报告概览报告摘要数据安全已是当今社会重点关注对象,相关政府部门已出台一系列有关保护数据隐私的政策,在相关政策的扶持下将有助于隐私计算行业的茁长成才。 隐私计算技术的合理运用将有效保护数据安全,实现“可用而不可见”并将数据价值最大化。 隐私计算技术仍处于发展起始阶段,如需硬件支撑的可信执行环境全方位性能测试中表现最好,但其核心硬件技术并不成熟,任需时间与技术的累积。 特色图表隐私计算逻辑图隐私计算体系架构联邦学习架构图谱纵向联邦学习逻辑图谱横向联邦学习逻辑图谱多方安全架构图谱可信计算图谱区块链架构图谱同态加密图谱同态承诺图谱零知识证明图谱秘密分享图谱不经意传输图谱混淆电路图谱隐私计算商业模式图谱多方安全计算技术趋势联邦学习技术趋势可信计算技术趋势区块链维度分析可信执行环境维度分析多方安全计算维度分析联邦学习维度分析联邦学习产品性能测试隐私计算在云计算中的市场规模,2016-2025年预计隐私计算在物联网中的市场规模,2016-2025年预计登录后查看报告目录1. 2021年中国隐私计算行业研究报告2. 头豹研究院3. 报告阅读渠道4. 概览说明5. 目录6. CONTENTS7. 名词解释8. 第一章 综述9. 隐私计算行业概念分析——概念与架构(1/2)10. 隐私计算行业架构分析——概念与架构(2/2)11. 隐私计算行业核心技术分析——联邦学习(1/2)12. 隐私计算行业核心技术分析——联邦学习(2/2)13. 隐私计算行业核心技术分析——多方安全计算14. 隐私计算行业核心技术分析——可信计算15. 隐私计算行业核心技术分析——区块链16. 隐私计算行业技术实现路径分析——安全保护方案(1/3)17. 隐私计算行业技术实现路径分析——安全保护方案(2/3)18. 隐私计算行业技术实现路径分析——安全保护方案(3/3)19. 第二章 商业模式20. 隐私计算行业主流商业模式分析——商业模式21. 第三章 技术壁垒22. 隐私计算行业核心技术对比分析——技术趋势23. 隐私计算行业核心技术对比分析——维度分析24. 隐私计算行业核心技术对比分析——联邦学习产品性能测试25. 第四章 市场规模26. 隐私计算行业主要市场规模分析——在云计算中的市场规模27. 隐私计算行业主要市场规模分析——在软件端中的市场规模28. 隐私计算行业主要市场规模分析——在物联网中的市场规模29. 方法论30. 法律声明31. 头豹 Project Navigator 领航者计划介绍32. 头豹 Project Navigator 领航者计划与商业服务33. 快,问头豹!开通会员