数据要素体系与可信隐私计算技术研究报告

数据要素体系与可信隐私计算技术研究报告

作者单位：淞基科技（上海）有限公司、淞基信息通信研究院、淞基新一代信息技术网研究部
完成时间：2026 年 7 月

摘要

全球数字贸易格局深度重构背景下，各国数据跨境监管立法持续收紧，数据要素市场化确权、资产化流通、跨主体协同应用与跨境合规治理已成为数字经济核心战略议题。本报告立足国家数据基础制度顶层设计，系统拆解数据要素全生命周期体系架构，围绕数据确权与资产流转、联邦学习、机密计算 TEE、差分隐私、数据溯源审计、跨境数据安全合规六大核心维度，深度剖析可信隐私计算技术集群底层原理、技术范式、落地路径与产业应用场景。针对原始数据不可出境前提下多方联合建模、数据价值挖掘与个人信息保护、商业机密防护、政务数据安全管控三者之间的核心矛盾，构建技术、制度、监管三位一体的数字信任体系框架，对标全球数字贸易规则谈判核心诉求，梳理我国参与国际数据治理、建立自主可控可信数据流通基础设施的实施路径。报告同时研判当前技术落地痛点、产业瓶颈与政策短板，提出标准化建设、场景化落地、跨境试点、全链路审计监管四大发展对策，为数据要素市场规范化建设、隐私计算产业规模化推广、跨境数据合规流动提供理论支撑与实操参考。

关键词：数据要素；数据确权；隐私计算；联邦学习；TEE 机密计算；差分隐私；数据溯源；跨境数据合规；数字信任；数据资产化

一、绪论

1.1 研究背景

1.1.1 全球数据监管体系趋严，跨境流动规则壁垒加速形成

自欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）落地实施以来，美国《澄清境外数据合法使用法案》（CLOUD Act）、日本《个人信息保护法》、英国数据保护法案、东南亚多国跨境数据管控细则相继出台，全球范围内形成数据本地化存储、出境安全评估、数据主体授权、违规高额处罚的强监管格局。数据不再是无边界流动的信息载体，而是具备国家主权属性、民事财产属性、个人人格属性的复合型新型生产要素。
跨国企业、跨境供应链、国际经贸合作中，原始数据跨境传输面临严苛审查，一旦发生数据泄露、违规出境、超范围使用，企业将面临全球范围内巨额罚款、业务封禁乃至司法追责。传统直接拷贝、明文传输的数据共享模式完全无法适配当前全球监管环境，“原始数据不出域、可用不可见” 成为全球数据流通的硬性共识底线。

1.1.2 我国数据要素市场化改革进入制度落地与技术攻坚双阶段

2022 年《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（数据二十条）正式印发，确立数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四大基础制度框架，标志我国数据要素市场化从顶层设计迈入实操落地阶段。2026 年国家数据局联合多部门印发《关于培育数据流通服务机构 加快推进数据要素市场化价值化的意见》，明确支持数据资产入股、数据互换、数据托管、非原始数据跨境服务等新型交易模式，鼓励依托隐私计算、区块链、可信执行环境等技术搭建数据流通基础设施。
当前国内各地数据交易所、数据要素综合试验区密集落地，但普遍面临三大核心堵点：一是数据权属模糊，确权难、估值难、收益分配难；二是跨机构数据孤岛严重，政务、金融、工业、医疗等领域数据壁垒难以打破；三是数据共享与隐私安全天然冲突，数据提供方顾虑商业机密与合规风险不愿开放数据。可信隐私计算技术作为破解上述痛点的核心技术方案，成为数据要素体系建设不可或缺的底层支撑。

1.1.3 人工智能大模型规模化训练倒逼多方数据联合建模需求

生成式 AI、行业大模型训练需要海量多维度样本数据，单一企业、单一机构的数据体量与维度无法支撑模型迭代优化。行业内普遍需要多家主体联合训练算法模型，但直接汇聚原始数据会触碰《数据安全法》《个人信息保护法》红线。在此背景下，以联邦学习为代表的分布式建模技术、以 TEE 与多方安全计算为核心的密态计算技术、以差分隐私为基础的隐私增强技术，构成大模型合规训练的技术底座，实现多主体数据 “各存本地、协同计算、只传结果、不传明文”。

