟首個隱私計算標準資料來源：沖量在線 30/30趨勢展望：隱私計算成為重要戰略技術發展方向，平臺型公司將

33、勝出 31隱私計算入選Gartner“2022年12大技術趨勢”，同時Gartner對隱私計算的滲透率持樂觀態度，表示“到2025年，60%的大型組織將在分析、商業智能或云計算中使用一種或多種隱私增強計算技術”根據Gartner數據，到2024年，隱私驅動的數據保護和合規技術支出將在全球突破150億美元，即達到千億人民幣以上隱私計算邁入快速成長期，成為未來重要戰略技術發展方向04隱私計算成為重要戰略技術發展方向，平臺型公司將勝出隱私計算成為重要戰略技術發展方向，平臺型公司將勝出圖37：隱私計算入選Gartner2022年重要戰略技術趨勢資料來源：Gartner圖38：隱私計算多項技術處在啟動期

34、和快速成長期，市場潛力巨大資料來源：Gartner 32開源降低了隱私計算行業的門檻，促進了隱私計算的快速迭代 開源后企業可快速部署和開發隱私計算平臺，縮短產品開發周期，開發后的產品還可以反哺隱私計算開源平臺，進一步促進技術的迭代開源提升了隱私計算平臺的安全可信性 可信和安全是隱私計算行業的重要訴求，開源社區的環境公正、代碼公開和過程公開，用戶可以檢驗和監督平臺的安全性，平臺更值得被信賴并且產品中潛在的安全風險更易被發現和解決開源促進隱私計算的快速迭代，為行業發展帶來活力04隱私計算成為重要戰略技術發展方向，平臺型公司將勝出隱私計算成為重要戰略技術發展方向，平臺型公司將勝出表5：目前國內外已有

35、大量隱私計算開源項目資料來源：中國信通院，國泰君安證券研究開源項目名稱開源時間發起機構技術路徑PySyft2017.7OpenMind多方安全計算、聯邦學習EzPC2018.4微軟多方安全計算Asylo2018.5谷歌可信執行環境FATE2019.2微眾銀行聯邦學習Fedlearner2010.1字節跳動聯邦學習Fedlearn2017.7京東科技聯邦學習SecretFlow2022.7螞蟻集團多方安全計算、聯邦學習XFL2022.7翼方健數聯邦學習mpc4j2022.8阿里巴巴多方安全計算 33在商業模式上，相比單純售賣軟硬件，平臺不僅邊際成本更低，而且議價權更高，能開拓更廣闊的市場隱私計算

36、平臺提供的增量價值是，匯聚了更多的上游和下游，讓此前暫未建立聯系的雙方擁有更多的選擇權隱私計算的商業模式更適合往平臺化發展，未來具備極強的盈利能力04隱私計算成為重要戰略技術發展方向，平臺型公司將勝出隱私計算成為重要戰略技術發展方向，平臺型公司將勝出圖39：富數科技隱私計算平臺深度鏈接上下游，加速了隱私計算商業場景落地資料來源：富數科技 34具備工程落地能力、數據源價值高、行業客戶積累深厚、可信程度高的公司更有機會發展成平臺模式如果廠商能夠提供在同質化產品之外的附加產品價值，在一個或多個領域內提供更深入的解決方案，就能構建起護城河什么樣的廠商更有可能抓住隱私計算平臺化發展的機遇？04隱私計算成

37、為重要戰略技術發展方向，平臺型公司將勝出隱私計算成為重要戰略技術發展方向，平臺型公司將勝出數據來源：36氪01在實際商用環節，工程落地能力是檢驗產品的重要指標，具體可拆解為算力和帶寬兩方面，其中算力影響數據處理能力，帶寬影響數據交互速度。具備工程落地能力02數據源是進行數據處理的基礎，數據本身的質量才決定數據最終的使用效果，現階段搶奪高價值數據源應該是各家廠商優先級較高的事情。數據源價值高03數據隱私安全的重要性不言而喻，行業客戶通常需要較長時間的信任積累，客戶粘性強的同時前期需要花費大量成本和精力在行業客戶積累上。行業客戶積累深厚04隱私計算本質上是由數據合規交易推動的市場機會，合規是其中的

