按技術劃分的隱私增強計算市場規模和份額（同態加密、可信任執行環境、多方計算、差異隱私、個人資料儲存）；類型;最終用途 - 全球供需分析、成長預測、統計報告 2025-2037

隱私增強運算市場：成長動力與挑戰

成長動力

• 金融服務中越來越多地採用 PEC：銀行業以及保險和醫療保健行業的企業正在採用隱私增強計算技術來開發安全交易、欺詐預防系統和數據交換機制。安全的多方運算允許不同的實體在資料分析專案上協同工作，同時保持輸入資料的私密性，以滿足資料隱私要求和法律資料保護標準。使用 SMPC 使金融機構能夠跨組織聯合進行詐欺模式分析並保護客戶資料隱私，從而在不影響機密性的情況下提高偵測能力。
  
  包括ABN MRO銀行和荷蘭合作銀行在內的許多機構正在實施用SMPC構建的反洗錢系統，其中評分系統將帳戶評估分發到交易網絡，允許銀行在不違反隱私標準的情況下發現不熟悉的交易。傳播風險評分正在提高可疑活動的偵測精確度，同時保持較高的召回率，從而顯著減少誤報。這項發展凸顯了安全多方運算在增強處理敏感資訊領域的資料安全措施方面的潛力。
   
• 人工智慧和機器學習在隱私需求方面的擴展：由於其不斷進步，越來越多的人工智慧和機器學習技術依賴包含個人詳細資訊和敏感資訊的大數據集。對這方面的依賴凸顯了隱私增強技術的潛力，包括差異隱私和聯邦學習，這是至關重要的必需品。此類 PET 正在幫助組織製作 AI 訓練模型，以保護個人隱私資訊並使組織更加值得信賴，從而促進更廣泛的 AI 系統部署。政府機構也利用 PET 進行資料隱私管理。例如，2024年6月，美國國家科學基金會啟動了隱私權保護資料共享實踐計畫。 PDaSP 是一項旨在透過實際部署快速實現 PET 商業化的舉措，以提高不同行業的安全資料共享能力。
  
  技術組織正在建立創新的隱私保護人工智慧框架，並專注於開發聯合學習方法，使訓練有素的人工智慧模型能夠在不同的資料集位置上運行，而無需暴露實際資料內容。同態加密和安全多方運算等技術促進了資料安全的持續發展，幫助企業最大限度地減少監管問題，並為醫療保健、金融服務和企業組織創建先進的人工智慧驅動的應用程式。實施 PET 的企業正在透過保護用戶隱私的 AI 見解來獲得策略優勢，從而開發更受保護的數位基礎。

挑戰

• 與現有系統整合的複雜性：隱私增強運算解決方案與現有 IT 基礎架構的整合需要複雜且消耗資源的步驟。現代組織正在維護舊的資訊系統，這些系統無法透過即將推出的隱私保護技術（包括聯合學習）有效運作。這些系統的安裝需要重大系統改造和專業知識以及徹底的測試程序，從而導致營運延誤並增加總成本。企業在採用 PEC 方面遇到了困難，因為他們發現這些系統與當前的資料處理框架之間很難實現平滑集成，即使他們希望保持穩定性和效率而不是添加隱私功能。
   
• 隱私和效能之間的權衡：全同態加密 (FHE) 以及其他隱私增強計算技術（例如可信任執行環境和多方計算）透過對加密資訊進行操作來提供強大的安全性。 FHE 具有顯著的效能限制，因為它需要龐大的處理能力和充足的記憶體資源才能運作。在 FHE 中實施時，計算要求變高，且傳統的資料分析方法速度明顯更快。透過 PEC 技術進行處理所需的時間可能會使該方法在需要即時功能的情況下無法使用，例如頻繁的市場操作和詐欺檢測系統。由於 PEC 在其行業中的整合限制，許多注重績效的組織都在避免採用 PEC。