2022-2027年中国隐私计算行业市场运行现状及投资战略研究报告
隐私计算
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2022-2027年中国隐私计算行业市场运行现状及投资战略研究报告

发布时间:2021-12-30
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隐私计算(Privacy compute)是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合。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,是隐私信息的所有权、管理权和使用权分离时隐私度量、隐私泄漏代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统。

本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

报告目录

第一章隐私计算行业概述

1.1隐私计算基本概念

1.1.1国外隐私计算定义

1.1.2国内隐私计算定义

1.2隐私计算作用

1.2.1助力数据要素市场化配置

1.2.2成为防范数据泄露突破口

1.3数据流通相关介绍

1.3.1数据流通模式差异性

1.3.2数据流通技术模式类型

1.3.3数据流通应用场景类型

1.3.4数据流通面临的挑战

第二章2017-2021年中国数据安全行业综述

2.1数据安全行业概述

2.1.1数据安全定义

2.1.2数据安全体系

2.1.3数据安全治理理念

2.2中国数据安全行业发展情况分析

2.2.1数据安全行业驱动因素

2.2.2数据安全行业发展现状

2.2.3数据安全行业竞争格局

2.2.4数据安全行业发展挑战

2.2.5数据安全行业发展措施

2.3典型行业数据安全需求分析

2.3.1政务数据安全需求

2.3.2企业数据安全需求

2.3.3金融行业数据安全需求

2.4数据安全行业发展机遇及趋势

2.4.1数据安全行业发展机遇

2.4.2未来数据安全维护趋势

2.4.3全球数据安全治理趋势

2.4.4中国数据安全发展趋势

第三章2017-2021年全球隐私计算行业发展情况

3.1全球隐私计算相关政策支持

3.1.1欧盟发布技术指南

3.1.2美国发布数据法案

3.1.3英国设立研究机构

3.2全球隐私计算行业发展情况

3.2.1隐私计算市场需求

3.2.2隐私技术发展历程

3.2.3机密计算联盟成立

3.2.4隐私计算专利分布

3.2.5企业相关布局动态

3.3全球隐私计算技术应用实践

3.3.1欧洲

3.3.2美国

3.3.3其它地区

第四章2017-2021年中国隐私计算行业发展综述

4.1国内隐私计算行业政策环境

4.1.1行业主要政策概览

4.1.2数据安全法影响分析

4.1.3网络安全产业计划

4.1.4个人信息保护法发布

4.2国内隐私计算行业发展分析

4.2.1行业技术发展现状

4.2.2行业企业发展情况

4.2.3主要隐私计算平台

4.2.4行业应用领域分析

4.2.5行业商业模式发展

4.2.6行业标准化发展情况

4.3隐私计算行业参与主体分析

4.3.1隐私计算产业生态

4.3.2隐私计算技术应用方

4.3.3隐私计算技术产品提供方

4.3.4隐私计算领域科研机构

4.3.5隐私计算产品评测机构

4.4隐私计算行业合规分析

4.5隐私计算行业面临挑战

4.5.1安全性挑战影响市场信任

4.5.2性能瓶颈阻碍规模化应用

4.5.3平台互联互通壁垒问题

4.6隐私计算行业发展建议

4.6.1健全法律法规

4.6.2构建标准体系

4.6.3培育数据要素市场

第五章2017-2021年隐私计算行业金融领域应用分析

5.1金融行业隐私计算应用背景

5.1.1国内金融行业发展现状

5.1.2金融科技布局态势分析

5.1.3数据要素市场有待完善

5.1.4金融数据融合应用需求

5.1.5隐私计算助力行业安全发展

5.2金融行业隐私计算应用发展情况

5.2.6金融科技创新监管试点应用

5.3金融行业应用隐私计算技术分析

5.3.1金融隐私计算参与主体

5.3.2金融隐私计算技术方法

5.3.3金融隐私计算技术方案

5.3.4金融隐私计算模式架构

5.3.5金融隐私计算生态建设

5.4金融行业隐私计算应用发展思路

5.4.1制定金融业数据生态规划

5.4.2体系性布局数据生态建设

5.4.3生态赋能典型场景应用

5.5金融机构隐私计算应用情况

5.5.1工商银行

5.5.2光大银行

5.5.3交通银行

5.5.4平安银行

第六章2017-2021年隐私计算行业其他领域应用分析

6.1医疗领域

6.1.1医院信息化发展现状

6.1.2医院安全设备建设

6.1.3医疗物联网安全发展

6.1.4隐私计算需求分析

6.1.5隐私计算应用场景

6.1.6隐私计算应用案例

6.2政务领域

6.2.1政务信息化发展情况

6.2.2政务数据开放情况

6.2.3政务数据安全风险

6.2.4隐私计算需求分析

6.2.5隐私计算应用场景

6.2.6隐私计算应用案例

6.3工业互联网领域

6.3.1工业互联网平台发展态势

