隐私增强计算市场规模和份额，按技术（同态加密、可信执行环境、多方计算、差异隐私、个人数据存储）；类型;最终用途 - 全球供需分析、增长预测、统计报告 2025-2037

隐私增强计算市场：增长动力和挑战

增长动力

• 金融服务中越来越多地采用 PEC：银行业以及保险和医疗保健行业的企业正在采用隐私增强计算技术来开发安全交易、欺诈预防系统和数据交换机制。安全的多方计算允许不同的实体在数据分析项目上协同工作，同时保持输入数据的私密性，以满足数据隐私要求和法律数据保护标准。使用 SMPC 使金融机构能够跨组织联合进行欺诈模式分析并保护客户数据隐私，从而在不影响机密性的情况下提高检测能力。
  
  包括ABN MRO银行和荷兰合作银行在内的许多机构正在实施用SMPC构建的反洗钱系统，其中评分系统将账户评估分发到交易网络，允许银行在不违反隐私标准的情况下发现不熟悉的交易。传播风险评分正在提高可疑活动的检测精度，同时保持较高的召回率，从而显着减少误报。这一发展凸显了安全多方计算在增强处理敏感信息领域的数据安全措施方面的潜力。
   
• 人工智能和机器学习在隐私需求方面的扩展：由于其不断进步，越来越多的人工智能和机器学习技术依赖于包含个人详细信息和敏感信息的大数据集。对这方面的依赖凸显了隐私增强技术的潜力，包括差异隐私和联邦学习，这是至关重要的必需品。此类 PET 正在帮助组织制作 AI 训练模型，以保护个人隐私信息并使组织更加值得信赖，从而促进更广泛的 AI 系统部署。政府机构还利用 PET 进行数据隐私管理。例如，2024年6月，美国国家科学基金会启动了隐私保护数据共享实践计划。 PDaSP 是一项旨在通过实际部署快速实现 PET 商业化的举措，以提高不同行业的安全数据共享能力。
  
  技术组织正在建立创新的隐私保护人工智能框架，并专注于开发联合学习方法，使训练有素的人工智能模型能够在不同的数据集位置上运行，而无需暴露实际数据内容。同态加密和安全多方计算等技术促进了数据安全的持续发展，帮助企业最大限度地减少监管问题，并为医疗保健、金融服务和企业组织创建先进的人工智能驱动的应用程序。实施 PET 的企业正在通过保护用户隐私的 AI 见解获得战略优势，从而开发更受保护的数字基础。

挑战

• 与现有系统集成的复杂性：隐私增强计算解决方案与现有 IT 基础设施的集成需要复杂且消耗资源的步骤。现代组织正在维护旧的信息系统，这些系统无法通过即将推出的隐私保护技术（包括联合学习）有效运行。这些系统的安装需要重大系统改造和专业知识以及彻底的测试程序，从而导致运营延误并增加总成本。企业在采用 PEC 方面遇到了困难，因为他们发现这些系统与当前的数据处理框架之间很难实现平滑集成，即使他们希望保持稳定性和效率而不是添加隐私功能。
   
• 隐私和性能之间的权衡：全同态加密 (FHE) 以及其他隐私增强计算技术（例如可信执行环境和多方计算）通过对加密信息进行操作来提供强大的安全性。 FHE 具有显着的性能限制，因为它需要巨大的处理能力和充足的内存资源才能运行。在 FHE 中实施时，计算要求变高，并且传统的数据分析方法速度明显更快。通过 PEC 技术进行处理所需的时间可能会使该方法在需要实时功能的情况下无法使用，例如频繁的市场操作和欺诈检测系统。由于 PEC 在其行业中的集成限制，许多注重绩效的组织都在避免采用 PEC。