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        2022-2026年中國隱私計算行業深度調研及投資前景預測報告

        首次出版:2021年12月最新修訂:2021年12月交付方式:特快專遞(2-3天送達)

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        報告目錄內容概述 定制報告

        第一章 隱私計算行業概述
        1.1 隱私計算基本概念
        1.1.1 國外隱私計算定義
        1.1.2 國內隱私計算定義
        1.2 隱私計算作用
        1.2.1 助力數據要素市場化配置
        1.2.2 成為防范數據泄露突破口
        1.2.3 促進多方數據安全合規協作
        1.2.4 促進大數據進入新發展階段
        1.3 數據流通相關介紹
        1.3.1 數據流通模式差異性
        1.3.2 數據流通技術模式類型
        1.3.3 數據流通應用場景類型
        1.3.4 數據流通面臨的挑戰
        第二章 2020-2022年中國數據安全行業綜述
        2.1 數據安全行業概述
        2.1.1 數據安全定義
        2.1.2 數據安全體系
        2.1.3 數據安全治理理念
        2.2 中國數據安全行業發展情況分析
        2.2.1 數據安全行業驅動因素
        2.2.2 數據安全行業發展現狀
        2.2.3 數據安全行業競爭格局
        2.2.4 數據安全行業發展挑戰
        2.2.5 數據安全行業發展措施
        2.3 典型行業數據安全需求分析
        2.3.1 政務數據安全需求
        2.3.2 企業數據安全需求
        2.3.3 金融行業數據安全需求
        2.4 數據安全行業發展機遇及趨勢
        2.4.1 數據安全行業發展機遇
        2.4.2 未來數據安全維護趨勢
        2.4.3 全球數據安全治理趨勢
        2.4.4 中國數據安全發展趨勢
        第三章 2020-2022年全球隱私計算行業發展情況
        3.1 全球隱私計算相關政策支持
        3.1.1 歐盟發布技術指南
        3.1.2 美國發布數據法案
        3.1.3 英國設立研究機構
        3.2 全球隱私計算行業發展情況
        3.2.1 隱私計算市場需求
        3.2.2 隱私技術發展歷程
        3.2.3 機密計算聯盟成立
        3.2.4 隱私計算專利分布
        3.2.5 企業相關布局動態
        3.3 全球隱私計算技術應用實踐
        3.3.1 歐洲
        3.3.2 美國
        3.3.3 其它地區
        第四章 2020-2022年中國隱私計算行業發展綜述
        4.1 國內隱私計算行業政策環境
        4.1.1 行業主要政策概覽
        4.1.2 數據安全法影響分析
        4.1.3 網絡安全產業計劃
        4.1.4 個人信息保護法發布
        4.1.5 大數據算力樞紐方案
        4.1.6 網絡數據安全管理條例
        4.1.7 地方相關政策支持分析
        4.2 國內隱私計算行業發展分析
        4.2.1 行業技術發展現狀
        4.2.2 行業企業發展情況
        4.2.3 主要隱私計算平臺
        4.2.4 行業應用領域分析
        4.2.5 行業商業模式發展
        4.2.6 行業標準化發展情況
        4.3 隱私計算行業參與主體分析
        4.3.1 隱私計算產業生態
        4.3.2 隱私計算技術應用方
        4.3.3 隱私計算技術產品提供方
        4.3.4 隱私計算領域科研機構
        4.3.5 隱私計算產品評測機構
        4.4 隱私計算行業合規分析
        4.4.1 提升數據流通的合規性
        4.4.2 隱私計算方案合規要求
        4.4.3 隱私計算合規路徑探索
        4.5 隱私計算行業面臨挑戰