1.1.4 数字信任体系成为全球数字贸易规则谈判核心博弈点

WTO、CPTPP、DEPA 等多边贸易协定均将数据跨境流动、数据安全、隐私保护、数字知识产权、数据溯源追责纳入数字贸易核心条款。发达国家试图主导全球数据治理标准，推行其数据跨境自由流动规则；我国坚持数据主权优先、安全可控前提下有序开放跨境数据通道。可信隐私计算技术能够在不转移原始数据的前提下完成跨境数据协同分析，既守住数据主权底线，又满足跨境经贸、国际科研、跨国供应链的数据协作需求，是我国参与全球数字规则制定、掌握话语权的关键技术抓手。

1.2 研究核心问题界定

本报告围绕核心命题展开系统性研究：如何依托可信隐私计算完整技术栈，搭建适配国内数据基础制度、对标国际监管规则的数据要素全流程体系，在原始数据不出境、不跨域的约束条件下，实现数据确权登记、资产定价、流通交易、联合建模、审计溯源、跨境合规全链路闭环，平衡数据要素价值释放与国家安全、商业秘密、个人信息权益保护，构建可监管、可追溯、可计量、可确权的国家级数字信任基础设施。

1.3 研究意义

1.3.1 理论意义

整合数据要素制度经济学、密码学、分布式机器学习、硬件可信计算、监管科技多学科理论，打通 “制度规则 — 技术实现 — 市场交易 — 跨境治理” 逻辑链条，完善数据要素资产化流通的理论框架，填补隐私计算与数据基础制度融合落地的理论空白。

1.3.2 实践意义

为地方数据交易所、政务大数据平台、金融机构、制造业龙头企业、跨境贸易服务商提供标准化技术方案与合规路径；为监管部门建立数据流通事中事后审计、风险溯源、违规惩戒机制提供技术工具；助力国内隐私计算产业标准化、国产化、规模化发展，降低企业数据合规与数据协同成本。

1.3.3 战略意义

依托自主可控可信计算技术构建我国数据主权防护屏障，在全球数字贸易规则博弈中形成差异化合规方案，避免数据要素对外无序流失，做强国内数据要素大市场，赋能数字中国与新质生产力建设。

1.4 研究框架与研究方法

1.4.1 整体框架

第一部分绪论阐述研究背景、意义与核心方向；第二部分搭建数据要素全生命周期完整体系，拆解确权、资产化、流通、安全四大模块；第三部分分模块详解可信隐私计算核心技术集群（联邦学习、TEE 机密计算、差分隐私、多方安全计算）原理与架构；第四部分构建数据溯源与全流程审计监管体系；第五部分聚焦跨境数据监管合规与技术落地模式；第六部分梳理多行业典型落地应用场景；第七部分剖析当前产业现存痛点与瓶颈；第八部分提出针对性优化路径与发展对策；最后形成总结与未来趋势展望。

1.4.2 研究方法

文献研究法：梳理国家顶层政策文件、国内外法律法规、行业标准、学术期刊前沿成果；
案例分析法：调研国内数据要素试验区、头部科技企业隐私计算落地项目、跨境数据合规试点案例；
对比分析法：对标欧盟、美国、日韩数据治理与隐私技术体系，对比不同技术路线安全性能、算力开销、适用场景优劣；
规范分析法：结合现行法律条文，明确各类技术方案合规边界与风险红线。

二、数据要素体系顶层架构与核心运行机制

数据要素体系是以数据资源资源化盘点、产权明晰化确权、价值资产化评估、交易市场化流通、使用合规化管控、风险全链路治理为主线，覆盖数据采集、存储、加工、共享、交易、销毁全生命周期的制度与技术综合体系。结合 “数据二十条” 顶层设计，整体划分为四大核心子体系。

2.1 数据产权与确权登记子体系

2.1.1 数据确权核心矛盾

传统物权确权模式无法直接套用至数据要素：数据具备可复制、可复用、非排他、多主体衍生的特征，一份原始数据可经过加工衍生出多层级数据产品，涉及数据源提供方、采集方、加工方、算法方、使用方多重权益主体。过往数据流通乱象根源即为权属不清：公共数据归属政府，但开放利用收益分配无规则；企业经营数据归属法人，但共享后难以界定使用边界；个人信息数据归属于自然人，但商业场景中授权链条断裂。