38、重點，只有平臺本身得到信任，才可能鏈接上下游更多的商業機會?？尚懦潭雀邎D40：具備工程落地能力、數據源價值高、行業客戶積累深厚、可信程度高的公司更有機會發展成平臺模式 35/35投資建議 36隱私計算目前尚處于發展早期，對數據安全、密碼安全技術能力要求高，且需要盡快尋找商用場景落地，建議重點關注技術能力突出、行業客戶資源優質的公司，推薦標的安博通、格爾軟件、山石網科，受益標的三未信安、信安世紀等。投資建議05表6：推薦標的盈利預測表資料來源：Wind，國泰君安證券研究標的市值(億元)20230228歸母凈利潤(億元)PE評級2022E2023E2024E2022E2023E2024E安博通33

39、.20.031.511.991106.6721.9916.68增持格爾軟件37.91.091.622.9934.7723.4012.68增持山石網科44.21.351.872.4132.7423.6418.34增持 37/37風險提示 38產品研發失敗的風險 隱私計算仍處于發展早期，技術路線較多，如果選擇非主流路線進行產品迭代存在產品研發失敗的風險商業化不及預期的發展 隱私計算的商業化落地處于早期階段，存在未來商業化落地難、落地慢的風險風險提示06資料來源：中國信通院，國泰君安證券研究 39北京地址：北京市西城區金融大街甲9郵編：200032電話：（010）83939888電話：（021）38

40、676666上海深圳地址：深圳市福田區益田路6009號郵編：518026電話：（0755）23976888國泰君安證券研究所E-mail:地址：上海市靜安區新閘路669號郵編：20004103評級說明增持相對滬深300指數漲幅15%以上謹慎增持相對滬深300指數漲幅介于5%15%之間中性相對滬深300指數漲幅介于-5%5%減持相對滬深300指數下跌5%以上增持明顯強于滬深300指數中性基本與滬深300指數持平減持明顯弱于滬深300指數評級說明股票投資評級行業投資評級1.投資建議的比較標準投資評級分為股票評級和行業評級。以報告發布后的12個月內的市場表現為比較標準，報告發布日后的12個月內的公司

41、股價（或行業指數）的漲跌幅相對同期的滬深300指數漲跌幅為基準。2.投資建議的評級標準報告發布日后的12個月內的公司股價（或行業指數）的漲跌幅相對同期的滬深300指數的漲跌幅。評級說明增持相對滬深300指數漲幅15%以上謹慎增持相對滬深300指數漲幅介于5%15%之間中性相對滬深300指數漲幅介于-5%5%減持相對滬深300指數下跌5%以上增持明顯強于滬深300指數中性基本與滬深300指數持平減持明顯弱于滬深300指數評級說明股票投資評級行業投資評級1.投資建議的比較標準投資評級分為股票評級和行業評級。以報告發布后的12個月內的市場表現為比較標準，報告發布日后的12個月內的公司股價（或行業指數

42、）的漲跌幅相對同期的滬深300指數漲跌幅為基準。2.投資建議的評級標準報告發布日后的12個月內的公司股價（或行業指數）的漲跌幅相對同期的滬深300指數的漲跌幅。評級說明增持相對滬深300指數漲幅15%以上謹慎增持相對滬深300指數漲幅介于5%15%之間中性相對滬深300指數漲幅介于-5%5%減持相對滬深300指數下跌5%以上增持明顯強于滬深300指數中性基本與滬深300指數持平減持明顯弱于滬深300指數評級說明股票投資評級行業投資評級1.投資建議的比較標準投資評級分為股票評級和行業評級。以報告發布后的12個月內的市場表現為比較標準，報告發布日后的12個月內的公司股價（或行業指數）的漲跌幅相對同期的滬深300指數漲跌幅為基準。2.投資建議的評級標準報告發布日后的12個月內的公司股價（或行業指數）的漲跌幅相對同期的滬深300指數的漲跌幅。300/恒生指數漲幅300/恒生指數漲幅300/恒生指數漲幅300/恒生指數下跌滬深300/恒生指數深300/恒生指數持滬深300/恒生指數 THANKS FORLISTENING