同態加密雲端搜索

A. 為什麼說在人工智慧時代，信息安全要放在第一位

「當前，隨著物聯網等技術的發展，密碼學受到了重大挑戰。」「公鑰加密技術之父」、2015年圖靈獎獲得者惠特菲爾德·迪菲在會上作了《未來密碼學》的演講時表示，因為物聯網將數以十億計的設備連接了起來，加密難度增大，能耗增加；其次是如何證明加密是100%可靠的，還難以用數學演算法證明；另外，還面臨量子計算的威脅，因為如果有數以十億計的設備是微能耗或使用的納米技術，在加密上會更難。「我們現在使用的一些21世紀的技術去解決上世紀50年代的問題是沒有問題的，但是解決物聯網面臨的問題是有難度的。」

25日，重慶市科技局、重慶兩江新區管委會與迪菲教授團隊及美國加密實驗室團隊簽訂了合作框架協議，三方將在2019年內組建重慶密碼區塊鏈技術研究院。未來五年，頂尖科學家們和國內外的研究團隊將在密碼學、區塊鏈技術、網路安全、人工智慧、雲安全等諸多關鍵領域展開研究工作，努力將重慶打造成全國，乃至全球密碼學領域研究的高地。重慶市科技局有關負責人表示：「重慶正加快實施以大數據智能化為引領的創新驅動發展戰略行動計劃，加密實驗室團隊的落地，對於重慶來說是在數字經濟領域的重要布局。」

B. 大數據發展的前景怎麼樣

2019年中國大數據產業市場分析：發展進程顯著，四大建議解決五大發展挑戰問題

我國大數據產業發展得如何?未來發展存在哪些機遇和挑戰?

隨著信息技術和人類生產生活交匯融合，全球數據呈現爆發增長、海量集聚的特點。無論是國家、企業還是社會公眾，都越來越認識到數據的價值。因此，近年來，各地紛紛成立大數據發展局，企業紛紛推動數據資產治理，大數據輻射的行業也從傳統的電信、金融逐漸擴展到工業、醫療、教育等。一時間，彷彿各行各業都在談大數據，人人都在談大數據。但也有聲音說大數據迎來了「七年之癢」，面對大數據熱潮也需要一些「冷思考」。我國大數據究竟發展得如何?未來我國大數據發展還有哪些機遇和挑戰?

一、中國大數據產業進展顯著

過去幾年，大數據理念已經深入人心，「用數據說話」已經成為所有人的共識，數據也成了堪比石油、黃金、鑽石的戰略資源。五年來，我國大數據產業政策日漸完善，技術、應用和產業都取得了非常明顯的進展。

1、在政策方面，我國從中央到地方的大數據政策體系已經基本完善，目前已經進入落地實施階段。自從2014年「大數據」這個詞寫入政府工作報告以來，我國大數據發展的政策環境掀開了全新的篇章。在頂層設計上，國務院《促進大數據發展行動綱要》對政務數據共享開放、產業發展和安全三方面做了總體部署。《政務信息資源共享管理暫行辦法》《大數據產業發展規劃(2016-2020)》等文件也都已經出台。十九大報告中提出「推動大數據與實體經濟深度融合」，「十三五」規劃中提出「實施國家大數據戰略」。

衛健、農業、環保、檢察、稅務等部門還出台了領域大數據發展的具體政策。截至2019年初，所有省級行政區都發布了大數據相關的發展規劃，十幾個省市設立了大數據管理局，8個國家大數據綜合試驗區、11個國家工程實驗室啟動建設。可以說，大數據的政策體系已經基本搭建完成，目前已經紛紛進入落地實施甚至評估檢查階段。

2、在技術方面，我國大數據技術發展屬於「全球第一梯隊」，但國產核心技術能力嚴重不足。我國獨有的大體量應用場景和多類型實踐模式，促進了大數據領域技術創新速度和能力水平，處於國際領先地位。在技術全面性上，我國平台類、管理類、應用類技術均具有大面積落地案例和研究;