2.1.2 分层确权制度设计

按照数据来源分为三类确权范式：

1. 公共数据：所有权归属各级行政机关与公共事业单位，使用权面向社会主体依法授权开放，数据加工产生衍生数据权益由加工主体与公共数据管理方按约定分配；

2. 企业生产经营数据：原始采集数据所有权归属数据持有企业，可授权其他主体获取有限使用权，衍生数据资产归加工方所有，原始数据提供方享有溯源与收益分成权利；

3. 个人信息类数据：人格权益永久归属自然人主体，企业仅可在明确授权范围内获取限定场景、限定期限的数据使用权，不得转授权、超范围使用。

2.1.3 技术化确权实现路径

依托区块链存证 + 隐私计算双重技术底座完成确权上链：
一是数据资源目录上链登记，对数据字段、数据量级、采集场景、授权范围进行哈希摘要存证，不存储原始明文，避免数据泄露；
二是使用权授权智能合约化，约定数据使用用途、调用频次、有效期限、收益分成比例，合约自动执行分成结算；
三是隐私计算网关锁定数据调用接口，仅允许合规授权范围内的密态计算访问，杜绝越权调取原始数据，从技术层面固化确权效力。

2.2 数据资产化评估与价值流通子体系

2.2.1 数据资产化认定条件

根据财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，企业可将符合条件的数据资源确认为无形资产或存货，核心前提为：数据可被企业控制、可明确用途、可产生经济利益、成本可可靠计量。而可信隐私计算模式下，数据无需出库即可对外提供计算服务，服务收益可计量、可溯源、可对账，完全满足资产入账认定标准，打通数据从资源到资产的会计闭环。

2.2.2 多元流通交易模式

国家数据局 2026 年 6 号文明确五类合规流通方式，全部可依托隐私计算落地：

1. 数据产品交易：脱敏加工后数据集、算法模型、分析报告，不涉及原始数据交付；

2. 数据服务采购：购买密态联合建模、数据统计分析、风险核验服务，数据始终留存于提供方本地；

3. 数据互换合作：甲乙双方在本地完成隐私求交，匹配交集样本互相提供特征计算结果，无明文交换；

4. 数据出资入股：以数据使用权作价入股合作主体，依托智能合约约定分红比例，原始数据不出企业内网；

5. 跨境数据托管服务：境外机构向境内数据持有方发起计算请求，境内完成密态运算后输出统计结果，原始数据全程留存在境内服务器，满足出境安全评估硬性要求。

2.2.3 收益分配机制

构建 “源头方分润、加工方收益、平台方服务费、监管方审计留痕” 四分收益框架：原始数据提供方按照调用频次与计算次数获取基础权益分成；模型训练、数据清洗加工主体享有衍生数据资产主要收益；数据交易所或可信流通平台收取合规鉴证与技术运维服务费；监管节点留存全链路账本用于合规核查，不参与利益分配。

2.3 数据分级分类安全治理子体系

按照数据敏感程度划分为三级管控清单：

1. 核心敏感数据：国家秘密、政务核心涉密数据、征信底层数据、核心商业机密、生物识别原始信息，严禁任何形式原始数据出境、跨域，仅可采用纯本地 TEE 单机计算，禁止多方协同；

2. 重要数据：人口基础信息、医疗病历、供应链核心经营数据、企业营收数据，可在同级区域内网开展联邦学习与 MPC 多方计算，跨省市流动必须完成安全评估；

3. 一般数据：公开脱敏数据、聚合统计数据、去标识化用户行为数据，可在隐私增强技术加持下跨主体、跨区域合规流通。

分级分类结果同步录入可信审计台账，不同等级数据匹配差异化隐私计算技术方案与审批流程，从制度层面划定技术应用边界。

2.4 全生命周期风险防控子体系

覆盖采集合规授权、存储加密防护、计算密态隔离、传输加密链路、使用用途锁定、销毁不可逆擦除六大环节。可信隐私计算并非单一环节技术，而是嵌入数据全生命周期的安全管控工具，核心目标是剥离数据所有权与使用权，做到 “数据不动算法动、原始不动结果动”，从根源消除数据被拷贝、倒卖、泄露的风险。

三、可信隐私计算核心技术集群原理与技术范式

可信隐私计算是一整套密码学、硬件安全、分布式架构、隐私增强算法的技术集合，核心目标为数据可用不可见、可控可计量、可审计可溯源。本章节逐一拆解五大核心技术模块：联邦学习、机密计算 TEE、差分隐私、多方安全计算 MPC、区块链溯源审计。

