明朝万达入选《全球隐私计算技术发明专利排行榜（TOP100）》榜单

近日，全球知识产权综合信息服务提供商IPRdaily与incoPat创新指数研究中心联合发布《全球隐私计算技术发明专利排行榜(TOP100)》。此次，明朝万达顺利进入该榜单，位列第61位!截至2022年2月，明朝万达共申请专利423项，累计授权专利151项，软件著作权88项。

近年来，数据安全重要性被提升到了新的高度。随着《数据安全法》、《个人信息保护法》等数据监管法律相继落地，中国迎来了个人信息保护及企业数据合规的新纪元。如何在保障数据隐私要求的前提下，破除数据壁垒、完成安全多维度的数据融合，已成为行业亟待解决的重要课题。隐私计算技术的勃兴正是在此背景下涌现的一波技术商业化浪潮。隐私计算技术，是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一系列信息技术，保障数据在流通与融合过程中的“可用不可见，可算不可识”。其作为赋能数据利用流程的核心技术之一，将成为数据服务市场的底层基础设施，为数据交易创造条件并守护数据隐私。IPRdaily与incoPat创新指数研究中心称，全球隐私计算技术发明专利排行榜(TOP100)中检索的隐私计算技术，是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一系列信息技术，保障数据在流通与融合过程中的“可用不可见，可算不可识”;主要涵盖同态加密、多方安全计算、差分隐私、联邦学习、可信执行环境、零知识证明、AI隐私等技术领域。

大数据时代，出于对数据安全和隐私的考虑，形成了一个个数据孤岛，数据之间不能互通，数据的价值无法体现。如何应用海量的数据，实现数据流动，同时能够保护数据隐私安全、防止敏感信息泄露是当前大数据应用中的重大挑战。为解决以上问题，隐私计算应运而生。而从技术的分类来看，隐私计算有以下几个主要方向：首先是以密码学为核心的隐私计算技术栈，包括安全多方计算、零知识证明以及同态加密等，其次是联邦学习、可信执行环境以及差分隐私等技术。明朝万达采用基于同态加密的多方安全计算协议广泛应用于金融、公安、通信、医疗、教育、政企等各行业，结合包括联邦学习、可信执行环境等先进技术实现，在多场景中取得了实践突破：跨领域、跨层级监管机构的数据安全共享应用，区域(金融)行业联盟数据安全融合应用平台，开放数据科学服务的数据安全联合服务中心等。深度应用差分隐私与AI交叉融合应用，实现对用户隐私的全程防护，落实数据平台对数据主体的隐私保护，其中广泛应用的包括基于数据加噪的用户隐私安全防护，隐私数据安全合规检测工具，以及采用深度学习的隐私内容识别与真实性鉴别能力等。

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