中国隐私计算行业经营效益与需求前景预测报告（2022-2028年）

时间：2022-05-20

中国隐私计算行业经营效益与需求前景预测报告（2022-2028年）

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《报告编号》: BG425763
《出版时间》: 2022年5月
《出版机构》: 中智正业研究院
《交付方式》: EMIL电子版或特快专递
《报告价格》:【纸质版】: 6500元【电子版】: 6800元【纸质+电子】: 7000元

内容简介：

**章　隐私计算行业概述
1.1　隐私计算基本概念
1.1.1　国外隐私计算定义
1.1.2　国内隐私计算定义
1.2　隐私计算作用
1.2.1　助力数据要素市场化配置
1.2.2　成为防范数据泄露突破口
1.2.3　促进多方数据安全合规协作
1.2.4　促进大数据进入新发展阶段
1.3　数据流通相关介绍
1.3.1　数据流通模式差异性
1.3.2　数据流通技术模式类型
1.3.3　数据流通应用场景类型
1.3.4　数据流通面临的挑战
*二章　2019-2022年中国数据安全行业综述
2.1　数据安全行业概述
2.1.1　数据安全定义
2.1.2　数据安全体系
2.1.3　数据安全治理理念
2.2　中国数据安全行业发展情况分析
2.2.1　数据安全行业驱动因素
2.2.2　数据安全行业发展现状
2.2.3　数据安全行业竞争格局
2.2.4　数据安全行业发展挑战
2.2.5　数据安全行业发展措施
2.3　典型行业数据安全需求分析
2.3.1　政务数据安全需求
2.3.2　企业数据安全需求
2.3.3　金融行业数据安全需求
2.4　数据安全行业发展机遇及趋势
2.4.1　数据安全行业发展机遇
2.4.2　未来数据安全维护趋势
2.4.3　**数据安全治理趋势
2.4.4　中国数据安全发展趋势
*三章　2019-2022年**隐私计算行业发展情况
3.1　**隐私计算相关政策支持
3.1.1　欧盟发布技术指南
3.1.2　美国发布数据法案
3.1.3　英国设立研究机构
3.2　**隐私计算行业发展情况
3.2.1　隐私计算市场需求
3.2.2　隐私技术发展历程
3.2.3　机密计算联盟成立
3.2.4　隐私计算**分布
3.2.5　企业相关布局动态
3.3　**隐私计算技术应用实践
3.3.1　欧洲
3.3.2　美国
3.3.3　其它地区
*四章　2019-2022年中国隐私计算行业发展综述
4.1　国内隐私计算行业政策环境
4.1.1　行业主要政策概览
4.1.2　数据安全法影响分析
4.1.3　网络安全产业计划
4.1.4　个人信息保护法发布
4.1.5　大数据算力枢纽方案
4.1.6　网络数据安全管理条例
4.1.7　地方相关政策支持分析
4.2　国内隐私计算行业发展分析
4.2.1　行业技术发展现状
4.2.2　行业企业发展情况
4.2.3　主要隐私计算平台
4.2.4　行业应用领域分析
4.2.5　行业商业模式发展
4.2.6　行业标准化发展情况
4.3　隐私计算行业参与主体分析
4.3.1　隐私计算产业生态
4.3.2　隐私计算技术应用方
4.3.3　隐私计算技术产品提供方
4.3.4　隐私计算领域科研机构
4.3.5　隐私计算产品评测机构
4.4　隐私计算行业合规分析
4.4.1　提升数据流通的合规性
4.4.2　隐私计算方案合规要求
4.4.3　隐私计算合规路径探索
4.5　隐私计算行业面临挑战
4.5.1　安全性挑战影响市场信任
4.5.2　性能瓶颈阻碍规模化应用
4.5.3　平台互联互通壁垒问题
4.6　隐私计算行业发展建议
4.6.1　健全法律法规
4.6.2　构建标准体系
4.6.3　培育数据要素市场
*五章　2019-2022年隐私计算行业金融领域应用分析
5.1　金融行业隐私计算应用背景
5.1.1　国内金融行业发展现状
5.1.2　金融科技布局态势分析
5.1.3　数据要素市场有待完善
5.1.4　金融数据融合应用需求
5.1.5　隐私计算助力行业安全发展
5.2　金融行业隐私计算应用发展情况
5.2.1　金融隐私计算相关标准
5.2.2　金融隐私计算试点情况
5.2.3　隐私计算主要金融应用场景
5.2.4　隐私计算金融营销场景应用
5.2.5　隐私计算金融风控场景应用
5.2.6　金融科技创新监管试点应用
5.3　金融行业应用隐私计算技术分析
5.3.1　金融隐私计算参与主体
5.3.2　金融隐私计算技术方法
5.3.3　金融隐私计算技术方案
5.3.4　金融隐私计算模式架构
5.3.5　金融隐私计算生态建设
5.4　金融行业隐私计算应用发展思路
5.4.1　制定金融业数据生态规划
5.4.2　体系性布局数据生态建设
5.4.3　生态赋能典型场景应用
5.5　金融机构隐私计算应用情况
5.5.1　工商银行