3.1 联邦学习：分布式多方联合建模核心框架

3.1.1 基础定义与核心逻辑

联邦学习（Federated Learning）由谷歌于 2016 年正式提出，打破传统集中式建模必须归集原始数据的模式。参与建模的 N 个数据方各自保留本地原始数据集，仅向协调方上传模型梯度参数、模型权重碎片，协调方聚合全局参数后下发更新指令，各节点本地迭代训练，全程无任何原始明文数据离开本地机房，天然适配跨机构联合建模场景。

3.1.2 三大主流架构分类

1. 横向联邦学习（样本对齐）：各方数据特征维度一致、用户样本互不重叠。例如多家连锁门店销售数据联合训练客流预测模型，每家门店样本不同、字段统一，适合统计类、预测类模型训练。

2. 纵向联邦学习（特征对齐）：各方用户样本高度重合、数据特征维度差异明显。典型场景为银行与电商企业，共用同一批客户群体，银行持有信贷履约数据，电商持有消费行为数据，两方纵向拼接特征训练风控反欺诈模型，是金融领域最常用方案。

3. 联邦迁移学习：样本与特征重叠度极低，通过迁移学习完成知识迁移，适用于跨行业冷启动建模，如工业制造与物流行业供应链协同分析。

3.1.3 原生缺陷与隐私增强优化

基础联邦学习存在梯度信息泄露风险，攻击者可通过逆向反推还原部分原始数据。因此工程落地必须叠加差分隐私、同态加密、秘密分享三重加固：梯度上传前注入噪声、参数采用密文传输、权重分片拆分上传，杜绝参数层面信息泄露。

3.2 TEE 可信执行环境：硬件级机密计算底座

3.2.1 技术本质

TEE（Trusted Execution Environment）即在 CPU 芯片内部划分一块与操作系统、应用程序完全隔离的安全加密区域，称为安全世界。操作系统侧的普通操作系统（Rich OS）无法读取、篡改、截获安全世界内部的内存数据与运算过程。数据加密载入 TEE 沙盒后，所有计算逻辑封闭运行，运算结束后仅输出最终结果，中间过程无明文落地，属于硬件根信任级别的机密计算。

3.2.2 主流技术体系

国际路线以 Intel SGX、AMD SEV、ARM TrustZone 为代表；国内国产化自主路线包含鲲鹏 TEE、飞腾可信计算架构、国密算法适配可信硬件，完全适配信创体系与数据安全自主可控要求。
TEE 支持单机多任务密态计算，也可搭建分布式可信集群，多节点 TEE 硬件组成可信计算池，外部网络无法穿透访问内存明文，抵御内存扫描、系统提权、木马劫持等攻击手段。

3.2.3 优势与适用边界

优势：算力损耗低、工程部署简单、延迟远低于纯密码学 MPC 方案，适合大模型推理、实时风控、高频次数据查询场景；
局限：原始数据需要导入对应硬件节点，数据会进入第三方硬件服务商服务器，跨境场景下若 TEE 芯片为境外厂商架构，存在供应链安全隐患，核心政务涉密数据需优先选用国产可信硬件。

3.3 差分隐私：具备数学可证明隐私边界的隐私增强技术

3.3.1 核心数学原理

差分隐私（Differential Privacy）由 Dwork 在 2006 年确立理论体系，核心数学约束：在数据集内增加或删除任意一条单样本数据，算法输出结果的概率分布不会发生显著偏移。通俗而言，攻击者无法通过查询结果定位到任何一个具体自然人或单条原始记录，从统计学层面抹除个体数据辨识度。

3.3.4 两类部署模式

1. 本地化差分隐私 LDP：数据在终端设备本地注入噪声后再上传聚合，适用于手机端、物联网终端用户数据采集；

2. 中心化差分隐私 CDP：数据汇聚至计算节点后在聚合结果中添加噪声，多用于政务统计、人口普查、行业宏观数据分析。

3.3.5 落地价值

差分隐私提供可量化的隐私预算（ε 值），监管机构可通过限定隐私预算数值，明确数据脱敏与分析的合规阈值，是唯一能够出具数学层面隐私安全证明的技术，可直接用于应对 GDPR、个人信息出境合规审查中的隐私举证环节。