在應用規模方面，我國已經完成大數據領域的最大集群公開能力測試，達到了萬台節點;在效率能力方面，我國大數據產品在國際大數據技術能力競爭平台上也取得了前幾名的好成績;在知識產權方面，2018年我國大數據領域專利公開量約佔全球的40%，位居世界第二。但我國大數據技術大部分為基於國外開源產品的二次改造，核心技術能力亟待加強。例如，目前國內主流大數據平台技術中，自研比例不超過10%。

3、在產業方面，我國大數據產業多年來保持平穩快速增長，但面臨提質增效的關鍵轉型。2018年，我國大數據產業延續多年來的增速，繼續保持相對高速的增長。

據前瞻產業研究院發布的《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2015年我國大數據產業規模已達2800億元。截止至2017年我國大數據產業規模增長至4700億，同比增長是30.6%。初步測算2018年我國大數據產業規模達到5400億元左右，同比增長15%。預測在2020年我國大數據產業規模將突破萬億元。然而，綜合國內外環境、新興技術發展等多種因素，大數據產業的增速出現了下滑。我國的大數據產業也面臨著從高速發展向高質量發展的關鍵轉型期。

2015-2020年我國大數據產業規模統計情況及預測

數據來源：前瞻產業研究院整理

4、在應用方面，大數據的行業應用更加廣泛，正加速滲透到經濟社會的方方面面。隨著大數據工具的門檻降低以及企業數據意識的不斷提升，越來越多的行業開始嘗到大數據帶來的「甜頭」。無論是從新增企業數量、融資規模還是應用熱度來說，與大數據結合緊密的行業正在從傳統的電信業、金融業擴展到政務、健康醫療、工業、交通物流、能源行業、教育文化等，行業應用「脫虛向實」趨勢明顯，與實體經濟的融合更加深入。

二、中國大數據產業五大發展挑戰分析

雖然我國大數據總體發展形勢良好，也面臨難得的發展機遇，但仍然存在一些困難和問題。

1、涉及核心技術的產業發展薄弱，未能有效提升我國核心技術競爭力

核心技術的影響力在大數據產業有著極高的重要性。由於大數據企業在完成產品開發後，可以近乎零成本無限制的復制，因此擁有核心技術的大企業，很容易將技術優勢轉化會市場優勢，即憑借具體的信息產品贏得海量用戶獲得壟斷地位。當前，從大數據技術與產品的供給側看，我國雖然在局部技術實現了單點突破，但大數據領域系統性、平台級核心技術創新仍不多見。大數據處理工具都是「他山之石」，大部分企業用的都是國外的數據採集、數據處理、數據分析、數據可視化技術，自主核心技術突破還有待時日。尤其是開源產品的技術標准方面，我國的影響力尚亟待提升。

2、數據孤島和壁壘降低了大數據產業資源配置效率

大數據產業發展必須實現數據信息的自由流動和共享，如果數據不開放、不共享，數據整合就不能實現，數據價值也會大大降低。無論是政府數據、互聯網數據還是其他數據，數據擁有者往往不願對其進行開放流通。受制於前期信息基礎設施建設，目前我國政府數據往往還存在著諸多「數據孤島」和「數據煙囪」，數據價值難以發揮。

3、數據安全管理薄弱增加了大數據產業的發展風險

大數據技術為經濟社會發展帶來創新活力的同時，也使數據安全、個人信息保護乃至大數據平台安全等面臨新威脅與新風險。海量多源數據在大數據平台匯聚，來自多個用戶的數據可能存儲在同一個數據池中，並分別被不同用戶使用，極易引發數據泄露風險。利用大數據技術對海量數據(21.90
-5.19%,診股)進行挖掘分析所得結果可能包含涉及國家經濟社會等各方面的敏感信息，需要對分析結果的共享和披露加強安全管理。

4、產業壟斷與惡性競爭現象頻發，「劣幣驅逐良幣」現象明顯

由於資源型產業門檻低、利潤高，新興的大數據企業往往首先將目光盯在獲取數據資源上面。大量依託數據資源優勢的企業誕生，為大數據產業帶來了低附加值的壟斷經濟模式，使得依靠技術壁壘打江山的企業不得不面對殘酷的市場競爭，放緩了技術研發的步伐。同時，數據壟斷問題也愈發明顯。少數互聯網巨頭企業擁有巨大數據，不但對產業發展不利，甚至存在巨大的數據聚集隱患。

