9月9日，2024年国家网络安全宣传周在广州顺利开幕，其中网络安全标准与产业促进座谈会于9月11日成功举办。
本次座谈会聚焦网络安全领域的最新发展趋势，邀请了来自政府部门、学术界和产业界的专家共同探讨网络安全标准化的未来方向。在本次座谈会上，火山引擎安全研究负责人吴烨博士受邀出席并发表了题为《隐私计算技术应用及标准化思考》的专题报告，该报告深入分析了隐私计算技术的发展现状、面临的挑战以及未来的标准化方向，为与会者提供了宝贵的行业洞察。
在隐私计算领域，通过在不泄露数据的前提下实现数据的应用计算，需要满足数据安全和利用的双重需求。但隐私计算技术也面临三大核心挑战，包括核心技术成熟度、服务模式便捷性以及治理效果显著性。火山引擎在隐私计算领域的解决思路与实践探索，分为技术突破、产品创新和领域洞察三个方面，有效应对了这些挑战。
在技术突破方面，来自火山引擎的可信隐私计算平台Jeddak，有效提高了隐私计算能效方面的成果，包括自主研发的安全协议、硬件加速技术以及隐私计算网络等，并举例说明了在真实业务场景下取得的显著效果，如地理位置信息的隐私求交、联邦学习训练和推理、匿踪查询等。
产品创新方面，Jeddak可信隐私计算平台将隐私计算技术与业务融合，形成场景化、标准化的实施模式，逐步打造面向公有云SaaS化的隐私计算标品，以降低接入成本并扩大平台化应用。
在领域洞察方面，则重点强调了深入业务属性特征的重要性，以实现成本控制与目标达成的最佳平衡，发挥隐私计算的最大效用。
此外，议题也分享了隐私计算技术在企业大规模数据流通场景和大模型应用场景中的应用。这些应用不仅提升了数据处理的效率和安全性，也为数据驱动的决策和创新提供了坚实的基础。
在企业大规模数据流通场景中，数据作为重要的生产要素，确保数据流通的安全性和合规性是企业面临的重大挑战。这一难题通过构建企业隐私数据中台得到有效解决，该中台不仅提升了数据流通的审批效率，还通过合规制度建设，加强了数据隐私性的保障，实现了数据共享的便捷化。
同时，在大模型应用场景中，针对AIGC时代端云融合的需求，Jeddak推出了PCC端云融合安全框架，该框架通过隐私计算技术，为用户提供了一个安全可靠的云上运行环境，确保了端云协作的全链路安全，有效应对了数据安全和隐私保护的挑战，为大模型AI应用的移动化提供了强有力的技术支持。
在标准化实践和思考方面，议题也提出了将实践经验转化为标准的重要性。通过制定统一的技术规范和性能指标，标准化工作不仅有助于产品技术栈的统一，促进生态健康发展，还为企业提供了实践指南，推动了隐私计算技术的广泛应用。此外，标准化也为隐私计算的合规价值提供了明确支撑，确保了数据流通的安全保障有章可循。
最后，吴烨博士建议，未来的标准化工作应从顶层设计出发，提供分行业与场景的隐私计算应用指引，激励技术在更广泛场景中的落地。同时，制定隐私计算的合规评估和应用效果评估指引，对不同风险等级的数据和应用场景进行评估，确保隐私计算技术的有效性和安全性得到科学评价，从而推动隐私计算技术的深入发展和广泛应用。
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