3.4 多方安全计算 MPC：密码学端到端密文计算

多方安全计算无需依赖特殊硬件，完全基于密码学协议实现多方输入数据全程密文运算。参与方将原始数据拆分为多份秘密份额，分别发送至不同计算节点，任意单一节点无法还原完整明文，必须所有节点协同完成加减乘除、逻辑比对等基础运算，最终解密输出结果。
MPC 安全等级最高，不存在硬件后门风险，但算力开销极大，常规查询类任务延迟可达秒级至分钟级，更适合低频、高安全等级场景：政企数据求交、征信黑名单匹配、跨境高敏感数据对账。行业内普遍采用 “MPC+TEE + 联邦学习” 融合架构，兼顾安全强度与运算效率。

3.5 四大核心技术路线多维对比

四、基于区块链的数据溯源审计全链路监管体系

可信隐私计算解决数据 “使用不可见” 问题，但必须配套溯源审计体系解决 “行为可追溯、违规可追责” 监管诉求，区块链凭借不可篡改、时序存证、链式账本特性，成为审计体系核心载体。

4.1 溯源审计五大存证节点

1. 数据接入存证：每一条数据集上链哈希登记，记录数据来源主体、采集时间、授权文件编号；

2. 计算任务存证：发起方提交计算申请、用途说明、调用频次，智能合约自动校验授权权限，校验通过后方可启动隐私计算任务；

3. 过程日志存证：隐私计算网关记录每一次参数交互、TEE 任务启停、MPC 分片流转日志，日志哈希实时上链；

4. 结果输出存证：最终返回的统计结果、模型文件生成唯一凭证，绑定任务编号存入链上账本；

5. 销毁注销存证：授权期限到期后系统自动锁定接口，发起数据使用权注销上链备案，完成闭环。

4.2 事中动态监管与事后逆向追责

监管部门作为联盟链超级节点，无需访问业务明文数据，仅通过链上账本即可完成全流程穿透式监管：
一是批量筛查超频次调用、越权限申请、异常跨境 IP 访问等风险行为，实时拦截违规计算任务；
二是出现数据泄露纠纷时，可通过链式证据锁定责任主体，调取完整操作台账作为行政执法与司法取证依据；
三是建立数据使用用量计量台账，按照调用量自动核算数据资产收益，实现收益分配自动化、透明化。

4.3 数据可信空间整体架构

参照《可信数据空间发展行动计划（2024—2028 年）》建设要求，隐私计算集群 + 区块链审计链共同构成区域可信数据空间，内部划分数据资源层、隐私计算调度层、审计监管层、应用服务层、跨域网关层五层架构，实现一平台统筹确权、交易、计算、监管全业务流程。

五、全球跨境数据监管合规框架与隐私计算落地模式

5.1 国际主流跨境数据监管规则核心约束

1. 欧盟 GDPR：严格数据最小必要原则、数据主体知情权与删除权，禁止无充分保障下个人信息出境，仅允许具备同等隐私保护水平的第三国接收数据；

2. 美国 CLOUD 法案：美国司法机关可强制要求境内企业调取存储于全球任意地区的数据，倒逼跨国企业必须将核心业务数据本地留存；

3. 中国《数据出境安全评估办法》《个人信息出境标准合同办法》：重要数据出境必须完成国家级安全评估；批量个人信息出境可采用标准合同、认证、安全评估三条路径，核心红线为原始个人信息不得随意出境。

5.2 原始数据不出境的三类跨境合规技术方案

5.2.1 境内部署计算节点，境外发起查询请求（主流方案）

所有原始数据永久存储在中国境内服务器集群，境外合作方通过跨境专线发起加密计算请求，请求指令经过跨境网关合规校验后，调度本地隐私计算资源完成建模、统计、比对运算，仅将聚合后无个体标识的结果回传境外。全程原始数据未离开我国境内物理机房，完全规避出境安全评估中数据外流风险，广泛应用于跨国供应链、外资企业国内用户数据分析、跨境电商风控。

5.2.2 双节点镜像联邦架构

境内、境外分别搭建对等联邦学习节点，境内节点存储本土数据，境外节点存储海外业务数据，两方仅交互模型参数，双方均不触碰对方原始数据集，适用于跨国集团全球用户画像联合建模。

5.2.3 数据信托 + 隐私托管模式

依托自贸试验区、数据跨境试点区域设立数据信托机构，境内企业将数据使用权委托信托机构托管，境外合作方与信托机构签订合规服务协议，由信托机构统一使用隐私计算技术提供数据服务，隔离数据提供方与境外主体直接对接，由信托机构承担合规主体责任，降低企业跨境合规压力。

