数据要素与隐私计算

数据要素与隐私计算存在紧密的联系，隐私计算为数据要素的安全流通和价值释放提供了关键技术支撑，二者相互促进、共同发展。

 隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，涉及信息搜集者、发布者和使用者在信息产生、感知、发布、传播、存储、处理、使用、销毁等全生命周期过程的所有计算操作。它包括支持海量用户、高并发、高效能隐私保护的系统设计理论与架构，旨在实现数据的“可用不可见”。

数据要素市场化： 数据作为一种新型生产要素参与分配，隐私计算在数据要素市场化进程中扮演核心基础技术的角色。它帮助建立有序可控的共享机制，促进数据要素市场的蓬勃发展。数据要素只有在安全、高效的流通中才能充分发挥价值，隐私计算可以在保障数据流通过程计算安全性、赋能不同行业场景释放数据价值、适配数据要素流通多种应用模式上发挥价值。

技术应用： 隐私计算技术可以应用于数据的收集、脱敏、存储、使用、交换、删除、存证与取证等环节，涵盖隐私信息全生命周期的操作过程。它通过融合密码学、人工智能、安全硬件等跨学科技术体系形成一套可以保障数据流通安全合规的基础设施。

数据安全与隐私保护： 隐私计算实现了在数据流通过程中对国家安全、商业机密、个人隐私等敏感信息的保护，并且助力数据安全流通、释放数据价值。隐私计算技术能够打破数据孤岛、加强隐私保护、强化数据安全合规性，在支撑落实数据要素相关政策文件、赋能数据要素流通方面发挥作用。

技术实践与探索： 隐私计算技术在数据安全治理中提供了一种解决方案，它不仅可以增强数据流通过程中对数据要素安全的保护，而且也为数据的融合应用与价值释放提供了新思路。隐私计算技术应用主要集中在有大量数据要素积累且有实际数据流通需求的医疗、政务、金融等领域。