        4.5.1 安全性挑戰影響市場信任
        4.5.2 性能瓶頸阻礙規;瘧
        4.5.3 平臺互聯互通壁壘問題
        4.6 隱私計算行業發展建議
        4.6.1 健全法律法規
        4.6.2 構建標準體系
        4.6.3 培育數據要素市場
        第五章 2020-2022年隱私計算行業金融領域應用分析
        5.1 金融行業隱私計算應用背景
        5.1.1 國內金融行業發展現狀
        5.1.2 金融科技布局態勢分析
        5.1.3 數據要素市場有待完善
        5.1.4 金融數據融合應用需求
        5.1.5 隱私計算助力行業安全發展
        5.2 金融行業隱私計算應用發展情況
        5.2.1 金融隱私計算相關標準
        5.2.2 金融隱私計算試點情況
        5.2.3 隱私計算主要金融應用場景
        5.2.4 隱私計算金融營銷場景應用
        5.2.5 隱私計算金融風控場景應用
        5.2.6 金融科技創新監管試點應用
        5.3 金融行業應用隱私計算技術分析
        5.3.1 金融隱私計算參與主體
        5.3.2 金融隱私計算技術方法
        5.3.3 金融隱私計算技術方案
        5.3.4 金融隱私計算模式架構
        5.3.5 金融隱私計算生態建設
        5.4 金融行業隱私計算應用發展思路
        5.4.1 制定金融業數據生態規劃
        5.4.2 體系性布局數據生態建設
        5.4.3 生態賦能典型場景應用
        5.5 金融機構隱私計算應用情況
        5.5.1 工商銀行
        5.5.2 光大銀行
        5.5.3 交通銀行
        5.5.4 平安銀行
        第六章 2020-2022年隱私計算行業其他領域應用分析
        6.1 醫療領域
        6.1.1 醫院信息化發展現狀
        6.1.2 醫院安全設備建設
        6.1.3 醫療物聯網安全發展
        6.1.4 隱私計算需求分析
        6.1.5 隱私計算應用場景
        6.1.6 隱私計算應用案例
        6.2 政務領域
        6.2.1 政務信息化發展情況
        6.2.2 政務數據開放情況
        6.2.3 政務數據安全風險
        6.2.4 隱私計算需求分析
        6.2.5 隱私計算應用場景
        6.2.6 隱私計算應用案例
        6.3 工業互聯網領域
        6.3.1 工業互聯網平臺發展態勢
        6.3.2 工業互聯網平臺安全建設
        6.3.3 工業互聯網隱私計算應用
        6.4 其他領域應用潛力
        6.4.1 能源互聯網
        6.4.2 汽車互聯網
        6.4.3 數據跨境流動
        第七章 2020-2022年隱私計算行業技術綜述
        7.1 隱私計算技術發展態勢
        7.1.1 隱私計算技術體系
        7.1.2 隱私計算相關技術
        7.1.3 隱私計算技術路徑
        7.1.4 隱私計算企業定位
        7.1.5 隱私計算專利分析
        7.2 隱私保護相關傳統技術
        7.2.1 數據脫敏技術
        7.2.2 假名化技術
        7.2.3 傳統技術的限制
        7.3 同態加密技術
        7.3.1 技術介紹
        7.3.2 算法組成
        7.3.3 技術應用
        7.3.4 國外技術發展
        7.3.5 國內技術突破
        7.4 多方安全計算技術
        7.4.1 技術概念
        7.4.2 技術模式
        7.4.3 關鍵技術
        7.4.4 技術優劣勢
        7.4.5 國內主要廠商
        7.4.6 應用場景案例
        7.5 聯邦學習技術
        7.5.1 技術概念
        7.5.2 技術模式
        7.5.3 技術種類
        7.5.4 技術優劣勢
        7.5.5 國內主要廠商
