隐私计算赋能医疗大数据安全流通策略-1

隐私计算赋能医疗大数据安全流通策略演讲人01隐私计算赋能医疗大数据安全流通策略02引言：医疗大数据流通的价值困境与隐私计算的破局意义03医疗大数据流通的核心困境：安全、合规与价值的三角博弈04隐私计算的核心逻辑：医疗大数据安全流通的技术基石05隐私计算赋能医疗大数据安全流通的策略体系06实践挑战与未来展望：在理想与现实之间寻找平衡07结论：隐私计算——医疗大数据流通的“安全与价值”平衡之道目录01隐私计算赋能医疗大数据安全流通策略02引言：医疗大数据流通的价值困境与隐私计算的破局意义引言：医疗大数据流通的价值困境与隐私计算的破局意义作为深耕医疗数据领域十余年的从业者，我亲历了医疗大数据从“沉睡”到“觉醒”的全过程。电子病历、医学影像、基因组学、公共卫生监测……这些分散在不同医疗机构、科研单位的海量数据，本应是推动精准医疗、临床科研、公共卫生决策的核心引擎。然而，现实中却存在着触目惊心的“数据孤岛”与“隐私悖论”：一方面，临床医生亟需跨机构的患者全量数据优化诊疗方案，科研人员需要多中心数据验证药物疗效，公共卫生部门依赖实时数据监测疫情趋势；另一方面，医疗数据直接关联个人生命健康，属于《个人信息保护法》明确的“敏感个人信息”，其泄露、滥用可能导致患者歧视、隐私侵犯甚至社会信任危机。据国家卫健委统计，我国超90%的三级医院数据处于“孤岛状态”，仅30%的科研项目能实现跨机构数据共享，而全球每年因医疗数据泄露造成的经济损失超过420亿美元。这种“数据价值难以释放”与“隐私安全难以保障”的矛盾，已成为制约医疗健康领域创新的核心瓶颈。引言：医疗大数据流通的价值困境与隐私计算的破局意义正是在这样的背景下，隐私计算（Privacy-PreservingComputation）技术进入我们的视野。它以“数据可用不可见、用途可管不可侵”为核心，通过密码学、分布式计算、人工智能等技术的深度融合，实现了数据在“不共享原始数据”的前提下完成联合计算与价值挖掘。近年来，联邦学习、安全多方计算、差分隐私等隐私计算技术在医疗领域的试点应用已初见成效——从跨医院糖尿病并发症预测模型训练，到区域医疗影像协同诊断，再到基因数据联合科研，隐私计算正在逐步破解医疗大数据流通的“安全与价值”难题。本文将结合行业实践，从技术逻辑、应用策略、实践挑战等维度，系统探讨隐私计算如何赋能医疗大数据安全流通，为医疗数据要素的市场化配置提供可落地的解决方案。03医疗大数据流通的核心困境：安全、合规与价值的三角博弈医疗大数据流通的核心困境：安全、合规与价值的三角博弈在深入探讨隐私计算之前，我们必须先厘清医疗大数据流通面临的深层矛盾。这些矛盾并非单一技术问题，而是交织着政策法规、技术能力、利益分配与伦理认知的复杂体系，具体可从以下三个维度展开：法律合规的“红线”与数据流通的“刚需”冲突医疗数据的敏感性与公共价值的双重属性，决定了其流通必须在严格的合规框架下进行。我国《个人信息保护法》明确规定，处理敏感个人信息需取得“单独同意”，且应满足“特定目的和充分必要”原则；《数据安全法》要求建立数据分类分级管理制度，对核心数据实行“全流程管控”；《医疗卫生机构网络安全管理办法》则进一步明确，医疗数据出境、共享需通过安全审查。这些法规构成了医疗数据流通的“高压线”——任何未经患者明确授权、超出特定目的、或存在泄露风险的数据流通行为，都可能面临法律追责。然而，医疗场景的数据流通需求却具有“刚性”与“即时性”。例如，突发公共卫生事件中，疾控部门需在小时内汇总多医院的病例数据以制定防控策略；临床罕见病研究，需要跨中心收集数百例患者基因数据才能构建有效模型；远程医疗会诊，需实时调取患者在不同医院的检查报告以避免重复检查。法律合规的“红线”与数据流通的“刚需”冲突在这些场景下，传统的“数据集中后共享”模式（如建立区域医疗数据平台）显然无法满足时效性要求，而“点对点数据传输”又难以规避合规风险。