国际电信联盟首次发布隐私计算标准 由蚂蚁集团、中国联通、之江实验室参与制定

该标准名为“隐私保护机器学习技术框架”（Technical Framework for Shared Machine Learning System），是以蚂蚁集团的隐私保护机器学习技术为蓝本，定义了参与方角色，功能要求、安全要求，并给出了中心化和分布式两种隐私保护机器学习模式的架构和计算流程。

据悉，该标准可以用来指导隐私保护机器学习系统的设计、开发、测试、使用等，促进多参与方在满足数据安全、隐私保护等要求下，实现基于数据协同和数据共享的机器学习。

ITU（国际电信联盟）是联合国负责信息通信技术（ICT）事务的专门机构。 成立于1865年，国际电联旨在促进国际上通信网络的互联互通，成员包括190多个国家、900多个公司与学术机构。其常设机构ITU-T（国际电联电信标准化部门）则是全球范围内权威的国际标准化组织。

作为全球关注的新兴技术赛道，隐私计算包含多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等多种技术，被认为是兼顾数据价值共享和隐私保护的解决方案，进而实现“原始数据不出域，价值安全共享”。在全球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。此前，权威咨询机构Gartner也将隐私计算作为2021年重要战略科技趋势。 

在隐私计算领域，中国产学研界近年来呈现出快速的发展势态。从2018 年开始，蚂蚁集团、百度、阿里、腾讯等互联网企业，中国联通、中国电信、中国移动等通信运营商，富数、同盾、星环等成熟的网络安全及大数据公司以及华控清交、锘崴、洞见等初创型科技企业，已接连入局隐私计算。 

国家工业信息安全发展研究中心发布的报告显示，中国的隐私计算专利申请量在过去两年飞速上升，其中拥有专利数最多的前三家公司分别为蚂蚁集团、阿里巴巴及微众银行；此前，国际权威数据公司IDC的报告透露，浦发银行与蚂蚁集团基于多方安全计算的风险模型，阻止发放数十亿人民币的高风险贷款。

据悉，蚂蚁集团近期已推出了隐私计算框架——隐语。隐语，是蚂蚁集团经过多年独立自主研发和业务应用打磨，以安全合规为核心设计理念，而构建的一套统一的隐私计算技术框架，旨在以统一的计算框架来解数据价值安全流动这一行业难题。