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计算机：隐私计算，千亿蓝海市场加速开启
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数据简介
隐私计算三大技术路径:联邦学习、安全多方计算、可信计算常见的实现隐私计算的技术路径包括联邦学习、安全多方计算、可信计算等，此外区块链也是隐私计算的重要补充。由于技术路径的不同，各类隐私计算技术均有其更加适用的场景:多方安全计算技术不依赖硬件且具备较高的安全性，但是仅支持一-些相对简单的运算逻辑;可信执行环境技术具备更好的性能和算法适用性，但是对硬件有一-定依赖;联邦学习技术则可以解决复杂的算法建模问题，但是性能存在一-定瓶颈。
详情描述
高度看好隐私计算蓝海市场，重点推荐安恒信息、奇安信等伴随着数据要素市场改革加速，隐私计算技术成为数据价值安全释放的关键突破口，有望在金融、政务、医疗等行业实现快速应用，其千亿蓝海市场有望开启.重点推荐在隐私计算/数据安全领域有前瞻布局的公司安恒信息、奇安信、深信服、绿盟科技、美亚柏科、启明星辰，其他受益标的包括卫士通等。数据要素市场改革加速，催生广阔的隐私计算新兴市场一方面，2020年出台的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，为推进数据要素市场化改革指明了方向，此后，深圳、北京、广东等地相继发文，规划设立交易场所进行大数据交易。另一方面，《数据安全法》将于2021年9月1日正式实施,《数据安全法》将与《网络安全法》及正在立法进程中的《个人信息保护法》一起，为保护数据资源安全提供了法律依据。隐私计算技术是解决数据开放安全问题的重要突破口，在隐私计算框架下，参与方的数据不出本地，在保护数据安全的同时实现多源数据跨域合作，可以破解数据保护与融合应用难题。根据Gartner数据，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150亿英元以上，即达到千亿人民币以上。
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