这种“合规要求高”与“流通需求急”的矛盾，导致许多医疗机构宁愿选择“数据封存”也不愿冒险共享，形成“合规性绑架”的困局。技术瓶颈的“枷锁”与数据价值的“释放”矛盾即便解决了合规问题，传统数据流通技术在安全性与可用性之间仍难以平衡。目前医疗数据流通主要依赖三种技术路径，但均存在明显缺陷：1.数据加密与脱敏：通过对称加密、哈希算法对原始数据进行加密或脱敏处理，再进行共享。但这种方法存在“脱敏不可逆”问题——过度脱敏会破坏数据特征（如删除患者年龄、性别可能影响疾病风险模型准确性），脱敏不足则仍可能通过关联攻击（如结合公开的住院记录推断患者隐私）。例如，某研究团队曾通过“公开的voter数据库+医疗脱敏数据”，成功匹配出特定患者的HIV感染状态，凸显了脱敏技术的局限性。2.数据集中平台：由第三方机构（如区域医疗云）收集各机构数据，建立统一数据池供用户调用。该模式虽便于管理，但存在“单点泄露风险”——一旦平台被攻击，所有集中数据将面临大规模泄露。2021年美国某医疗云平台泄露超1000万患者数据的事件，就集中暴露了数据集中模式的脆弱性。技术瓶颈的“枷锁”与数据价值的“释放”矛盾3.API接口调用：通过标准化接口实现数据查询与调取，但接口权限控制复杂，且原始数据仍需在传输过程中明文呈现，易受中间人攻击。此外，接口调用效率低下（如调取患者10年病史需发起数十次请求），难以支持大规模数据联合计算场景。这些技术瓶颈导致医疗大数据流通陷入“两难”：要么牺牲安全性换取数据可用性，要么牺牲可用性保障安全性，而数据价值恰恰需要在“高安全性”与“高可用性”的平衡中才能释放。利益博弈的“壁垒”与数据要素的“流动”需求医疗数据流通还面临着跨机构、跨主体的利益博弈壁垒。数据作为新型生产要素，其权属划分、收益分配机制尚未明确。在传统模式下，医疗机构投入大量资源收集、存储、标注患者数据，却因担心数据被“无偿使用”而拒绝共享；科研机构、企业虽需数据开展研究，但难以支付高昂的数据采购成本，或因数据所有权不明而陷入“侵权风险”；患者作为数据的“原始主体”，其知情权、收益权更难得到保障。这种“利益分配失衡”导致数据要素流动受阻。例如，某三甲医院曾尝试与药企合作开展糖尿病药物研发，双方就“数据使用范围、研发成果归属、患者隐私保护”等问题长达半年未达成一致，最终导致项目搁浅。此外，不同医疗机构间的数据标准不统一（如电子病历格式、医学术语编码差异）、数据质量参差不齐（如基层医院数据缺失严重），进一步加剧了数据整合的难度，形成“有数据不敢用，有需求没数据”的恶性循环。04隐私计算的核心逻辑：医疗大数据安全流通的技术基石隐私计算的核心逻辑：医疗大数据安全流通的技术基石面对上述困境，隐私计算通过“重构数据使用范式”，为医疗大数据安全流通提供了技术可能。其核心逻辑在于：通过密码学与分布式计算技术，让数据在“不离开本地”的前提下，参与联合计算与价值挖掘，从而实现“数据主权不转移、隐私信息不暴露、计算结果可验证”。下面，我们将结合医疗场景需求，解析隐私计算的核心技术及其适配性：联邦学习：跨机构数据建模的“协作框架”联邦学习（FederatedLearning,FL）由谷歌于2016年提出，其核心思想是“数据不动模型动，模型共享参数不共享数据”。在医疗场景中，参与计算的各机构（如医院、疾控中心）作为“客户端”，仅将本地模型参数（如神经网络权重）加密后上传至中央服务器，服务器聚合多方参数更新全局模型，再将模型下发至各客户端迭代训练。整个过程中，原始数据始终保留在本地机构，无需传输或共享。医疗适配性优势：-保护数据主权：各机构数据不出本地，符合《个人信息保护法》中“敏感个人信息不应出境”的要求，尤其适合跨国、跨区域医疗数据合作（如国际多中心药物临床试验）。