5.3 我国参与全球数字贸易规则谈判技术抓手

在 DEPA、WTO 数字贸易议题磋商中，我方可以 “隐私计算驱动数据可用不可见跨境协作” 作为差异化方案：既不照搬欧美无限制跨境流动规则，也不采取完全数据锁死模式，以技术手段实现数据主权可控前提下的国际数据协作，形成兼具安全与开放的中国方案，提升我国在全球数据治理领域的制度性话语权。

六、多行业场景落地应用实践分析

6.1 金融行业：反欺诈、信贷风控、供应链金融

金融是隐私计算商业化落地最早、场景最成熟的领域。银行、消费金融公司、保险机构之间数据孤岛严重，直接共享客户名单涉嫌侵犯个人信息。
纵向联邦学习可打通银行信贷数据、电商消费数据、运营商通信数据，多方联合训练信贷风控模型，无需交换客户手机号、身份证等核心标识，坏账率可降低 0.4~1.2 个百分点；供应链金融场景中，核心企业上下游多级应收账款数据通过 MPC 隐私求交确权，确权周期由 7 天压缩至数小时，融资成本显著下降；医保与商业保险跨机构结算依托 TEE 可信计算实现免材料自动理赔，已在北京、浙江多地落地规模化项目。

6.2 政务与智慧城市：跨部门数据共享一网统管

公安、社保、税务、民政、市场监管等政务部门数据分属独立业务系统，传统数据共享平台需要归集全量明文数据，安全风险极高。依托政务隐私计算中台，各委办局数据保留在自有业务内网，跨部门业务核验（如居住证办理、资质联审、失信人员比对）在密态环境下完成，实现 “数据多跑路变算法多跑路”，大幅简化一网通办审批流程。城市交通流量预测、应急指挥调度采用横向联邦学习汇聚多路摄像头、路网数据，不采集具体车牌与行人信息，兼顾城市治理效率与公民隐私保护。

6.3 医疗健康：跨院病历协同与科研数据分析

不同医院电子病历、影像数据属于强敏感个人健康信息，禁止跨院明文传输。联邦学习支持多家三甲医院联合训练肿瘤影像 AI 识别模型，影像原始文件始终存储于本院服务器，仅模型迭代参数互通，可提升疑难病症识别准确率；公共卫生流行病学统计采用差分隐私技术汇总区域病例数据，发布宏观流行病分析报告，无法定位具体患者个人信息，符合卫健系统数据合规要求。

6.4 工业制造业：产业链协同与工业大模型训练

汽车、装备制造产业链上下游零部件厂商、总装厂、物流企业数据相互隔离，库存、产能、订单数据属于核心商业机密。基于隐私计算搭建工业数据协同平台，上下游企业在不泄露订单明细的前提下协同优化排产计划、预测供应链断供风险；工业设备传感器数据采用端侧差分隐私上传聚合，训练设备故障预测大模型，保护工厂生产工艺与核心经营数据。广东省全域数据要素流通体系已将工业隐私协同作为核心示范场景，接入全省 21 地市工业数据节点。

6.5 跨境贸易与出海企业：海外业务合规数据分析

跨境电商企业国内用户订单、支付数据不得直接传输至海外总部，通过境内隐私计算服务输出用户消费偏好聚合分析报表；外贸企业海外客户资信核验，在国内完成跨境多方安全计算黑名单比对，原始客户信息留存境内，满足海关、网信部门数据出境监管要求。

七、当前产业发展现存痛点与核心瓶颈

7.1 技术层面：标准不统一，多架构互联互通难度大

目前国内隐私计算厂商技术协议、加密算法、调度接口自成体系，联邦学习框架、TEE 可信规范、MPC 协议缺乏国家级统一强制标准，不同厂商平台无法跨平台组网协同，形成新的 “技术孤岛”，抬高政企客户多场景集成部署成本。国产化密码算法适配程度参差不齐，部分商用方案仍依赖境外开源密码库，存在供应链安全隐患。

7.2 制度层面：数据确权法律细则不完善，资产估值缺乏通用体系

“数据二十条” 仅搭建确权顶层框架，但针对衍生数据权益划分、个人信息数据授权流转细则、数据资产产权登记流程尚未出台全国统一法律法规；第三方数据资产评估机构资质、估值模型、定价规则无行业统一规范，数据资产入账、质押、融资缺乏明确实操指引，制约数据要素规模化交易流通。