        7.5.6 應用場景案例
        7.6 差分隱私技術
        7.6.1 技術概念
        7.6.2 技術優劣勢
        7.6.3 國內主要廠商
        7.6.4 應用場景案例
        7.7 機密計算技術
        7.7.1 技術概念
        7.7.2 支撐技術
        7.7.3 技術優劣勢
        7.7.4 國內主要廠商
        7.7.5 應用場景案例
        7.8 可證去標識技術
        7.8.1 技術簡介
        7.8.2 技術優劣勢
        7.8.3 國內主要廠商
        7.8.4 應用場景案例
        第八章 2020-2022年隱私計算行業重點技術分析——區塊鏈技術
        8.1 區塊鏈行業發展情況
        8.1.1 國外區塊鏈技術發展
        8.1.2 區塊鏈市場發展情況
        8.1.3 國內區塊鏈政策支持
        8.1.4 國內區塊鏈技術應用
        8.1.5 國內區塊鏈技術平臺
        8.2 隱私計算領域區塊鏈技術發展情況
        8.2.1 技術應用價值
        8.2.2 技術應用現狀
        8.2.3 技術發展現狀
        8.2.4 技術融合優勢
        8.2.5 平臺架構應用
        8.3 隱私計算結合區塊鏈典型解決方案
        8.3.1 機構間聯合風控
        8.3.2 機構間聯合營銷
        8.3.3 機構間聯合數據運營
        8.3.4 可信協作與跨鏈取證
        8.3.5 鏈上數據分析與核驗
        8.3.6 第三方外包數據處理
        8.3.7 可計量價值數據資產流轉
        8.4 基于區塊鏈的隱私計算平臺實例
        8.4.1 螞蟻摩斯安全多方計算平臺
        8.4.2 PlatONE
        8.4.3 Enigma
        8.4.4 Avalon
        第九章 2019-2022年國內隱私計算行業主要企業運營分析
        9.1 螞蟻集團
        9.1.1 企業發展概況
        9.1.2 企業經營情況
        9.1.3 企業合作動態
        9.1.4 隱私計算產品
        9.2 翼方健數
        9.2.1 企業發展概況
        9.2.2 企業融資情況
        9.2.3 隱私計算平臺
        9.2.4 企業應用案例
        9.3 锘崴科技
        9.3.1 企業發展概況
        9.3.2 企業融資情況
        9.3.3 企業核心技術
        9.3.4 企業解決方案
        9.4 微眾銀行
        9.4.1 企業發展概況
        9.4.2 銀行經營狀況
        9.4.3 銀行業務領域
        9.4.4 銀行競爭優勢
        9.4.5 隱私計算應用
        9.4.6 產品發布動態
        9.4.7 銀行發展戰略
        9.5 華控清交
        9.5.1 企業發展概況
        9.5.2 企業融資情況
        9.5.3 主要產品分析
        9.5.4 企業合作動態
        9.6 洞見科技
        9.6.1 企業發展概況
        9.6.2 企業核心技術
        9.6.3 隱私計算產品
        9.6.4 企業融資情況
        第十章 隱私計算行業投資及發展趨勢預測
        10.1 隱私計算行業投融資分析
        10.1.1 行業投融資情況
        10.1.2 行業投融資階段
        10.1.3 行業投融資來源
        10.2 隱私計算行業發展趨勢分析
        10.2.1 行業迎來政策機遇
        10.2.2 “十四五”行業發展方向
        10.2.3 大數據行業需求趨勢
        10.2.4 多方生態融合趨勢
        10.3 隱私計算行業技術發展展望
        10.3.1 計算性能優化方向
        10.3.2 多元技術融合趨勢
        10.3.3 隱私計算應用落地
        10.3.4 企業技術定位趨向