联邦学习：跨机构数据建模的“协作框架”-兼容异构数据：不同医疗机构的数据格式、质量可能存在差异（如三甲医院电子病历结构化程度高，基层医院以文本记录为主），联邦学习支持“非独立同分布”（Non-IID）数据训练，可通过联邦平均（FedAvg）、联邦正则化（FedProx）等算法提升模型鲁棒性。-动态参与机制：医疗机构可根据业务需求灵活加入或退出联邦学习网络，例如某医院在流感季结束后暂停参与流感预测模型训练，节省计算资源。典型案例：某顶级三甲医院联盟利用联邦学习构建跨医院肺癌早期筛查模型，联合全国30家医院的1.2万份CT影像数据，在不共享原始影像的前提下，模型AUC达0.92，较单一医院数据训练提升15%，且各医院数据隐私得到完全保护。安全多方计算：隐私保护的“联合计算引擎”安全多方计算（SecureMulti-PartyComputation,SMPC）允许多个参与方在各自私密数据不泄露的前提下，共同完成计算任务并输出结果。其核心是通过秘密分享（SecretSharing）、混淆电路（GarbledCircuit）、零知识证明（Zero-KnowledgeProof）等密码学技术，将计算任务拆分为多个子任务，各参与方仅持有子任务的“碎片信息”，最终通过协议聚合得到正确结果，且任何一方都无法从子任务中推断出其他方的原始数据。医疗适配性优势：-支持高敏感数据计算：尤其适合涉及基因数据、精神疾病诊断记录等“超敏感”数据的联合计算场景。例如，多家医院需联合统计某遗传病的基因突变频率，通过SMPC可确保各医院基因数据不泄露，仅输出汇总后的突变率。安全多方计算：隐私保护的“联合计算引擎”-细粒度权限控制：可通过“最小必要原则”设置计算权限，如仅允许计算“糖尿病患者中高血压患病率”，而不提供其他无关信息。-结果可验证性：零知识证明技术可确保计算结果的正确性，避免参与方篡改数据或伪造结果。典型案例：某基因检测公司与三家医院合作开展乳腺癌易感基因（BRCA1/2）联合研究，利用SMPC技术，各医院加密上传患者基因数据，公司仅获得基因突变与乳腺癌风险的关联分析结果，无法获取任何原始基因信息，研究效率提升40%的同时，患者隐私零泄露。差分隐私：统计数据的“安全扰动器”差分隐私（DifferentialPrivacy,DP）通过在查询结果中添加经过精心设计的“噪声”，使得攻击者无法通过查询结果反推任意个体的信息。其核心是“相邻数据集”概念——即在数据集中增删任意一条记录，查询结果的波动不超过阈值（由隐私预算ε控制）。ε越小，隐私保护强度越高，但查询结果的准确性越低。医疗适配性优势：-适用于公共卫生数据发布：疾控部门需定期发布传染病统计数据（如流感发病率、疫苗接种率），直接发布原始数据可能泄露患者隐私，而差分隐私可在统计数据中添加噪声，既保证数据可用性，又保护个体隐私。-动态隐私保护：支持“隐私预算分配”，如对高敏感数据（如精神疾病患者数量）分配较小的ε，对低敏感数据（如普通门诊量）分配较大的ε，实现“精准保护”。差分隐私：统计数据的“安全扰动器”-与联邦学习、SMPC协同：可在联邦学习模型输出端或SMPC计算结果中叠加差分隐私，形成“多层防护”，进一步提升安全性。典型案例：某省疾控中心利用差分隐私技术发布2023年流感周报，在发病率数据中添加拉普拉斯噪声（ε=0.5），公众仍能准确判断流感趋势，而攻击者无法通过数据反推具体患者信息，隐私泄露风险降低90%。可信执行环境：硬件级安全的“数据计算沙盒”可信执行环境（TrustedExecutionEnvironment,TEE）是通过CPU硬件隔离技术（如IntelSGX、ARMTrustZone）创建的“安全计算沙盒”。应用程序在TEE内运行时，其代码和数据内存会被加密保护，即使操作系统或内核被攻击，攻击者也无法获取TEE内的敏感信息。数据仅在TEE内解密计算，计算结果加密后输出，实现“端到端安全”。