7.3 监管层面：针对隐私计算的专项监管规则空白

现有《数据安全法》《个人信息保护法》主要约束明文数据处理行为，对于密态计算、参数传输、梯度交互过程中的信息泄露判定、违规界定、处罚依据缺少司法解释与监管细则。监管机构缺少标准化隐私计算安全检测工具，难以快速核验平台是否存在后门、参数泄露、越权计算等隐蔽风险。

7.4 成本层面：中小微企业部署门槛偏高

隐私计算服务器硬件、国产化 TEE 可信芯片、定制化平台开发前期投入较高，大型集团、省级政务平台可承担建设成本，但海量中小微企业无力单独搭建私有化隐私计算节点，行业 SaaS 化公共可信算力服务供给不足，普惠型数据流通基础设施建设滞后。

7.5 跨境层面：国际互认合规体系尚未建立

我国隐私计算技术方案尚未与欧盟 GDPR 数据保护认证、美国隐私盾框架形成双向互认，国内企业采用自研方案开展跨境数据协作时，仍需重复完成境外合规认证，跨境业务流程繁琐。

八、数据要素体系与可信隐私计算产业优化发展对策

8.1 加快国家级标准体系建设，推进信创全栈国产化适配

由全国信标委、国家数据局牵头制定隐私计算基础通用国家标准，统一联邦学习交互协议、MPC 密码协议、TEE 可信固件接口、审计存证数据格式；强制推动国密 SM2/SM3/SM4 算法嵌入全链路技术栈，淘汰境外非开源加密组件；建立隐私计算产品安全检测认证目录，纳入数据要素基础设施采购准入清单，杜绝存在安全后门的产品进入政务、央企采购体系。

8.2 完善数据确权与资产交易法制细则，搭建全国一体化登记平台

上线国家级数据产权公共登记区块链基础设施，统一公共数据、企业数据、个人衍生数据确权登记流程；出台数据资产评估行业指引，培育官方备案第三方估值机构，明确数据资产会计确认、质押融资、破产清算相关司法规则；扩容全国数据交易所互联互通网络，将隐私计算服务纳入标准化数据产品品类，制定服务定价参考基准。

8.3 构建监管科技体系，建立穿透式密态审计监管工具

网信、公安、数据管理部门联合研发隐私计算专项监管探针系统，可接入各类隐私计算平台联盟链，在不解析业务明文前提下自动识别梯度泄露、越权调用、违规跨境传输风险；出台《隐私计算数据处理合规指引》，明确各类技术场景下个人信息与重要数据使用红线，细化违法情形行政处罚裁量标准，实现技术创新与监管约束同步落地。

8.4 布局普惠型公共可信算力基础设施，降低中小微企业使用成本

依托国家算力枢纽节点、东数西算工程布局区域公共隐私计算算力中心，以按需订阅 SaaS 模式向中小微企业开放密态计算能力，由地方财政补贴算力成本；鼓励数据交易所推出轻量化隐私计算网关工具，支持小微企业零代码接入数据流通网络，破除技术与资金壁垒。

8.5 扩大跨境数据合规试点，推动国际规则互认

扩容上海、广东、海南、浙江数据跨境服务试点示范区，批量落地隐私计算跨境数据协作示范项目；依托 DEPA 等多边机制输出我国可信数据流通技术标准，推动与欧盟、新加坡等经济体开展隐私保护合规体系双向互认；探索建立跨境数据信托国家级试点制度，明确信托机构法律权责，打造可复制可推广的跨境数据安全流动范式。

8.6 推动多技术融合创新，布局下一代可信数据基础设施

鼓励隐私计算与大模型、区块链、物联网、量子加密技术深度融合：研发原生支持差分隐私的基座大模型；打造 “隐私计算 + 数字人民币” 数据资产结算体系，实现数据服务自动计价链上支付；面向终端物联网设备研发轻量化联邦学习组件，构建端边云一体化全域可信数据网络。