6.3.2工业互联网平台安全建设

6.3.3工业互联网隐私计算应用

6.4其他领域应用潜力

6.4.1能源互联网

6.4.2汽车互联网

6.4.3数据跨境流动

第七章2017-2021年隐私计算行业技术综述

7.1隐私计算技术发展态势

7.1.1隐私计算技术体系

7.1.2隐私计算相关技术

7.1.3隐私计算技术路径

7.1.4隐私计算企业定位

7.1.5隐私计算专利分析

7.2隐私保护相关传统技术

7.2.1数据脱敏技术

7.2.2假名化技术

7.2.3传统技术的限制

7.3同态加密技术

7.3.1技术介绍

7.3.2算法组成

7.3.3技术应用

7.3.4国外技术发展

7.3.5国内技术突破

7.4多方安全计算技术

7.4.1技术概念

7.4.2技术模式

7.4.3关键技术

7.4.4技术优劣势

7.4.5国内主要厂商

7.4.6应用场景案例

7.5联邦学习技术

7.5.1技术概念

7.5.2技术模式

7.5.3技术种类

7.5.4技术优劣势

7.5.5国内主要厂商

7.5.6应用场景案例

7.6差分隐私技术

7.6.1技术概念

7.6.2技术优劣势

7.6.3国内主要厂商

7.6.4应用场景案例

7.7机密计算技术

7.7.1技术概念

7.7.2支撑技术

7.7.3技术优劣势

7.7.4国内主要厂商

7.7.5应用场景案例

7.8可证去标识技术

7.8.1技术简介

7.8.2技术优劣势

7.8.3国内主要厂商

7.8.4应用场景案例

第八章2017-2021年隐私计算行业重点技术分析——区块链技术

8.1区块链行业发展情况

8.1.1国外区块链技术发展

8.1.2区块链市场发展情况

8.1.3国内区块链政策支持

8.1.4国内区块链技术应用

8.1.5国内区块链技术平台

8.2隐私计算领域区块链技术发展情况

8.2.1技术应用价值

8.2.2技术应用现状

8.2.3技术发展现状

8.2.4技术融合优势

8.2.5平台架构应用

8.3隐私计算结合区块链典型解决方案

8.3.1机构间联合风控

8.3.2机构间联合营销

8.3.3机构间联合数据运营

8.3.4可信协作与跨链取证

8.3.5链上数据分析与核验

8.3.6第三方外包数据处理

8.3.7可计量价值数据资产流转

8.4基于区块链的隐私计算平台实例

8.4.1蚂蚁摩斯安全多方计算平台

8.4.2PlatONE

8.4.3Enigma

8.4.4Avalon

第九章2017-2021年国内隐私计算行业主要企业运营分析

9.1蚂蚁集团

9.1.1企业发展概况

9.1.2企业经营情况

9.1.3企业合作动态

9.1.4隐私计算产品

9.2翼方健数

9.2.1企业发展概况

9.2.2企业融资情况

9.2.3隐私计算平台

9.2.4企业应用案例

9.3锘崴科技

9.3.1企业发展概况

9.3.2企业融资情况

9.3.3企业核心技术

9.3.4企业解决方案

9.4微众银行

9.4.1企业发展概况

9.4.2银行经营状况

9.4.3银行业务领域

9.4.4银行竞争优势

9.4.5隐私计算应用

9.4.6产品发布动态

9.4.7银行发展战略

9.5华控清交

9.5.1企业发展概况

9.5.2企业融资情况

9.5.3主要产品分析

9.5.4企业合作动态

9.6洞见科技

9.6.1企业发展概况

9.6.2企业核心技术

9.6.3隐私计算产品

9.6.4企业融资情况

第十章隐私计算行业投资及发展趋势预测

10.1隐私计算行业投融资分析(HJ HT)

10.1.1行业投融资情况

10.1.2行业投融资阶段

10.1.3行业投融资来源

10.2隐私计算行业发展趋势分析

10.2.1行业迎来政策机遇

10.2.2“十四五”行业发展方向

10.2.3大数据行业需求趋势

10.2.4多方生态融合趋势

10.3隐私计算行业技术发展展望

10.3.1计算性能优化方向

10.3.2多元技术融合趋势

10.3.3隐私计算应用落地

10.3.4企业技术定位趋向

图表目录

图表 基于隐私保护计算技术的数据流通模式

图表 基于数据流通的场景分类

图表 数据安全行业价值链

图表 数据安全体系

图表2017-2021年国家信息安全漏洞共享平台收集整理信息系统安全漏洞数量

图表2017-2021年国家信息安全漏洞共享平台收集整理信息系统高危漏洞数量

图表 全球隐私计算专利分布情况

图表2021年全球隐私计算专利榜

图表 明确发展隐私计算的政策文件

图表 国内隐私计算厂商

图表 国内主要隐私计算平台

更多图表见正文……

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研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预判,助力企业商业决策。

数据来源

本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合,本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

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