医疗适配性优势：-高性能计算支持：TEE支持复杂的机器学习模型训练与推理（如深度学习影像分析），计算效率较纯密码学方法（如联邦学习）提升2-3倍，适合实时性要求高的场景（如急诊影像诊断）。可信执行环境：硬件级安全的“数据计算沙盒”-轻量化部署：无需改变现有数据存储架构，仅需在服务器或终端设备上部署TEESDK，即可实现数据安全计算，适合中小医疗机构快速接入。-审计与验证：TEE提供远程证明（RemoteAttestation）功能，用户可验证计算环境的安全性，确保数据未被篡改。典型案例：某互联网医院利用基于IntelSGX的TEE技术构建远程会诊平台，医生在TEE内调取患者在不同医院的检查报告，AI辅助诊断模型在TEE内完成分析，仅输出诊断报告，原始检查数据始终加密存储，会诊效率提升60%，且通过国家三级等保认证。05隐私计算赋能医疗大数据安全流通的策略体系隐私计算赋能医疗大数据安全流通的策略体系技术是基础，策略是关键。隐私计算要真正赋能医疗大数据安全流通，需构建“技术-制度-生态”三位一体的策略体系，从场景适配、合规保障、机制设计、标准规范等维度，实现“技术可用”向“制度可信”“生态可持续”的跨越。（一）分层分类场景适配策略：基于数据敏感度与计算需求的精准匹配医疗大数据场景多样，数据敏感度、计算目标、实时性要求各不相同，需采用“分层分类”的隐私计算适配策略，避免“一刀切”的技术堆砌。我们可根据“数据敏感度”与“计算复杂度”两个维度，将医疗数据流通场景划分为四类，并对应推荐隐私计算技术组合：|场景类型|数据敏感度|计算复杂度|典型应用场景|推荐隐私计算技术组合|隐私计算赋能医疗大数据安全流通的策略体系|--------------------|----------------|----------------|---------------------------------|---------------------------------------------------||低敏感-低复杂度|低（如门诊量）|低（统计汇总）|公共卫生数据发布、医疗资源调配|差分隐私+区块链存证||低敏感-高复杂度|低（医学影像）|高（模型训练）|跨医院影像辅助诊断、疾病预测|联邦学习+TEE（模型推理端）||高敏感-低复杂度|高（基因数据）|低（联合统计）|遗传病流行病学调查、药物靶点筛选|安全多方计算+差分隐私（结果端）|隐私计算赋能医疗大数据安全流通的策略体系|高敏感-高复杂度|高（病历数据）|高（联合建模）|罕见病研究、新药临床试验|联邦学习+安全多方计算+TEE+零知识证明（全流程防护）|实施要点：-数据分级分类先行：依据《医疗健康数据安全管理规范》（GB/T42430-2023），对医疗数据进行“一般-重要-核心”三级分类，对核心数据（如基因数据、重症病历）采用“多层加密+联邦学习+TEE”组合防护，对一般数据（如门诊量）可采用轻量化差分隐私。-动态技术切换：同一场景下，根据计算阶段调整技术策略。例如，在药物临床试验初期，采用安全多方计算进行基因数据关联分析；在模型验证阶段，切换至联邦学习进行多中心数据训练，平衡效率与安全性。隐私计算赋能医疗大数据安全流通的策略体系（二）制度协同与合规保障策略：构建“法律-技术-伦理”三位一体的治理框架隐私计算的落地离不开制度保障，需从法律合规、伦理审查、权责划分三个维度构建治理框架，确保数据流通“于法有据、于理合规、于情有悯”。法律合规层面：明确“合规底线”与“创新空间”-建立数据授权“负面清单”：明确禁止未经授权的医疗数据流通场景（如商业机构将患者数据用于精准营销），同时允许在“特定目的+最小必要”原则下，通过隐私计算技术合规使用数据。例如，《深圳经济特区数据条例》明确“数据处理者可以利用隐私计算技术处理个人信息，无需取得个人单独同意”，为医疗数据创新应用提供了法律依据。