5.5.2　光大银行
5.5.3　交通银行
5.5.4　平安银行
*六章　2019-2022年隐私计算行业其他领域应用分析
6.1　医疗领域
6.1.1　医院信息化发展现状
6.1.2　医院安全设备建设
6.1.3　医疗物联网安全发展
6.1.4　隐私计算需求分析
6.1.5　隐私计算应用场景
6.1.6　隐私计算应用案例
6.2　政务领域
6.2.1　政务信息化发展情况
6.2.2　政务数据开放情况
6.2.3　政务数据安全风险
6.2.4　隐私计算需求分析
6.2.5　隐私计算应用场景
6.2.6　隐私计算应用案例
6.3　工业互联网领域
6.3.1　工业互联网平台发展态势
6.3.2　工业互联网平台安全建设
6.3.3　工业互联网隐私计算应用
6.4　其他领域应用潜力
6.4.1　能源互联网
6.4.2　汽车互联网
6.4.3　数据跨境流动
*七章　2019-2022年隐私计算行业技术综述
7.1　隐私计算技术发展态势
7.1.1　隐私计算技术体系
7.1.2　隐私计算相关技术
7.1.3　隐私计算技术路径
7.1.4　隐私计算企业定位
7.1.5　隐私计算**分析
7.2　隐私保护相关传统技术
7.2.1　数据脱敏技术
7.2.2　假名化技术
7.2.3　传统技术的限制
7.3　同态加密技术
7.3.1　技术介绍
7.3.2　算法组成
7.3.3　技术应用
7.3.4　国外技术发展
7.3.5　国内技术突破
7.4　多方安全计算技术
7.4.1　技术概念
7.4.2　技术模式
7.4.3　关键技术
7.4.4　技术优劣势
7.4.5　国内主要厂商
7.4.6　应用场景案例
7.5　联邦学习技术
7.5.1　技术概念
7.5.2　技术模式
7.5.3　技术种类
7.5.4　技术优劣势
7.5.5　国内主要厂商
7.5.6　应用场景案例
7.6　差分隐私技术
7.6.1　技术概念
7.6.2　技术优劣势
7.6.3　国内主要厂商
7.6.4　应用场景案例
7.7　机密计算技术
7.7.1　技术概念
7.7.2　支撑技术
7.7.3　技术优劣势
7.7.4　国内主要厂商
7.7.5　应用场景案例
7.8　可证去标识技术
7.8.1　技术简介
7.8.2　技术优劣势
7.8.3　国内主要厂商
7.8.4　应用场景案例
*八章　2019-2022年隐私计算行业重点技术分析——区块链技术
8.1　区块链行业发展情况
8.1.1　国外区块链技术发展
8.1.2　区块链市场发展情况
8.1.3　国内区块链政策支持
8.1.4　国内区块链技术应用
8.1.5　国内区块链技术平台
8.2　隐私计算领域区块链技术发展情况
8.2.1　技术应用价值
8.2.2　技术应用现状
8.2.3　技术发展现状
8.2.4　技术融合优势
8.2.5　平台架构应用
8.3　隐私计算结合区块链典型解决方案
8.3.1　机构间联合风控
8.3.2　机构间联合营销
8.3.3　机构间联合数据运营
8.3.4　可信协作与跨链*
8.3.5　链上数据分析与核验
8.3.6　第三方外包数据处理
8.3.7　可计量价值数据资产流转
8.4　基于区块链的隐私计算平台实例
8.4.1　蚂蚁摩斯安全多方计算平台
8.4.2　PlatONE
8.4.3　Enigma
8.4.4　Avalon
*九章　2019-2022年国内隐私计算行业主要企业运营分析
9.1　蚂蚁集团
9.1.1　企业发展概况
9.1.2　企业经营情况
9.1.3　企业合作动态
9.1.4　隐私计算产品
9.2　翼方健数
9.2.1　企业发展概况
9.2.2　企业融资情况
9.2.3　隐私计算平台
9.2.4　企业应用案例
9.3　锘崴科技
9.3.1　企业发展概况
9.3.2　企业融资情况
9.3.3　企业核心技术
9.3.4　企业解决方案
9.4　微众银行
9.4.1　企业发展概况
9.4.2　银行经营状况
9.4.3　银行业务领域
9.4.4　银行竞争优势
9.4.5　隐私计算应用
9.4.6　产品发布动态
9.4.7　银行发展战略
9.5　华控清交
9.5.1　企业发展概况
9.5.2　企业融资情况
9.5.3　主要产品分析
9.5.4　企业合作动态
9.6　洞见科技
9.6.1　企业发展概况
9.6.2　企业核心技术
9.6.3　隐私计算产品
9.6.4　企业融资情况
*十章　隐私计算行业投资及发展趋势预测
10.1　隐私计算行业投融资分析
10.1.1　行业投融资情况
10.1.2　行业投融资阶段
10.1.3　行业投融资来源
10.2　隐私计算行业发展趋势分析
10.2.1　行业迎来政策机遇
10.2.2　“十四五”行业发展方向
10.2.3　大数据行业需求趋势
10.2.4　多方生态融合趋势
10.3　隐私计算行业技术发展展望
10.3.1　计算性能优化方向
10.3.2　多元技术融合趋势