九、总结与未来发展趋势

9.1 全文总结

在全球数据监管收紧与国内数据要素市场化改革双向驱动下，数据确权资产化、多方联合建模、全流程安全溯源、跨境合规管控构成数字经济发展的刚性需求。可信隐私计算技术集群通过联邦学习、TEE 机密计算、差分隐私、多方安全计算四大核心路径，从技术底层实现原始数据不出域、数据可用不可见，系统性化解数据价值挖掘与国家安全、商业秘密、个人信息保护之间的核心矛盾。
数据要素体系本质是制度规则与技术底座的耦合体系：制度层面明晰产权、交易、收益、治理规则；技术层面依靠可信隐私计算与区块链审计搭建数字信任基础设施；跨境层面依托本地化密态运算守住数据主权底线，参与全球数字贸易规则构建。当前行业仍面临标准、法规、监管、成本、国际互认多重阻碍，需要政策、产业、监管三方协同补齐体系短板。

9.2 中长期发展趋势预判

第一，隐私计算将从可选增值技术转变为数据流通领域强制性基础安全标配，所有跨主体数据交易与共享业务必须嵌入可信计算与审计存证能力；
第二，数据要素市场将形成 “公共算力枢纽 + 行业私有节点 + 跨境信托网关” 三级基础设施格局，全国一体化数据要素流通网络全面成型；
第三，全球数字治理将分化出欧美数据自由流动、中国可控可信流通两大主流范式，隐私计算将成为我国数字领域核心技术外贸与标准输出赛道；
第四，数据资产将正式纳入企业常态化财务管理体系，数据质押、数据入股、数据资产证券化等新型资本运作模式规模化落地，数据作为新型生产要素完全融入市场经济循环。

数字信任是数字文明的基石，数据要素体系建设与可信隐私计算技术迭代，既是做强我国数字经济新质生产力的内在要求，也是筑牢国家数据安全屏障、掌握全球数字治理主动权的战略抓手。未来需持续统筹发展与安全，以技术创新固化制度成果，以制度规范引导技术向善，真正实现数据要素安全、有序、高效、普惠流通。

附录一：数据来源说明

1. 政策文件来源：中共中央国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》、国家数据局等多部门《关于培育数据流通服务机构加快推进数据要素市场化价值化的意见》、《数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《数据出境安全评估办法》、工信部《可信数据空间发展行动计划（2024—2028 年）》、各省市数据要素综合试验区官方公示文件（中国政府网、国家数据局官网、地方政务公开平台，2022—2026）；

2. 行业案例与数据来源：世界互联网大会隐私计算产业白皮书、金融科技行业年度报告、国家卫健委医疗数据共享试点公开资料、广东省全域数据要素流通体系建设公示信息、头部科技企业隐私计算公开落地案例（蚂蚁密算、微众银行、腾讯云、工信部信通院行业调研报告，2023—2026）；

3. 技术理论来源：IEEE 联邦学习国际标准文档、ISO 隐私保护计算标准规范、Dwork 差分隐私原始学术论文、Intel SGX 与国产可信计算架构技术白皮书、国内信创产业联盟隐私计算技术规范；

4. 市场与产业数据来源：赛迪顾问、艾瑞咨询、头豹研究院 2024—2026 年隐私计算行业市场规模、应用场景统计分析报告；

5. 跨境规则来源：欧盟 GDPR 官方文本、美国 CLOUD Act 法案、DEPA 数字经济伙伴关系协定数字贸易章节、新加坡《个人数据保护法》跨境条款公开译本。

附录二：免责声明

1. 本报告由淞基科技（上海）有限公司、淞基信息通信研究院、淞基新一代信息技术网研究部独立编撰完成，仅用于行业学术研究、产业参考与内部战略研判，不构成任何商业投资建议、项目落地强制执行方案与法律合规最终判定依据；

2. 报告引用的政策条文、行业案例、统计数据均来自公开可查询官方渠道与权威第三方研究机构，若引用内容存在版权权属争议，相关方可联系编撰单位予以更正或删除；

3. 报告中各类技术方案优劣对比、场景适配性分析基于当前公开技术参数与工程实践总结，不针对任何厂商产品作出背书或排他性评判；

4. 企业、机构如依据本报告内容开展数据要素业务、隐私计算项目建设、跨境数据流动操作，需结合自身业务场景另行聘请法务、网信合规专业人员完成专项风险评估与行政审批，因直接照搬本报告内容产生的合规风险、经济损失与法律责任由使用方自行承担；

5. 本报告版权归上述三家编撰单位共同所有，未经书面正式授权，禁止全文转载、篡改、商用刊发与二次汇编，合规引用需标注完整出处与作者单位。