隐私计算行业报告：联邦学习、安全多方计算、可信计算（17页）

在政务领域，通过隐私保护计算和其他技术的结合，可以有效保护各政府部门 的数据，在一定程度上解决政务数据孤岛问题，提高政府治理能力。 在医疗领域，医疗机构想要使用人工智能对某一疾病进行早期发现或临床诊断， 一方面需要收集不同维度的数据包括临床数据、基因数据、化验数据等，另一方面也 需要收集来自不同群体、不同地区的样本数据，单个医疗机构无法积累足够的数据 来进行模型训练。通过隐私保护计算，可以对不同的数据源进行横向和纵向的联合 建模，保证各方医疗数据安全。另外，对于 DNA 测试，用户可以通过 PSI 等技术将 某段 DNA 序列和数据库进行匹配，实现遗传疾病诊断。目前，蚂蚁金服、腾讯云、百度、京东等互联网企业推出了各自的产品，同时以 微众银行、安恒信息等行业性公司也开始布局，此外，华控清交、富数科技、矩阵 元、数牍科技、锘崴科技、光之树科技、零知识科技等一批专注于隐私计算产品化 的初创企业也不断涌现。

蚂蚁金服 蚂蚁链摩斯多方安全计算平台：大规模多方安全计算商用平台，基于多方安全 计算、隐私保护、区块链等技术，实现数据可用不可见，解决企业数据协同计算过程 中的数据安全和隐私保护问题，助力机构安全高效地完成联合风控、联合营销、联合 科研等跨机构数据合作任务，驱动业务增长。 蚂蚁链摩斯多方安全计算平台获得 70 多项相关专利（全国第一），性能超业内 算法 3~100 倍，iDASH2019 隐私计算比赛全球冠军，率先在金融、电信、汽车等 10 多个行业中完成商用，支持上百家企业线上系统运行，能够支撑实际生产环境下的 复杂数据安全计算任务。蚂蚁链摩斯多方安全计算平台是全球首个可信联合计算商 业联盟创始成员，致力于技术、产品、生态等资源和能力共享。