由洞见科技牵头联合二十余家机构共同制定的全球首个隐私计算互联互通国际标准《IEEE Standard for Interworking Framework for Privacy - Preserving Computation》（IEEE Std 3117™ - 2024）的相关情况，包括标准发布时间、解决的问题、技术框架、应用场景、行业意义以及洞见科技在隐私计算领域的贡献和未来展望。
在3月7日这一具有重要意义的日子里，由洞见科技牵头，并且担任主席单位，联合了腾讯、大连理工大学、中国信通院、国家工信安全中心、中国移动、国家电网、招商银行、浦发银行、蚂蚁集团、京东、华控清交等二十余家隐私计算领域“政产学研用”关键机构，共同制定的《IEEE Standard for Interworking Framework for Privacy - Preserving Computation》（IEEE Std 3117™ - 2024）标准正式面向全球发布。这一标准可不简单，它可是全球首个隐私计算互联互通国际标准，标志着隐私计算领域在互联互通方面迈出了具有里程碑意义的一步。
当前，隐私计算领域存在着一个颇为棘手的问题，那就是由于各类平台在算法原理、系统设计和实现上存在巨大差异，导致出现了“计算孤岛”现象。随着隐私计算技术的不断发展和广泛应用，这种差异变得越来越明显。数据提供方为了满足不同的合作需求，不得不部署多个独立的平台，这无疑造成了大量的资源浪费。而IEEE P3117标准的出现，就是为了解决这一难题。它致力于通过统一的技术框架，实现跨平台的协作，同时还能保障数据的隐私与安全。该标准提出了一套分层架构与标准化协议，这样一来，异构平台就可以在不暴露内部细节的情况下协同完成任务，并且能够很好地适应技术迭代和业务扩展的需求。
该标准基于隐私计算互联互通建立了技术框架，明确地定义了实现不同隐私计算平台之间互联互通所需的节点、资源、算法组件等功能。它适用于多方安全计算（MPC）和联邦学习（FL）技术路径下隐私计算跨平台互联互通的设计、开发、测试和维护，为这些技术的发展提供了重要的支持和规范。
IEEE P3117标准的技术框架具有清晰的分层结构，一共分为通信层、节点层、资源层、计算层和编排层。通信层是整个框架的基础，它定义了控制通信与数据通信的接口，采用HTTP协议来确保传输的稳定性，同时通过数字证书或令牌认证机制保障节点身份的可信性。节点层主要聚焦于节点的动态管理，涵盖了认证、授权、发布与发现等功能，能够构建起一个可信的协作网络。资源层则将硬件与软件资源进行抽象化处理，通过发布、认证和动态授权机制实现资源的共享。计算层标准化了算法模块的交互流程，支持跨平台复用成熟的计算组件。编排层的作用是协调任务分发与资源调度，通过容器化技术实现算法在不同平台间的无缝迁移。这种分层设计非常巧妙，既保证了各功能模块的独立性，又通过统一接口实现了跨层协作。
该标准的应用场景十分广泛，覆盖了政务、金融、通信、能源、医疗等多个重要领域。以金融机构为例，它们可以通过跨平台联邦学习模型联合分析用户数据，这样既能深入了解用户需求，又能避免原始信息的泄露。在医疗领域，医疗机构在共享病例数据训练AI模型时，能够通过跨平台多方安全计算保护患者的隐私。这一标准的行业意义重大，它不仅能够降低多平台重复部署的成本，还可以通过资源整合与算法复用提升效率。同时，它还为合规性提供了技术支撑，能够满足GDPR等数据隐私法规的要求。
洞见科技作为领先的隐私计算与密态智能科技服务商，在隐私计算领域可谓是成绩斐然。它不仅是隐私计算标准的引领者，深度参与制定了100余项隐私计算、密态智能与数据要素领域关键技术标准，还是隐私计算跨平台互联互通的倡导者与实践者。洞见科技牵头及主导了隐私计算互联互通所有技术标准的制定，并且率先在通信、银行、支付、工业、互联网等五大领域与行业头部客户联合落地了多个隐私计算互联互通标杆示范案例。未来，洞见科技将继续发挥自身在隐私计算与密态智能上的领先技术、市场占有率及行业影响力优势，携手各界一道构建密态数据计算网络，赋能数据价值安全释放，发挥融合数据智能的新质生产力作用。
IEEE Std 3117™ - 2024参编单位名单：
本文介绍了全球首个隐私计算互联互通国际标准IEEE Std 3117™ - 2024的发布情况，阐述了其针对“计算孤岛”问题的解决方案、技术框架、应用场景和行业意义。同时突出了洞见科技在标准制定和隐私计算领域的重要贡献及未来展望，该标准的发布有望推动隐私计算跨平台协作的发展，释放数据价值。本文总结
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