-制定隐私计算安全评估标准：参考《信息安全技术个人信息安全规范》（GB/T35273-2020），针对隐私计算技术（如联邦学习模型参数加密、SMPC的秘密分享方案）制定专项安全评估指南，明确加密强度、隐私预算设置、审计要求等指标，确保技术方案符合“功能安全+隐私安全”双重标准。伦理审查层面：嵌入“全流程伦理管控”-建立隐私计算项目伦理审查清单：要求所有涉及医疗数据的隐私计算项目通过医院伦理委员会审查，重点审查“数据必要性”（如是否必须使用敏感数据）、“隐私保护措施”（如ε设置是否合理）、“患者权益保障”（如是否提供数据撤回机制）。例如，某医院开展联邦学习糖尿病研究时，伦理委员会要求项目方提供“差分隐私噪声敏感性分析报告”，确保模型准确性不受过度噪声影响。-推行“患者知情-同意”动态管理：通过区块链技术建立患者数据授权记录，患者可通过APP实时查看数据使用场景（如“您的数据正用于XX医院与XX药企的糖尿病药物研究，采用联邦学习技术保护隐私”），并随时撤回授权。一旦患者撤回，联邦学习模型需自动移除其本地数据参与训练，确保“数据控制权回归患者”。权责划分层面：构建“数据-算法-结果”全链条责任体系-明确数据提供方责任：医疗机构需对数据的“真实性、完整性”负责，如提供伪造病历导致模型错误，需承担相应责任；同时需对隐私计算环境进行安全审计，确保本地数据存储合规。-明确技术提供方责任：隐私计算平台供应商需对“算法安全性、系统稳定性”负责，如因TEE漏洞导致数据泄露，需承担赔偿责任；并需提供“可解释性报告”，说明模型参数聚合逻辑、噪声添加方式等技术细节，供审计方查验。-明确结果使用方责任：科研机构、企业等结果使用方需遵守“数据用途限定”原则，不得将计算结果用于未经授权的场景（如将疾病预测模型用于保险定价），否则需承担法律责任。123权责划分层面：构建“数据-算法-结果”全链条责任体系（三）生态构建与利益协同策略：打破“数据孤岛”的“价值共享网络”医疗大数据流通的终极目标是释放数据价值，需构建“政府引导、机构参与、市场驱动、患者受益”的生态体系，通过利益协同机制打破“数据孤岛”。政府层面：搭建“基础设施+政策激励”双轮驱动-建设区域隐私计算基础设施：由地方政府牵头，搭建医疗隐私计算公共服务平台，提供联邦学习框架、SMPC协议、TEE运行环境等技术组件，降低中小医疗机构的技术接入成本。例如，浙江省已建成“医疗健康隐私计算平台”，覆盖全省11个地市、200余家医院，累计完成100余项跨机构数据计算任务。-出台财政补贴与税收优惠政策：对采用隐私计算技术开展数据共享的医疗机构给予“上云补贴”，对基于隐私计算数据研发的创新药物、医疗器械给予“税收减免”，激励机构参与数据流通。例如，某地对开展罕见病基因数据联邦学习的医院，按项目投入的30%给予补贴，最高不超过500万元。机构层面：建立“按贡献分配”的数据价值共享机制-创新数据要素定价模式：基于“数据质量、计算贡献、风险承担”三个维度，建立数据价值评估模型。例如，在联邦学习中，数据量更大、标注质量更高的医院可获得更高的模型收益分成；承担本地数据安全维护成本的机构可获得“安全维护奖励”。-成立医疗数据合作社：由医疗机构、科研机构、企业等共同组建数据合作社，制定数据共享章程，建立“数据银行”——医疗机构将数据“存入”银行，获得“数据积分”，积分可兑换科研服务、技术支持等权益。例如，某合作社已有50家成员单位，累计“存储”数据超10亿条，通过数据积分兑换联合科研项目32项。患者层面：保障“数据红利”的公平分配-探索“数据信托”模式：由第三方机构（如公益组织、信托公司）作为“数据受托人”，代表患者管理数据权益，将数据流通产生的收益（如药企支付的研发费用）用于患者医疗补贴、医学研究等公益事业。例如，某“基因数据信托”已为2000名罕见病患者争取到每人每年1万元的医疗补贴。-建立“数据价值反哺”机制：医疗机构需将基于隐私计算数据研发的创新成果（如新药、诊疗方案）以“平价”形式惠及患者，形成“数据流通-科研创新-患者受益”的正向循环。