【蚂蚁集团-清华大学】隐私计算产品通用安全分级白皮书(2024年)

近日，蚂蚁科技集团股份有限公司联合中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会、深圳国家金融科技测评中心、清华大学等机构发布了《隐私计算产品通用安全分级白皮书(2024年)》。这份报告深入探讨了隐私计算产品在不同应用场景下的安全分级问题，旨在为隐私计算产品的安全选型提供指导。报告中不仅对隐私计算技术背景与概览进行了详细介绍，还对通用安全分级的挑战与思路、具体分级方法以及场景应用进行了全面分析，是一份极具价值的行业研究报告。

隐私计算技术作为保护数据流通安全的关键手段，正在成为数据要素市场发展的核心议题。《蚂蚁集团-清华大学隐私计算产品通用安全分级白皮书(2024年)》深入探讨了隐私计算产品在不同应用场景下的安全分级问题，为我们提供了一个全面、系统的视角来审视这一领域。

数据的价值与其流通过程中的风险成正比。随着数据泄露和滥用事件的增加，如何在保障安全的前提下实现数据的高效流通和交易，成为亟待解决的问题。隐私计算技术的发展，尤其是多方安全计算、联邦学习等，为数据的安全流通提供了新的解决方案。这些技术能够在不泄露原始数据的前提下，实现数据的安全共享和计算，极大地促进了数据要素的跨域流通和应用。

然而，隐私计算产品在实际应用中面临着诸多挑战。不同技术路线、不同产品形态、不同应用场景下的安全需求可能差异巨大。如何在没有统一安全分级标准的情况下，评估和衡量安全与性能之间的平衡，做到既相对安全又高效好用，是一个亟待解决的问题。《白皮书》的发布，为我们提供了一个通用的安全分级框架，帮助我们更好地理解和评估隐私计算产品的安全性。

《白皮书》提出了一个基于攻防效果的安全分级方法，将隐私计算产品的安全等级划分为五级，从基础防护级到安全证明级，每个等级都有明确的安全要求和抵御攻击的能力。这种分级方法不仅考虑了技术实现的角度，更从实际应用的角度出发，考虑了不同应用场景下的安全需求。例如，在金融领域，由于涉及大量敏感和个人化的客户数据，金融机构对客户数据隐私保护的要求越来越高，同时也面临更为严格的合规性要求。在这种情况下，采用更高等级的安全防护措施就显得尤为重要。

此外，《白皮书》还对隐私计算产品在不同应用场景下的安全等级提出了建议。例如，在合作机构间信任度较高、待流通数据的重要程度较低的场景下，可以采用较低的安全等级；而在信任度较低、数据重要程度较高的场景下，则需要采用更高的安全等级。这种分类方法为我们在实际应用中选择合适的安全等级提供了指导。

隐私计算产品的安全性不仅仅取决于其技术实现，还涉及到产品的实现安全、数据使用策略、镜像及代码安全等多个方面。《白皮书》从多个维度对隐私计算产品的安全性进行了全面的评估，提出了一系列具体的安全要求和措施。例如，在实现安全方面，要求产品要有一个持续的漏洞修复运营机制，新发现的漏洞要能够在一定期限内被有效修复；在数据使用策略方面，要求参与方之间要协商数据的使用方式，并确保实际使用不会超过约定的范围。

总之，《白皮书》为我们提供了一个全面、系统的视角来审视隐私计算产品的安全性，为我们在实际应用中选择合适的安全等级提供了指导。随着隐私计算技术的不断发展和应用，我们相信《白皮书》中的安全分级方法和建议将发挥越来越重要的作用。

这篇文章的灵感来源于《蚂蚁集团-清华大学隐私计算产品通用安全分级白皮书(2024年)》。除了这份报告，还有一些同类型的报告，也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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