2023-2028年中国隐私计算行业市场深度调研与投资前景研究报告
2023-06-10
- 【报告名称】：2023-2028年中国隐私计算行业市场深度调研与投资前景研究报告
- 【报告编号】：34710
- 【出版单位】：慧研纵横研究网
- 【关键字】： 隐私计算 市场调研 研究报告
- 【出版日期】：2023-06-10
- 【交付方式】：EMAIL电子版或EMS特快专递
- 【价格】：电子版：8900元 纸介版：8900元
- 【订购电话】： 400-0130-670
【声明】：
本报告为慧研纵横研究网近期重磅推出,为确保您所购买报告的准确以及真实性，请直接从官方网站（www.huiyanzh.com）购买,以获得完善的售后服务。
【报告简介】：
隐私计算是指在提供隐私保护的前提下实现数据价值挖掘的技术体系，而非单一技术，早期多被定义为隐私保护计算、隐私保护技术等。2016年发布的《隐私计算研究范畴及发展趋势》正式提出“隐私计算”一词，并将隐私计算定义为“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。”
隐私计算技术作为保障数据安全流通的有效方式，乘时乘势高速发展，已逐渐成为促进数据要素跨域流通和应用的核心技术，广泛应用于金融、政务、医疗、能源、制造等诸多领域。2021年中国隐私计算市场规模为4 9亿元，预计至2025年将达到145 1亿元。2021年中国隐私计算基础产品服务的技术采购中，金融、政务、运营商占据75%~80%的市场份额，医疗领域占比约为10%。结合对各领域行业用户的技术投入规划调研，研究发现金融、政务、运营商的核心投入期集中在2022-2024年，预计2025年将取得收官成果。
我国以政策手段促进技术创新发展，利用规划指明发展方向，防止监管遏制科技进步。在数字经济迅速发展的背景下，隐私计算技术的关键作用正在逐渐显现，发展规划等各项相关推进政策也将不断向行业化、地方化方向细分发展，2021年5月印发的《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》提出，促进数据有序流通，试验多方安全计算、区块链、隐私计算、数据沙箱等技术模式，构建数据可信流通环境,提高数据流通效率。2022年10月国务院办公厅印发的《全国一体化政务大数据体系建设指南》提出探索利用核查、模型分析、隐私计算等多种手段，有效支撑地方数据资源深度开发利用。
《2023-2028年中国隐私计算行业市场深度调研与投资前景研究报告》共十章。首先介绍了隐私计算的基本概念及作用，接着分析了数据安全行业的发展及需求，并介绍了国内外隐私计算行业的发展环境与发展现状。随后，报告从应用与技术两个方面对隐私计算行业进行了深入分析；然后，报告分析了国内重点企业运营状况，最后对隐私计算产业的投融资情况以及发展前景做了分析。
【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
1.2.3 促进多方数据安全合规协作
1.2.4 促进大数据进入新发展阶段
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 2020-2023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 2020-2023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 2020-2023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
4.1.5 大数据算力枢纽方案
4.1.6 网络数据安全管理条例
4.1.7 地方相关政策支持分析
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
4.4.1 提升数据流通的合规性
4.4.2 隐私计算方案合规要求
4.4.3 隐私计算合规路径探索
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 2020-2023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
5.2.1 金融隐私计算相关标准
5.2.2 金融隐私计算试点情况
5.2.3 隐私计算主要金融应用场景
5.2.4 隐私计算金融营销场景应用
5.2.5 隐私计算金融风控场景应用
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 2020-2023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 2020-2023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 2020-2023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
8.4.2 PlatONE
8.4.3 Enigma
8.4.4 Avalon
第九章 2020-2023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
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 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 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单TOP50
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