        圖表目錄

        圖表 基于隱私保護計算技術的數據流通模式
        圖表 基于數據流通的場景分類
        圖表 數據安全行業價值鏈
        圖表 數據安全體系
        圖表 2019-2020年國家信息安全漏洞共享平臺收集整理信息系統安全漏洞數量
        圖表 2019-2020年國家信息安全漏洞共享平臺收集整理信息系統高危漏洞數量
        圖表 全球隱私計算專利分布情況
        圖表 2021年全球隱私計算專利榜單TOP50
        圖表 明確發展隱私計算的政策文件
        圖表 國內隱私計算廠商
        圖表 國內主要隱私計算平臺
        圖表 國內主要隱私計算平臺(續一)
        圖表 國內主要隱私計算平臺(續二)
        圖表 國內主要隱私計算平臺(續二)
        圖表 隱私計算圖譜
        圖表 隱私計算商業模式
        圖表 軟件和信息技術類標準體系
        圖表 隱私計算產業生態
        圖表 隱私計算技術應用行業及應用方舉例
        圖表 隱私計算產品提供方(部分)
        圖表 國內主要隱私計算科研機構(部分)
        圖表 金融科技創新監管試點中涉及隱私計算領域項目匯總
        圖表 金融科技創新監管試點中涉及隱私計算領域項目匯總(續)
        圖表 北京市擬納入資本市場金融科技創新試點中涉及隱私計算項目
        圖表 隱私計算主要金融應用場景
        圖表 天冕科技助力某頭部互金公司聯合營銷案例
        圖表 天冕科技與金融機構聯合風控案例
        圖表 瑞萊智慧REALSECURE平臺銀行部署解決方案
        圖表 REALSECURE平臺縱向聯邦示意圖
        圖表 金智塔隱私計算平臺智能授信應用場景示例
        圖表 金智塔科技數據驅動的科創企業智能授信模型
        圖表 金融科技創新監管試點中隱私計算技術應用情況
        圖表 隱私計算產品的對等網絡架構
        圖表 隱私計算產品的客戶端-服務器架構
        圖表 隱私計算產品的代理計算架構
        圖表 多參與方的代理計算和無代理計算架構實現
        圖表 中國互聯網金融協會行業級隱私計算平臺架構
        圖表 工商銀行多方安全計算平臺技術架構
        圖表 工商銀行聯邦學習平臺技術架構
        圖表 工商銀行可信計算平臺技術架構
        圖表 光大銀行多方安全計算平臺架構
        圖表 交通銀行隱私計算平臺
        圖表 隱私計算技術同區塊鏈結合
        圖表 2019-2020年度中國醫院各類業務應用終端總數
        圖表 2019-2020年度中國醫院管理與保障信息系統應用情況
        圖表 2019-2020年度中國醫院管理與保障信息系統全院應用不同等級醫院對比
        圖表 2019-2020年度中國醫院的患者就診管理與服務信息系統應用情況
        圖表 2019-2020年度中國三級醫院患者就診管理與服務信息系統應用情況
        圖表 2019-2020年度中國醫院網絡安全防護設備及措施情況
        圖表 2019-2020年度中國醫院網絡安全防護設備及措施情況不同等級醫院對比
        圖表 2019-2020年度中國醫院采用的用戶認證方式情況
        圖表 傳統方案和隱私保護計算平臺技術方案架構對比
        圖表 傳統方案和隱私保護計算平臺技術方案性能對比
        圖表 基于隱私保護計算服務平臺的聯合DRG 建模的流程
        圖表 傳統技術方案與安全計算平臺創新方案對比
        圖表 隱私計算技術體系
        圖表 隱私計算相關技術主要對比
        圖表 國內隱私計算平臺技術路線
        圖表 1995-2020年中國隱私計算專利申請量
        圖表 國內各機構隱私計算專利申請數量
        圖表 三種類型同態加密的研究時間線
        圖表 多方安全計算發展
        圖表 多方安全計算模式
        圖表 秘密分享原理
        圖表 同態加密原理
        圖表 不經意傳輸原理
        圖表 混淆電路原理
        圖表 零知識證明原理
        圖表 聯邦學習發展
        圖表 聯邦學習模式
        圖表 橫向聯邦學習
        圖表 縱向聯邦學習
        圖表 聯邦遷移學習
        圖表 差分隱私發展
        圖表 機密計算發展
        圖表 數據在TEE 集群中的處理
        圖表 2020年“德溫特”發布的全球區塊鏈專利統計數據
        圖表 百度、螞蟻、微眾銀行FISCO BCOS、趣鏈、復雜美CHAIN33五家平臺對比
        圖表 基于區塊鏈的隱私計算平臺
        圖表 項目階段跨職能流程
        圖表 執行階段跨職能流程
        圖表 螞蟻摩斯安全多方計算平臺
        圖表 PLATONE的技術架構
        圖表 ENIGMA項目
        圖表 AVALON的整體架構
        圖表 2017-2020年螞蟻集團營業收入
        圖表 螞蟻集團業務收入構成情況
        圖表 2017-2019年微眾銀行主要會計數據及財務指標
        圖表 洞見科技發展歷程
        圖表 洞見數智聯邦平臺
        圖表 2013-2021年隱私計算初創公司融資情況
        圖表 頭部隱私計算企業2021年融資情況
        圖表 2013-2021年隱私計算初創公司各融資階段數量及金額分布
        圖表 2013-2021年隱私計算初創公司各融資階段數量走勢
        圖表 隱私計算領域活躍投資機構
        圖表 隱私計算初創公司融資記錄