例如，某医院通过联邦学习研发的糖尿病新药，定价较同类药物低30%，惠及超10万名患者。患者层面：保障“数据红利”的公平分配标准规范与技术迭代策略：推动“互联互通”与“持续进化”隐私计算技术的规模化应用离不开标准规范引领，需从“技术互操作”“性能优化”“安全升级”三个维度，构建动态迭代的标准体系。制定医疗隐私计算技术标准-统一接口与协议标准：制定《医疗隐私计算联邦学习接口规范》《医疗数据安全多方计算协议指南》等行业标准，实现不同厂商隐私计算平台之间的互联互通，避免“技术壁垒”。例如，国家卫健委已启动《医疗健康隐私计算技术要求》标准制定，预计2024年发布。-明确性能评价指标：建立医疗隐私计算性能评估体系，从“计算效率（如模型训练时间）”“隐私强度（如ε值、泄露风险）”“结果准确性（如模型AUC、MAE）”三个维度量化评估技术方案，为机构选型提供依据。推动技术轻量化与边缘化-优化联邦学习通信效率：采用模型压缩（如量化、剪枝）、异步联邦学习等技术，降低跨机构数据传输量，适应5G、边缘计算等新型基础设施。例如，某团队提出的“轻量级联邦学习框架”，将模型通信开销降低60%，已成功应用于基层医院慢病管理数据联合建模。-研发移动端隐私计算技术：针对移动医疗场景（如远程监测、可穿戴设备数据），开发基于TEE的移动端安全计算框架，实现“数据在手机端加密计算，结果仅上传至云端”，保护患者实时健康数据隐私。构建“威胁感知-漏洞修复-应急响应”安全闭环-建立医疗隐私计算漏洞库：联合高校、企业、医疗机构，收集隐私计算技术在医疗场景中的漏洞案例（如联邦模型成员推断攻击、TEE侧信道攻击），形成漏洞库并定期更新，供机构自查自纠。-制定应急响应预案：针对隐私计算平台安全事件（如数据泄露、模型被篡改），制定“事件上报-溯源分析-损失控制-责任追究”的应急响应流程，确保安全事件发生时能快速处置，将损失降至最低。06实践挑战与未来展望：在理想与现实之间寻找平衡实践挑战与未来展望：在理想与现实之间寻找平衡尽管隐私计算为医疗大数据安全流通带来了曙光，但在规模化落地过程中，仍面临诸多现实挑战：技术性能、成本投入、人才短缺、认知偏差等问题交织，需要行业同仁以“务实创新”的态度逐步破解。当前面临的主要挑战1.技术性能与安全性的“权衡困境”：隐私计算会引入额外的计算与通信开销，例如联邦学习模型训练时间较集中式训练增加2-5倍，差分隐私中的噪声添加可能导致模型准确性下降5%-15%。在医疗实时性场景（如急诊诊断）中，这种性能损耗可能成为落地瓶颈。2.中小医疗机构“接入难”：隐私计算平台部署需专业的技术人员与硬件设备，而基层医疗机构普遍存在“技术能力薄弱、资金预算不足”的问题。某调研显示，我国县级医院中，仅15%具备独立部署隐私计算平台的能力，超60%的基层医院因成本问题望而却步。3.复合型人才“供给不足”：隐私计算与医疗大数据流通需要“医疗+密码学+计算机+法律”的复合型人才，而当前高校培养体系仍以单一学科为主，行业人才缺口超10万人。许多医疗机构虽有意引入隐私计算，却因缺乏“既懂医疗业务又懂技术实现”的人才而搁浅。123当前面临的主要挑战4.社会认知“信任赤字”：部分患者对“数据被用于计算”存在误解，认为“即使原始数据不出院，模型参数也可能泄露隐私”；部分医疗机构则担心“技术不成熟导致数据泄露”，对隐私计算持观望态度。这种“认知偏差”构成了技术推广的“隐性壁垒”。未来发展趋势与优化方向面对挑战，我们需要以“长期主义”思维，从技术、政策、教育等多维度推动隐私计算与医疗大数据流通的深度融合。未来发展趋势与优化方向技术层面：走向“智能化、融合化、自适应”-智能化隐私保护：利用AI技术动态调整隐私保护强度，例如通过强化学习自动优化差分隐私的ε值，在模型准确性与隐私保护间实现“自适应平衡”。-融合化技术架构：将隐私计算与区块链、数字