5、各地發展同質化嚴重，普遍存在重存儲輕應用的現象

由於缺乏統一的大數據產業分類統計體系和產業運行監測手段，各地大數據產業的定位相似，同質化競爭加劇。而盲目的重復建設，更是可能導致大數據產業過剩。同時，由於部分地區信息化發展程度有限，大數據應用場景不夠豐富，更是以數據中心等大數據存儲設施的建設作為發展大數據產業的關鍵，且規模巨大，目標動輒以百萬台計，後期若無法有效利用，將造成巨大的資源浪費。

三、未來三年中國大數據產業將呈現四大發展特點

未來三年，是我國大數據發展轉型的重要機遇期。大數據的發展本身也呈現著一些趨勢。在我看來，未來三年大數據行業有可能會呈現出如下特點：

1、大數據新技術繼續快速發展

未來大數據技術將會沿著工具平台雲化部署、多業務場景統一處理、專有高性能硬體適配幾個方面進行突破。目前大數據技術工具的主要應用模式為應用企業在自建機房內獨立部署，其存在資源浪費、彈性能力不足、管理復雜等缺點，這些缺陷可以通過基於雲計算技術的雲化部署方案解決，助力大數據技術工具的快速落地和應用;同時大數據技術工具主要瞄準的是分析型業務場景，但隨著電子商務以及智能終端的爆發性發展，轉賬、計費等事務型業務場景也需要大數據處理能力，所以未來的多業務場景統一處理技術將會得到充分發展;最後由於GPU/TPU等專用硬體的發展，此類專用硬體能夠助力某些大數據技術進行突破性升級，所以對新型硬體的適配成為很多大數據企業未來研發計劃的重點。

2、數據流通共享將迎來關鍵突破

這些年，推動數據開放共享的政策舉措一直在加強，然而效果與預期還有差距。可以說，技術手段將是數據流通共享瓶頸突破的關鍵。未來三年，隨著同態加密、差分隱私、零知識證明、量子賬本等關鍵技術的性能提升和門檻降低，隨著區塊鏈、安全多方計算等工具與數據流通場景進一步緊密結合，數據共享和流通將有望再前進一大步。

3、數據服務合規性將成為行業關注重點

近兩年來，隨著歐盟《通用數據保護條例》(GDPR)的頒布和正式實施，個人信息保護的重視程度被提到了前所未有的高度。GDPR對數據主體的權利規定細致入微，其「數據可攜權」「被遺忘權」等方面的規定可能會對我國數據立法帶來一定的參考。對我國企業來說，數據服務合規性的重要程度進一步提升，將對企業業務開展帶來重大影響。目前中國信息通信研究院正在著力推動的「可信數據服務」計劃也正是契合了行業的這一需求。

4、數據資產管理重要性將進一步提升

隨著大數據應用進入深水區，企業將越來越重視數據資產管理方法論體系建設——即從架構、標准、研發、質量、安全、分析到應用的統一，從而實現技術到業務價值的轉化和變現。未來三年，數據資產管理將仍是企業數據部門面臨的難點與挑戰。即使是領先的科技型企業，在數據資產管理這一課題上仍在不斷探索新的方法，如全鏈路智能管理體系、數據資產的貢獻度、數據基線度量與質量規范的工具化、可視化等。

四、四大建議應對挑戰

大數據產業作為具有國家戰略意義的新興產業，在發展初期不僅要充分發揮企業的主體作用和有效市場的主導作用，而且要更好發揮政府的引導作用。

1、要加強核心技術攻關與產業化推動

自主研發創新是提高大數據產業競爭力的主引擎。要徹底改變目前我國大數據產業創新能力不強、關鍵核心技術對外依賴度偏高的這一局面，必須抓住重點領域、關鍵環節和核心問題，找准著力點和突破口，加大政府財政資金的引導支持力度。為此，建議在國家層面上設立大數據重點領域的關鍵技術研發創新的國家財政專項資金，支持突破一批關鍵核心技術研發創新與應用，構建具有核心技術自主權的大數據產業鏈，形成自主可控的大數據技術架構，提高關鍵核心技術的自主研發創新能力，有效破解制約產業發展的瓶頸。