        隱私計算是指在提供隱私保護的前提下實現數據價值挖掘的技術體系,而非單一技術,早期多被定義為隱私保護計算、隱私保護技術等。2016年發布的《隱私計算研究范疇及發展趨勢》正式提出“隱私計算”一詞,并將隱私計算定義為“面向隱私信息全生命周期保護的計算理論和方法,是隱私信息的所有權、管理權和使用權分離時隱私度量、隱私泄漏代價、隱私保護與隱私分析復雜性的可計算模型與公理化系統。”

        早在2016-2017年,矩陣元、螞蟻金服、微眾銀行等企業就將隱私計算作為重要方向,隨著2018年歐盟GDPR的落地,數據隱私監管變得原來越嚴厲,關注隱私計算賽道的企業開始增加,時至今日,一級市場此類企業正快速出現,2020年正成為隱私計算元年。從投資角度看,目前隱私計算尚處于技術提升期,還未形成新的商業模式,但隨著Gartner將其納入2021年重點深挖的9項技術之一,隱私計算在二級市場風口日益臨近。

        我國以政策手段促進技術創新發展,利用規劃指明發展方向,防止監管遏制科技進步。在數字經濟迅速發展的背景下,隱私計算技術的關鍵作用正在逐漸顯現,發展規劃等各項相關推進政策也將不斷向行業化、地方化方向細分發展,自2019年起多行業各地方規劃提出研究利用隱私計算解決相關問題。從行業角度來看,近兩年隱私計算政策側重于金融科技、工業大數據、區塊鏈三個領域。2021年11月14日,國家網信辦就《網絡數據安全管理條例(征求意見稿)》公開征求意見,《數安條例》從一般規定、個人信息保護、重要數據安全、數據跨境安全管理、互聯網平臺運營者義務、監督管理、法律責任等方面展開,在實施細則、責任界定、規范要求、懲罰措施等方面更加清晰細致。

        中投產業研究院發布的《2022-2026年中國隱私計算行業深度調研及投資前景預測報告》共十章。首先介紹了隱私計算的基本概念及作用,接著分析了數據安全行業的發展及需求,并介紹了國內外隱私計算行業的發展環境與發展現狀。隨后,報告從應用與技術兩個方面對隱私計算行業進行了深入分析;然后,報告分析了國內重點企業運營狀況,最后對隱私計算產業的投融資情況以及發展前景做了分析。

        本研究報告數據主要來自于國家統計局、工信部、隱私計算聯盟、互聯網數據中心(IDC)、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心、以及國內外重點刊物等渠道,數據權威、詳實、豐富,同時通過專業的分析預測模型,對行業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對隱私計算行業有個系統深入的了解、或者想投資隱私計算相關行業,本報告將是您不可或缺的重要參考工具。 

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