图表 国内主要隐私计算平台（续一）
图表 国内主要隐私计算平台（续二）
图表 国内主要隐私计算平台（续二）
图表 隐私计算图谱
图表 隐私计算商业模式
图表 软件和信息技术类标准体系
图表 隐私计算产业生态
图表 隐私计算技术应用行业及应用方举例
图表 隐私计算产品提供方（部分）
图表 国内主要隐私计算科研机构（部分）
图表 金融科技创新监管试点中涉及隐私计算领域项目汇总
图表 金融科技创新监管试点中涉及隐私计算领域项目汇总（续）
图表 北京市拟纳入资本市场金融科技创新试点中涉及隐私计算项目
图表 隐私计算主要金融应用场景
图表 天冕科技助力某头部互金公司联合营销案例
图表 天冕科技与金融机构联合风控案例
图表 瑞莱智慧REALSECURE平台银行部署解决方案
图表 REALSECURE平台纵向联邦示意图
图表 金智塔隐私计算平台智能授信应用场景示例
图表 金智塔科技数据驱动的科创企业智能授信模型
图表 金融科技创新监管试点中隐私计算技术应用情况
图表 隐私计算产品的对等网络架构
图表 隐私计算产品的客户端-服务器架构
图表 隐私计算产品的代理计算架构
图表 多参与方的代理计算和无代理计算架构实现
图表 中国互联网金融协会行业级隐私计算平台架构
图表 工商银行多方安全计算平台技术架构
图表 工商银行联邦学习平台技术架构
图表 工商银行可信计算平台技术架构
图表 光大银行多方安全计算平台架构
图表 交通银行隐私计算平台
图表 隐私计算技术同区块链结合
图表 中国医院各类业务应用终端总数
图表 中国医院管理与保障信息系统应用情况
图表 中国医院管理与保障信息系统全院应用不同等级医院对比
图表 中国医院的患者就诊管理与服务信息系统应用情况
图表 中国三级医院患者就诊管理与服务信息系统应用情况
图表 中国医院网络安全防护设备及措施情况
图表 中国医院网络安全防护设备及措施情况不同等级医院对比
图表 中国医院采用的用户认证方式情况
图表 传统方案和隐私保护计算平台技术方案架构对比
图表 传统方案和隐私保护计算平台技术方案性能对比
图表 基于隐私保护计算服务平台的联合DRG 建模的流程
图表 传统技术方案与安全计算平台创新方案对比
图表 隐私计算技术体系
图表 隐私计算相关技术主要对比
图表 国内隐私计算平台技术路线
图表 中国隐私计算专利申请量
图表 国内各机构隐私计算专利申请数量
图表 三种类型同态加密的研究时间线
图表 多方安全计算发展
图表 多方安全计算模式
图表 秘密分享原理
图表 同态加密原理
图表 不经意传输原理
图表 混淆电路原理
图表 零知识证明原理
图表 联邦学习发展
图表 联邦学习模式
图表 横向联邦学习
图表 纵向联邦学习
图表 联邦迁移学习
图表 差分隐私发展
图表 机密计算发展
图表 数据在TEE 集群中的处理
图表 “德温特”发布的全球区块链专利统计数据
图表 百度、蚂蚁、微众银行FISCO BCOS、趣链、复杂美CHAIN33五家平台对比
图表 基于区块链的隐私计算平台
图表 项目阶段跨职能流程
图表 执行阶段跨职能流程
图表 蚂蚁摩斯安全多方计算平台
图表 PLATONE的技术架构
图表 ENIGMA项目
图表 AVALON的整体架构
图表 2017-2022年蚂蚁集团营业收入
图表 蚂蚁集团业务收入构成情况
图表 2017-2022年蚂蚁集团净利润
图表 2019-2021年微众银行主要会计数据及财务指标
图表 洞见科技发展历程
图表 洞见数智联邦平台
图表 2013-2021年隐私计算初创公司融资情况
图表 头部隐私计算企业2021年融资情况
图表 2013-2021年隐私计算初创公司各融资阶段数量及金额分布
图表 2013-2021年隐私计算初创公司各融资阶段数量走势
图表 隐私计算领域活跃投资机构
图表 隐私计算初创公司融资记录
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
1.2.3 促进多方数据安全合规协作
1.2.4 促进大数据进入新发展阶段
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 2020-2023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 2020-2023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 2020-2023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
4.1.5 大数据算力枢纽方案
4.1.6 网络数据安全管理条例
4.1.7 地方相关政策支持分析
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
4.4.1 提升数据流通的合规性
4.4.2 隐私计算方案合规要求
4.4.3 隐私计算合规路径探索
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 2020-2023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
5.2.1 金融隐私计算相关标准
5.2.2 金融隐私计算试点情况
5.2.3 隐私计算主要金融应用场景
5.2.4 隐私计算金融营销场景应用
5.2.5 隐私计算金融风控场景应用
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 2020-2023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 2020-2023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 2020-2023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