2、完善大數據安全政策

需要開展數據確權、資產管理、市場監管、跨境流動等數據治理的重大問題研究，協調有關部門共同推進數據治理的法制化進程，加強對敏感政務數據、企業商業秘密和個人數據的保護。同時，推動完善適用於大數據環境下的信息安全等級保護制度，建立兼顧安全與發展的數據管理和保障體系，加強數據安全評測、安全防範、應急處置等相關機制建設。此外，還要強化網路空間的安全信息共享與動態感知能力，提高重大風險識別分析水平。

3、鼓勵地方因地制宜發展大數據產業

大數據產業發展應注重差異化發展，形成差異化的產業布局。地方需要差異化發展，應該把大數據的發展重心放在因地制宜地促進應用創新上，放在打造完善的發展環境上，讓市場在大數據發展要素配置上起決定作用。各地要結合產業基礎和優勢特色，著重發展大數據特色場景應用，推動大數據與當地重要實體經濟行業加快融合。

4、推動行業加快大數據標准建設

當前大數據產業應用層出不窮，政府應通過標准化的途徑規范行業、整合資源，促進各方達成共識，為大數據產業的健康發展提供基石。尤其是通過加強快速迭代、市場認可度高的行業/團體標准研製工作，為用戶企業提供大數據產品選型指導，為數據安全提供保障，促進大數據交易等新興服務模式規范發展，對推動我國大數據產業進程具有重要意義。

C. 大數據未來的前景怎麼樣

發展歷程：十年來大數據產業高速增長，我國信息智能化程度得到顯著提升

我國大數據產業布局相對較早，2011年，工信部就把信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一，為大數據產業發展奠定了一定的政策基礎。自2014年起，「大數據」首次被寫進我國政府工作報告，大數據產業上升至國家戰略層面，此後，國家大數據綜合試驗區逐漸建立起來，相關政策與標准體系不斷被完善，到2020年，我國大數據解決方案已經發展成熟，信息社會智能化程度得到顯著提升。

—— 更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

D. 量子密碼，用量子做為密碼的途徑和前景

應該這么說，量子通信是量子物理和信息科學結合的產物，由於經典密碼學並不能保證通信的理論安全性，而量子通信根據量子基本理論而具有絕對的安全性。一旦有竊聽存在，就會引起誤碼，而被通信雙方發現。如今最有可能最先實現的量子通信方式是量子密鑰分發，即先通過量子密鑰分發完成絕對安全的密鑰分發，再以「一字一密」的方式進行保密通信。量子密鑰分發（QKD）主要包括准備-再測量（prepare-measure）和基於糾纏源（entanglement-based）。經典協議主要是BB84，還有BB92和六態協議。由於分裂攻擊的可能，現在協議還需要加入誘騙態，我國王向斌教授的三態協議是很好的應用協議。國內有多個小組在進行的研究，國家也投入比較大，蠻有看點的，但是在實用化上要走的路非常多。

E. 最近很火的nulink是什麼解決了什麼技術問題

NuLink 通過應用編程介面(API)為去中心化的 APP 提供有關隱私保護的
技術支持。我們致力於讓開發人員、創業者、中小公司或大型企業都可以在極致
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（NuLink 使用到的）零知識證明（Zero Knowledge Proof，ZKP）機制可以幫助 數據使用者驗證數據的來源。在更多的高級隱私保護用例中，NuLink 會充分利 用全同態加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）技術來定製企業級數據的 計算服務。
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(1) 確保密文形式的數據的可用性。這里使用的加密技術主要是零知識證明。
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(3) 隱私保護數據的計算，這部分會將某些隱私計算能力集成到智能合約中。 使用的技術包括多方安全計算（multi-party secure computing）、全同態加密等。 這三種技術解決方案可以在許多領域提供隱私保護應用，例如去中心化金融 （DeFi）、醫療保健、社交網路、數字版權管理等。