10.3.3　隐私计算应用落地
10.3.4　企业技术定位趋向
图表目录
图表　基于隐私保护计算技术的数据流通模式
图表　基于数据流通的场景分类
图表　数据安全行业价值链
图表　数据安全体系
图表　2019-2022年国家信息安全漏洞共享平台收集整理信息系统安全漏洞数量
图表　2019-2022年国家信息安全漏洞共享平台收集整理信息系统高危漏洞数量
图表　**隐私计算**分布情况
图表　2021年**隐私计算**榜单TOP50
图表　明确发展隐私计算的政策文件
图表　国内隐私计算厂商
图表　国内主要隐私计算平台
图表　国内主要隐私计算平台（续一）
图表　国内主要隐私计算平台（续二）
图表　国内主要隐私计算平台（续二）
图表　隐私计算图谱
图表　隐私计算商业模式
图表　软件和信息技术类标准体系
图表　隐私计算产业生态
图表　隐私计算技术应用行业及应用方举例
图表　隐私计算产品提供方（部分）
图表　国内主要隐私计算科研机构（部分）
图表　金融科技创新监管试点中涉及隐私计算领域项目汇总
图表　金融科技创新监管试点中涉及隐私计算领域项目汇总（续）
图表　北京市拟纳入资本市场金融科技创新试点中涉及隐私计算项目
图表　隐私计算主要金融应用场景
图表　天冕科技助力某头部互金公司联合营销案例
图表　天冕科技与金融机构联合风控案例
图表　瑞莱智慧REALSECURE平台银行部署解决方案
图表　REALSECURE平台纵向联邦示意图
图表　金智塔隐私计算平台智能授信应用场景示例
图表　金智塔科技数据驱动的科创企业智能授信模型
图表　金融科技创新监管试点中隐私计算技术应用情况
图表　隐私计算产品的对等网络架构
图表　隐私计算产品的客户端-服务器架构
图表　隐私计算产品的代理计算架构
图表　多参与方的代理计算和无代理计算架构实现
图表　中国互联网金融协会行业级隐私计算平台架构
图表　工商银行多方安全计算平台技术架构
图表　工商银行联邦学习平台技术架构
图表　工商银行可信计算平台技术架构
图表　光大银行多方安全计算平台架构
图表　交通银行隐私计算平台
图表　隐私计算技术同区块链结合
图表　2019-2022年度中国医院各类业务应用终端总数
图表　2019-2022年度中国医院管理与**信息系统应用情况
图表　2019-2022年度中国医院管理与**信息系统全院应用不同等级医院对比
图表　2019-2022年度中国医院的患者就诊管理与服务信息系统应用情况
图表　2019-2022年度中国三级医院患者就诊管理与服务信息系统应用情况
图表　2019-2022年度中国医院网络安全防护设备及措施情况
图表　2019-2022年度中国医院网络安全防护设备及措施情况不同等级医院对比
图表　2019-2022年度中国医院采用的用户认证方式情况
图表　传统方案和隐私保护计算平台技术方案架构对比
图表　传统方案和隐私保护计算平台技术方案性能对比
图表　基于隐私保护计算服务平台的联合DRG 建模的流程
图表　传统技术方案与安全计算平台创新方案对比
图表　隐私计算技术体系
图表　隐私计算相关技术主要对比
图表　国内隐私计算平台技术路线
图表　1995-2021年中国隐私计算专利申请量
图表　国内各机构隐私计算专利申请数量
图表　三种类型同态加密的研究时间线
图表　多方安全计算发展
图表　多方安全计算模式
图表　秘密分享原理
图表　同态加密原理
图表　不经意传输原理
图表　混淆电路原理
图表　零知识证明原理
图表　联邦学习发展
图表　联邦学习模式
图表　横向联邦学习
图表　纵向联邦学习
图表　联邦迁移学习
图表　差分隐私发展
图表　机密计算发展
图表　数据在TEE 集群中的处理
图表　2021年“德温特”发布的**区块链**统计数据
图表　百度、蚂蚁、微众银行FISCO BCOS、趣链、复杂美CHAIN33五家平台对比
图表　基于区块链的隐私计算平台
图表　项目阶段跨职能流程
图表　执行阶段跨职能流程
图表　蚂蚁摩斯安全多方计算平台
图表　**TONE的技术架构
图表　ENIGMA项目
图表　AVALON的整体架构
图表　2019-2022年蚂蚁集团营业收入
图表　蚂蚁集团业务收入构成情况
图表　2019-2022年微众银行主要会计数据及财务指标
图表　洞见科技发展历程
图表　洞见数智联邦平台
图表　2019-2022年隐私计算初创公司融资情况
图表　头部隐私计算企业2021年融资情况
图表　2019-2022年隐私计算初创公司各融资阶段数量及金额分布
图表　2019-2022年隐私计算初创公司各融资阶段数量走势
图表　隐私计算领域活跃投资机构
图表　隐私计算初创公司融资记录
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词条
词条说明
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