标准解读

《GB/Z 191-2026 智能计算 隐私保护计算技术框架》是一份指导性文件,旨在为智能计算领域内隐私保护计算技术的应用提供一个全面的技术框架。该标准详细描述了隐私保护计算的基本概念、关键技术和应用场景,以促进数据在确保个人隐私安全的前提下被有效利用。

首先,标准定义了隐私保护计算的核心目标是通过一系列技术手段,在数据处理过程中保护个人信息不被泄露或滥用。这些技术手段包括但不限于多方安全计算、同态加密、差分隐私以及联邦学习等,每种技术都有其独特的工作原理和适用场景。

接着,《GB/Z 191-2026》深入探讨了几种主要的隐私保护计算方法:

  • 多方安全计算允许两个或多个参与方共同对一组数据执行计算,而无需任何一方完全暴露自己的原始数据给其他方。
  • 同态加密是一种特殊的加密形式,它使得直接对密文进行操作成为可能,并且解密后的结果与直接对明文进行相同操作的结果一致。
  • 差分隐私通过向查询结果添加噪声来保护个体记录的安全,同时保持整体统计信息的有效性。
  • 联邦学习则是一种分布式机器学习方法,能够在各参与方的数据本地存储的情况下联合训练模型,从而避免了敏感信息的直接交换。

此外,该标准还强调了实施隐私保护计算时需要考虑的关键因素,比如安全性评估、性能优化及合规性检查等。对于开发者和服务提供商而言,遵循此框架不仅有助于构建更加安全可靠的服务体系,也能够更好地满足法律法规对于数据处理的要求。


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....

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  • 2026-07-02 颁布
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文档简介

ICS35240

CCSL.67

中华人民共和国国家标准化指导性技术文件

GB/Z191—2026

智能计算隐私保护计算技术框架

Intelligentcomputing—Technicalframeworkofprivacy-preservingcomputation

2026-07-02发布

国家市场监督管理总局发布

国家标准化管理委员会

GB/Z191—2026

目次

前言

…………………………Ⅲ

范围

1………………………1

规范性引用文件

2…………………………1

术语和定义

3………………1

缩略语

4……………………2

基本要求

5…………………2

保密性

5.1………………2

正确性

5.2………………2

可扩展性

5.3……………2

互联互通性

5.4…………………………2

参考架构

6…………………2

概述

6.1…………………2

设施层组成模块

6.2……………………3

计算层组成模块

6.3……………………3

业务层组成模块

6.4……………………4

管理层组成模块

6.5……………………5

协作机制

7…………………6

隐私保护计算参与角色

7.1……………6

隐私保护计算执行过程

7.2……………6

技术和安全要求

8…………………………7

资源发现和访问要求

8.1………………7

任务调度和执行要求

8.2………………7

安全要求

8.3……………7

附录资料性隐私保护计算的适用场景

A()……………10

概述

A.1………………10

联合计算应用

A.2……………………10

数据发布应用

A.3……………………10

云计算应用

A.4………………………10

附录资料性隐私保护计算的应用示例

B()……………12

示例一数字广告营销

B.1:……………12

示例二联合风控

B.2:…………………12

示例三多中心全基因组关联分析

B.3:………………13

示例四联合车险

B.4:…………………13

GB/Z191—2026

示例五联合反诈

B.5:…………………13

示例六年龄范围证明

B.6:……………14

示例七普惠金融

B.7:…………………14

示例八公共数据授权运营

B.8:………………………15

示例九通信网间结算

B.9:……………15

附录资料性隐私保护计算安全能力划分示例

C()……………………17

概述

C.1…………………17

第一级安全能力

C.2……………………17

第二级安全能力

C.3……………………17

第三级安全能力

C.4……………………17

第四级安全能力

C.5……………………17

第五级安全能力

C.6……………………18

参考文献

……………………19

GB/Z191—2026

前言

本文件为规范类指导性技术文件

本文件按照标准化工作导则第部分标准化文件的结构和起草规则的规定

GB/T1.1—2020《1:》

起草

请注意本文件的某些内容可能涉及专利本文件的发布机构不承担识别专利的责任

。。

本文件由全国智能计算标准化工作组提出并归口

(SAC/SWG32)。

本文件起草单位蚂蚁科技集团股份有限公司浙江大学中国电信集团有限公司之江实验室

:、、、、

中国移动通信集团有限公司浪潮电子信息产业股份有限公司北京数字认证股份有限公司中国联合

、、、

网络通信有限公司软件研究院杭州趣链科技有限公司洞见科技雄安有限公司浙江大数据交易中

、、()、

心有限公司华控清交信息科技北京有限公司杭州锘崴信息科技有限公司联通数据智能有限公司

、()、、、

北京国际大数据交易所有限责任公司浙江蚂蚁密算科技有限公司京东科技信息技术有限公司浪潮

、、、

云信息技术股份公司杭州安恒信息技术股份有限公司蚂蚁区块链科技上海有限公司中国汽车工

、、()、

程研究院股份有限公司海光信息技术股份有限公司马上消费金融股份有限公司湖北华中电力科技

、、、

开发有限责任公司华为技术有限公司中国计量大学北京华成智云软件股份有限公司北京数安行科

、、、、

技有限公司联通海南产业互联网有限公司北京联想软件有限公司深圳陆兮科技有限公司

、()、、。

本文件主要起草人韦韬任奎昌文婷杨坤崔娜妮张永强杨白雪彭晋茹志强李博李振廷

:、、、、、、、、、、、

李帜谢志勇肖雪贾晓芸李国庆贺皓潘禹霖孔俊袁鹏程靳晨张晓蒙潘无穷张秉晟盛晶

、、、、、、、、、、、、、、

聂桂兵娄健刘焱王兵周李京陈怡晨陈晓丰王云浩杨朋霖陈钰炜李冠洲冯新宇郑佳佳

、、、、、、、、、、、、、

韩冬谭伊舒孙琪刘玉红周芃张世富张汉宁

、、、、、、。

GB/Z191—2026

智能计算隐私保护计算技术框架

1范围

本文件规定了隐私保护计算的基本要求参考架构协作机制技术和安全要求

、、、。

本文件适用于隐私保护计算的规划开发评估和应用

、、。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款其中注日期的引用文

。,

件仅该日期对应的版本适用于本文件不注日期的引用文件其最新版本包括所有的修改单适用于

,;,()

本文件

智能计算术语

GB/T46572—2025

3术语和定义

界定的以及下列术语和定义适用于本文件

GB/T46572—2025。

31

.

隐私保护计算privacy-preservingcomputation

在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下对数据进行分析计算的一类信息技术保障数据在产

,,

生存储计算应用销毁等环节中的安全性和可用性

、、、、。

注1隐私保护计算的常用技术方案有安全多方计算联邦学习可信执行环境密态计算等

:、、、。

注2常用的底层技术有

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