8.4.2 PlatONE
8.4.3 Enigma
8.4.4 Avalon
第九章 2020-2023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
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 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 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单TOP50
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
图表 国内主要隐私计算平台（续一）
图表 国内主要隐私计算平台（续二）
图表 国内主要隐私计算平台（续二）
图表 隐私计算图谱
图表 隐私计算商业模式
图表 软件和信息技术类标准体系
图表 隐私计算产业生态
图表 隐私计算技术应用行业及应用方举例
图表 隐私计算产品提供方（部分）
图表 国内主要隐私计算科研机构（部分）
图表 金融科技创新监管试点中涉及隐私计算领域项目汇总
图表 金融科技创新监管试点中涉及隐私计算领域项目汇总（续）
图表 北京市拟纳入资本市场金融科技创新试点中涉及隐私计算项目
图表 隐私计算主要金融应用场景
图表 天冕科技助力某头部互金公司联合营销案例
图表 天冕科技与金融机构联合风控案例
图表 瑞莱智慧REALSECURE平台银行部署解决方案
图表 REALSECURE平台纵向联邦示意图
图表 金智塔隐私计算平台智能授信应用场景示例
图表 金智塔科技数据驱动的科创企业智能授信模型
图表 金融科技创新监管试点中隐私计算技术应用情况
图表 隐私计算产品的对等网络架构
图表 隐私计算产品的客户端-服务器架构
图表 隐私计算产品的代理计算架构
图表 多参与方的代理计算和无代理计算架构实现
图表 中国互联网金融协会行业级隐私计算平台架构
图表 工商银行多方安全计算平台技术架构
图表 工商银行联邦学习平台技术架构
图表 工商银行可信计算平台技术架构
图表 光大银行多方安全计算平台架构
图表 交通银行隐私计算平台
图表 隐私计算技术同区块链结合
图表 中国医院各类业务应用终端总数
图表 中国医院管理与保障信息系统应用情况
图表 中国医院管理与保障信息系统全院应用不同等级医院对比
图表 中国医院的患者就诊管理与服务信息系统应用情况
图表 中国三级医院患者就诊管理与服务信息系统应用情况
图表 中国医院网络安全防护设备及措施情况
图表 中国医院网络安全防护设备及措施情况不同等级医院对比
图表 中国医院采用的用户认证方式情况
图表 传统方案和隐私保护计算平台技术方案架构对比
图表 传统方案和隐私保护计算平台技术方案性能对比
图表 基于隐私保护计算服务平台的联合DRG 建模的流程
图表 传统技术方案与安全计算平台创新方案对比
图表 隐私计算技术体系
图表 隐私计算相关技术主要对比
图表 国内隐私计算平台技术路线
图表 中国隐私计算专利申请量
图表 国内各机构隐私计算专利申请数量
图表 三种类型同态加密的研究时间线
图表 多方安全计算发展
图表 多方安全计算模式
图表 秘密分享原理
图表 同态加密原理
图表 不经意传输原理
图表 混淆电路原理
图表 零知识证明原理
图表 联邦学习发展
图表 联邦学习模式
图表 横向联邦学习
图表 纵向联邦学习
图表 联邦迁移学习
图表 差分隐私发展
图表 机密计算发展
图表 数据在TEE 集群中的处理
图表 “德温特”发布的全球区块链专利统计数据
图表 百度、蚂蚁、微众银行FISCO BCOS、趣链、复杂美CHAIN33五家平台对比
图表 基于区块链的隐私计算平台
图表 项目阶段跨职能流程
图表 执行阶段跨职能流程
图表 蚂蚁摩斯安全多方计算平台
图表 PLATONE的技术架构
图表 ENIGMA项目
图表 AVALON的整体架构
图表 2017-2022年蚂蚁集团营业收入
图表 蚂蚁集团业务收入构成情况
图表 2017-2022年蚂蚁集团净利润
图表 2019-2021年微众银行主要会计数据及财务指标
图表 洞见科技发展历程
图表 洞见数智联邦平台
图表 2013-2021年隐私计算初创公司融资情况
图表 头部隐私计算企业2021年融资情况
图表 2013-2021年隐私计算初创公司各融资阶段数量及金额分布
图表 2013-2021年隐私计算初创公司各融资阶段数量走势
图表 隐私计算领域活跃投资机构
图表 隐私计算初创公司融资记录
下载地址
客户服务：
- 1.选择报告
- ①按行业浏览
- ②按名称或内容关键字查询
- 2.确定购买意向，填写提交企业信息反馈表，签订购销合同；
- 3.通过银行转帐、邮局汇款的形式支付报告购买款项；
- 4.我们见到汇款底单或者转帐底单后,3日内快递报告和发票。
我们具有多年的服务经验，汇集了全国各大市场研究报告公司的专家顾问群体，并得到相关权威机构的支持。
① 让您买得放心
慧研纵横研究报告网从业多年，经验丰富，信誉良好，报告资料采购流程安全快捷；；
② 售前售后服务
通过我们良好的资源为客户提供最完善的售前售后服务；
③ 节省时间费用
我们多份市场研究报告，内容函盖面广，您可以在我们网站一站式采购不同研究报告公司的报告产品，同时，您在我们网站购买多份报告能获得我们所提供的优惠服务；
④ 报告更新及时
我们拥有高素质的研究团队，密切关注市场最新动向，网站信息实时更新，汇集各行业最新研究成果。
⑤ 报告分类更细化
随着客户的需求，我们将报告分类更细分化。
