PrimiHub一款由密碼學專家團隊打造的開源隱私計算平臺，專注於分享資料安全、密碼學、聯邦學習、同態加密等隱私計算領域的技術和內容。
隨著數字技術進一步融入我們的生活，資料生成和收集的途徑不斷增加。每一次點選、每一次滾動、每一筆交易，甚至每一個動作都以驚人的速度產生資料。過去兩年中，全球90%以上的資料都是在這段時間內生成的。海量使用者資料對於企業和社會來說可能是一座寶藏，推動創新解決方案的設計和落地。然而，它也給個人隱私和組織責任帶來了重大風險。
隱私計算技術透過保護資料並消除對個人身份資訊進行資料分析的需求來克服這些風險，它在不損害個人隱私的情況下，企業和政府利用消費者資料的工具，所以在保護隱私的同時釋放資料價值的挑戰中，隱私計算技術正在成為不可或缺的推動者。
本文整理了世界經濟論壇裡 Omnisient 的 CEO Jon Jacobson主題為《The impact of privacy-enhancing technologies (PETs) on business, individuals and society》的分享，Jon Jacobson從隱私計算的價值、益處、現狀和挑戰幾個方面論述了隱私計算對企業和個人的影響。
資料協作的風險和隱私計算的價值
隨著越來越多的資料被收集和共享，未經授權的第三方訪問或竊取資料的風險也在增加。IBM最近的一項調查得出結論，2023年資料洩露的平均成本將達到450萬美元。全球隱私法規和對消費者隱私日益增長的關注，再加上資料洩露的風險，正加速資料驅動型企業對PETs的採用。因此，PET市場預計將在2023年達到24億美元，並以27%的複合年增長率增長，到2033年達到258億美元的價值。
這並不令人驚訝，因為隱私計算技術提供了從另一家企業的敏感資料中獲取洞察力的自由，而不會面臨資料洩露、公司智慧財產權貶值或違反全球隱私法規（如歐洲聯盟的通用資料保護條例）的風險。
隱私保護資料協作的益處
透過將隱私計算技術整合到資料協作中，組織確保敏感資料可以被多方分析和使用，同時確保其保密性，免受資料洩露風險的影響。
以下是隱私保護資料協作的許多應用和益處的七個例子：
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醫療研究透過保護患者資料的隱私，來自不同機構的研究人員可以合作研究疾病、遺傳疾病或治療方法的有效性，而不損害患者隱私。
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金融包容金融機構可以安全地合作，透過安全分析來自新來源（例如零售商購物者資料）的消費者資料，向未服務的人群（例如那些沒有傳統信用歷史的人群）提供金融服務。
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社會福利和公共利益政府機構可以合作，瞭解福利計劃的有效性，並最佳化資源分配，同時確保公民的隱私。
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經濟增長和發展透過分析消費者支出、就業和其他經濟指標的匿名資料，政府和組織可以制定戰略，促進經濟增長，創造就業機會，解決不平等問題，而不損害個體財務資料。
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犯罪預防和公共安全執法機構可以使用來自各種來源的匿名資料研究犯罪模式，預測犯罪熱點，並更有效地部署資源，確保個體公民的隱私。
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增強教育策略教育機構可以合作，瞭解學生表現，研究不同教育干預的結果，並預測輟學率，而不暴露個體學生的身份。
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消費者保護監管機構可以與企業合作，識別和打擊市場上的欺詐活動、騙局或不公平做法，而無需直接訪問敏感的消費者資料。
透過確保個體隱私的保護，隱私計算技術使組織擺脫與資料協作相關的風險，並加速向企業、個人和社會提供利益的解鎖。
隱私保護資料協作的現實突破
加速資料變現和合作營銷
隱私保護資料協作平臺為資料賣方和買方提供了所需的信任和保護，以避免與資料合作歷史上相關的冗長合規、風險和挑戰，同時加速了從資料合作中獲得商業協議的過程。透過消除交換敏感資料的需求，這類合作伙伴關係交付價值所需的平均時間從兩年縮短到三個月。
金融包容的替代資料策略
金融機構可以利用它們與消費者企業之間共享的集體消費者智慧，構建新的預測模型，以降低向幾乎沒有背景資訊的個體提供服務的風險，例如信用歷史不足的個體。
例如，使一家領先的零售食品商充當資料局，並將信用評分直接提供給南非銀行，以評估也是該零售商忠實購物者的信用申請人。這使得800萬個體的評分，其中320萬人現在有資格獲得以前由於缺乏信用歷史而被拒絕的信用。
在數字時代的浪潮中，隱私計算技術呈現出無可比擬的價值。從醫療研究到金融包容，從社會福利到犯罪預防，PETs的應用廣泛而深遠。它們不僅是資料協作的護盾，更是推動經濟、個體和社會發展的引擎。實際案例展示了PETs在加速商業合作和金融包容方面的驚人成就，使我們不禁思考：在資訊時代，我們能否承受不採用PETs所帶來的風險？隱私增強技術不僅是資料保護的工具，更是開啟積極變革的鑰匙，引領我們邁向一個充滿活力和創新的數字未來。
原文地址：The impact of privacy-enhancing technologies (PETs) on business, individuals and society
原文作者：Jon Jacobson, Chief Executive Officer, Omnisient
翻譯 & 整理：開放隱私計算 & PrimiHub