健康医疗数据的开放,该如何保证其安全性?

医疗数据的「大金矿」,隐私计算是不是一把「好铁锹」?

健康医疗数据的共享开放与隐私安全,是一组难解的矛盾。

如果说医疗数据是一个人人眼热的金矿,那么如何保证其开放共享的安全性,则是各方合作和利益共享的首要条件。

据统计,医疗保健组织已经连续第9年蝉联数据泄露损失排行榜冠军,平均成本接近650万美元,高出其他行业总体平均的60%,发生数据泄露事件最多的十大行业中,医疗行业居首。

所以,2021年,我国连续出台《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等一系列关于数据安全和网络安全的法律法规,规范数据的管理和使用。

一边是数据推动业务创新,一边是隐私信息泄露,如何在中间找到平衡点,事关伦理、也值得技术人施展拳脚。

早在上世纪80年代,姚期智先生提出“百万富翁问题”。当时并没有引起很大关注,更多只是学术界的一篇论文,从影响来看甚至还是问题大于解决方法。

而在人工智能时代,算力和数据的井喷,让学界和科技界重拾“百万富翁问题”。

2019年,隐私计算被Gartner列为处于启动期的关键技术;2020年,隐私计算又被列为2021年企业机构九大重要战略科技之一。并且,Gartner还预测,到2025年隐私计算的应用范围将覆盖全球一半的大型企业机构。

今年3月,阿里达摩院也总结了2022年最值得关注的十大前沿科技,全域隐私计算在列。

那么,隐私计算目前的进展如何?

这一方面,隐私计算技术复杂且常常呈现“黑盒化”现象,导致大部分用户对隐私技术难以理解和信任;

另一方面,对技术理解得不够全面,会使用户对技术应用的效果产生过度预期。

隐私计算是不是花拳绣腿,叫好不叫座?用户想要的产品是什么样?

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