基于区块链的
可信联邦学习架构
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隐私计算概述研究工作进
02区块链+隐私计算04未来发展分
析
隐私计算概述
隐私计算的法律与合规
目前，《中华人民共和国密码法》、《中华人民共和国网络安全法》、《信息安全技术个人信息安
全规范》等一系列法律法规的正式生效，规范了信息安全和隐私保护的具体要求，隐私保护的重要性和
迫切性不言而喻。
·2020年4月，国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》把数据列为生产要素，
并要求”加强数据资源整合和安全保护”,“制定数据隐私保护制度和安全审查制度”。
·2020年5月，国务院印发《关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》中明确提出：加强数据
有序共享，依法保护个人信息”。
·2020年12月，国家发改委联合3部委发布《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意
见》,以深化数据要素市场化配置改革为核心，优化数据中心建设布局。
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国外相关法规
·欧盟史上最严格的隐私保护法案《通用数据保护法案》(GDPR)、美国的《加州消费者隐私法案》(CCPA)、
·新加坡的《个人资料保护法令》(PDPA)……
资料来源：《隐私计算技术金融应用研究报告》
隐私计算保护的罚款
在国际社会上，被称为史上最严格的隐私保护法案《通用数据保护法案》(GDPR)除了明确技术
效果之外，更是引入了巨额的罚款措施，一个国际集团中任一个子公司可能会因单次违规事件，而面临
可能高达集团前年全球年度总收入4%的巨额罚款，GDPR法案的实施进一步加强了隐私保护产业化
的必要性和迫切性。
年份公司名称事件涉及金额报道机构
意大利数据保护监管机构DPA处罚
2018Facebook1千万欧元英国卫报
Facebook违反GDPR法案
2019Facebook美国联邦贸易委员会处罚Facebook50亿美元英国BBC
法国数据保护监管机构CNIL处罚Google违法国数据保护机构
2019Google5千万欧元
反GDPR法案CNIL
资料来源：《微众银行区块链WeDPR隐私保护白皮书》,收集日期：2019年12月13日
隐私计算的行业标准
随着隐私计算技术近几年的快速发展和落地应用，国际与国内隐私计算的相关标准相继制定发布。
·电气和电子工程师协会(IEEE)标准组于2020年3月发布了《联邦学习系统架构和应用指南》,
该标准对联邦学习的定义、概念、分类、算法框架规范等方面进行了系统性阐述；
国际上·IEEE标准组《多方安全计算推荐实践》、国际标准化组织ISO《多方安全计算标准》