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当海量的数据资源升级为生产要素，企业如何在个人信息保护、数据安全与数据应用之间寻求平衡？近日，中国信通院云计算与大数据研究所联合同盾科技、蚂蚁集团、清律律师事务所等多家机构共同发布了《隐私计算法律与合规白皮书》，首次系统阐述了隐私计算的合规价值，较为详细解释了各类技术如何保护数据保护、实现法律效果，并给企业在保护个人信息安全上提出了指导建议。

白皮书明确，隐私计算(Privacy-preserving computation) 是在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一系列信息技术，实现数据在流通与融合过程中的“可用不可见”。简单来说，隐私计算既能保护用户隐私，又能实现真实有效的数据计算效果。

白皮书从隐私计算的合规意义和常见的误区入手，对隐私计算的参与方及相互间的法律关系进行定义和分析，详细阐释了隐私计算参与方应关注的法律和合规要点，给出了相应安全和合规方面的建议。同时，为进一步展示隐私计算的合规提升效果，白皮书对广告营销、企业融资风控、个人信贷风控和人脸识别四个场景的技术方案及其隐私保护效果进行了拆解分析。

其中，同盾科技参与了《隐私计算法律与合规白皮书》中“隐私计算的合规意义”、“参与主体及其法律关系”、“隐私计算的法律和合规要点”等章节编撰。白皮书指出，由于数据安全保护义务与数据处理使用的具体规则仍有待进一步明确，隐私计算在实际应用中也存在一些误区。正确认识技术是发挥其最大使用价值的必要前提，是避免滥用数据、规避合规风险的应有之义。

事实上，快速发展的隐私计算等数据流通新技术为产业破局提供了关键思路，将成为建设和完善数据要素市场的重要抓手。作为国内较早探索隐私计算的科技公司之一，同盾科技面向下一代可信AI在隐私计算领域已形成了完整的技术生态和产品架构，提出知识联邦技术框架体系，并基于知识联邦构建了工业级安全多方应用平台产品；为更好地服务各环节的开发者、服务提供者和使用者，还进一步研发了隐私计算公共操作系统，倡导发起知识联邦产学研联盟，推动生态协作。

基于隐私计算发展的现状和产业需求，未来同盾科技将继续携手各界共同助力产业和监管的互信互动，进一步推进隐私计算乃至数字经济的发展。