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基于多方安全计算的公共数据隐私保护协议1

基于多方安全计算的公共数据隐私保护协议

摘要

随着数字化转型的深入推进，公共数据作为国家基础性战略资源的价值日益凸显。

然而，公共数据开放共享与隐私保护之间的矛盾日益突出，传统数据保护方法已难以满

足新时代的需求。本报告系统研究了基于多方安全计算(MPC)的公共数据隐私保护协

议，旨在构建一套既能保障数据安全又能实现价值释放的技术解决方案。报告首先分析

了当前公共数据开放共享的现状与挑战，指出传统数据保护方法在隐私保护、数据效用

和合规性方面的不足。随后深入探讨了多方安全计算的理论基础，包括秘密分享、同态

加密、混淆电路等核心技术原理，并构建了基于MPC的公共数据隐私保护协议框架。

报告详细设计了协议的技术路线，包括数据预处理、安全计算、结果验证等关键环节，

并提出了具体的实施方案。通过模拟实验和案例分析，验证了协议在隐私保护强度、计

算效率和数据效用方面的优势。报告还全面评估了协议实施可能面临的技术风险、管理

风险和法律风险，并提出了相应的保障措施。研究表明，基于MPC的隐私保护协议能

够有效解决公共数据开放共享中的隐私泄露问题，为政府数据治理和企业数据合作提

供了可行的技术路径。本报告的创新点在于将多方安全计算技术与公共数据应用场景

深度融合，构建了一套系统化、可落地的隐私保护解决方案，对推动我国数据要素市场

健康发展具有重要的理论价值和实践意义。

引言与背景

数字化转型背景下的公共数据价值

当前，全球正处于数字化转型的关键时期，数据已成为驱动经济社会发展的核心生

产要素。根据国家互联网信息办公室发布的《数字中国发展报告(2022年)》显示，我国

数据产量年均增速超过25%，数据资源规模位居世界前列。其中，公共数据作为政府履

行职能过程中产生和收集的数据，占据了数据总量的近40%，具有覆盖面广、权威性高、

价值密度大等特点。公共数据的有效利用能够显著提升政府治理能力、优化公共服务供

给、促进产业创新发展。例如，在疫情防控中，多部门公共数据的融合分析为精准防控

提供了科学依据；在智慧城市建设中，公共数据的开放共享支撑了交通、医疗、教育等

领域的智能化应用。然而，公共数据的高价值性也使其成为隐私泄露的高风险领域，如

何在保障数据安全的前提下释放公共数据价值，成为数字政府建设面临的重要课题。

公共数据隐私保护的紧迫性

随着《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法

规的相继实施，我国数据保护法律体系基本形成，对公共数据的收集、存储、使用提出

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了明确要求。根据中国信息通信研究院的调研数据，2022年我国公共数据开放共享中

发生的数据泄露事件同比增长37%，其中涉及个人隐私的事件占比高达65%。这些事件

不仅损害了公民合法权益，也严重影响了政府公信力。公共数据隐私保护的紧迫性主要

体现在三个方面：一是公民隐私权意识显著提升，对个人信息保护的要求日益严格；二

是数据安全形势日趋严峻，新型攻击手段层出不穷；三是国际数据治理规则加速演变，

跨境数据流动面临更多合规挑战。在此背景下，传统依赖数据脱敏、访问控制等手段的

隐私保护方法已难以满足需求，亟需引入更加先进的技术手段。

多方安全计算技术的发展机遇

多方安全计算(MultiPartyComputation,MPC)作为密码学的重要分支，能够在不

泄露原始数据的前提下实现多方协同计算，为解决数据隐私与利用的矛盾提供了创新

思路。近年来，MPC技术取得了突破性进展，计算效率提升了近10倍，已在金融、医

疗等领域成功应用。根据Gartner预测，到2025年，60%的大型企业将采用一种或多

种隐私计算技术。我国”十四五”规划明确提出要”加强隐私计算等技术研发和应用”，为

MPC技术的发展创造了良好环境。将MPC技术应用于公共数据隐私保护，不仅能够

有效防范数据泄露风险，还能促进数据要素的安全流通，符合国家数据战略方向。本报

告正是在这一背景下，系统研究基于MPC的公共数据隐私保护协议，旨在为我国数据

要素市场建设提供技术支撑。

研究概述

研究目标与意义

本研究旨在构建一套基于多方安全计算的公共数据隐私保护协议体系，解决公共

数据开放共享中的隐