第一章　隱私計算行業(yè)概述
1.1　隱私計算基本概念
1.1.1　國外隱私計算定義
1.1.2　國內隱私計算定義
1.2　隱私計算作用
1.2.1　助力數據要素市場化配置
1.2.2　成為防范數據泄露突破口
1.2.3　促進多方數據安全合規(guī)協(xié)作
1.2.4　促進大數據進入新發(fā)展階段
1.3　數據流通相關介紹
1.3.1　數據流通模式差異性
1.3.2　數據流通技術模式類型
1.3.3　數據流通應用場景類型
1.3.4　數據流通面臨的挑戰(zhàn)
第二章　2022-2024年中國數據安全行業(yè)綜述
2.1　數據安全行業(yè)概述
2.1.1　數據安全定義
2.1.2　數據安全體系
2.1.3　數據安全治理理念
2.2　中國數據安全行業(yè)發(fā)展情況分析
2.2.1　數據安全行業(yè)驅動因素
2.2.2　數據安全行業(yè)發(fā)展現狀
2.2.3　數據安全行業(yè)競爭格局
2.2.4　數據安全行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
2.2.5　數據安全行業(yè)發(fā)展措施
2.3　典型行業(yè)數據安全需求分析
2.3.1　政務數據安全需求
2.3.2　企業(yè)數據安全需求
2.3.3　金融行業(yè)數據安全需求
2.4　數據安全行業(yè)發(fā)展機遇及趨勢
2.4.1　數據安全行業(yè)發(fā)展機遇
2.4.2　未來數據安全維護趨勢
2.4.3　全球數據安全治理趨勢
2.4.4　中國數據安全發(fā)展趨勢
第三章　2022-2024年全球隱私計算行業(yè)發(fā)展情況
3.1　全球隱私計算相關政策支持
3.1.1　歐盟發(fā)布技術指南
3.1.2　美國發(fā)布數據法案
3.1.3　英國設立研究機構
3.2　全球隱私計算行業(yè)發(fā)展情況
3.2.1　隱私計算市場需求
3.2.2　隱私技術發(fā)展歷程
3.2.3　機密計算聯(lián)盟成立
3.2.4　隱私計算專利分布
3.2.5　企業(yè)相關布局動態(tài)
3.3　全球隱私計算技術應用實踐
3.3.1　歐洲
3.3.2　美國
3.3.3　其它地區(qū)
第四章　2022-2024年中國隱私計算行業(yè)發(fā)展綜述
4.1　國內隱私計算行業(yè)政策環(huán)境
4.1.1　行業(yè)主要政策概覽
4.1.2　數據安全法影響分析
4.1.3　網絡安全產業(yè)計劃
4.1.4　個人信息保護法發(fā)布
4.1.5　大數據算力樞紐方案
4.1.6　網絡數據安全管理條例
4.1.7　地方相關政策支持分析
4.2　國內隱私計算行業(yè)發(fā)展分析
4.2.1　行業(yè)技術發(fā)展現狀
4.2.2　行業(yè)企業(yè)發(fā)展情況
4.2.3　主要隱私計算平臺
4.2.4　行業(yè)應用領域分析
4.2.5　行業(yè)商業(yè)模式發(fā)展
4.2.6　行業(yè)標準化發(fā)展情況
4.3　隱私計算行業(yè)參與主體分析
4.3.1　隱私計算產業(yè)生態(tài)
4.3.2　隱私計算技術應用方
4.3.3　隱私計算技術產品提供方
4.3.4　隱私計算領域科研機構
4.3.5　隱私計算產品評測機構
4.4　隱私計算行業(yè)合規(guī)分析
4.4.1　提升數據流通的合規(guī)性
4.4.2　隱私計算方案合規(guī)要求
4.4.3　隱私計算合規(guī)路徑探索
4.5　隱私計算行業(yè)面臨挑戰(zhàn)
4.5.1　安全性挑戰(zhàn)影響市場信任
4.5.2　性能瓶頸阻礙規(guī)模化應用
4.5.3　平臺互聯(lián)互通壁壘問題
4.6　隱私計算行業(yè)發(fā)展建議
4.6.1　健全法律法規(guī)
4.6.2　構建標準體系
4.6.3　培育數據要素市場
第五章　2022-2024年隱私計算行業(yè)金融領域應用分析
5.1　金融行業(yè)隱私計算應用背景
5.1.1　國內金融行業(yè)發(fā)展現狀
5.1.2　金融科技布局態(tài)勢分析
5.1.3　數據要素市場有待完善
5.1.4　金融數據融合應用需求
5.1.5　隱私計算助力行業(yè)安全發(fā)展
5.2　金融行業(yè)隱私計算應用發(fā)展情況
5.2.1　金融隱私計算相關標準
5.2.2　金融隱私計算試點情況
5.2.3　隱私計算主要金融應用場景
5.2.4　隱私計算金融營銷場景應用
5.2.5　隱私計算金融風控場景應用
5.2.6　金融科技創(chuàng)新監(jiān)管試點應用
5.3　金融行業(yè)應用隱私計算技術分析
5.3.1　金融隱私計算參與主體
5.3.2　金融隱私計算技術方法
5.3.3　金融隱私計算技術方案
5.3.4　金融隱私計算模式架構
5.3.5　金融隱私計算生態(tài)建設
5.4　金融行業(yè)隱私計算應用發(fā)展思路
5.4.1　制定金融業(yè)數據生態(tài)規(guī)劃
5.4.2　體系性布局數據生態(tài)建設
5.4.3　生態(tài)賦能典型場景應用
5.5　金融機構隱私計算應用情況
5.5.1　工商銀行
5.5.2　光大銀行
5.5.3　交通銀行
5.5.4　平安銀行
第六章　2022-2024年隱私計算行業(yè)其他領域應用分析
6.1　醫(yī)療領域
6.1.1　醫(yī)院信息化發(fā)展現狀
6.1.2　醫(yī)院安全設備建設
6.1.3　醫(yī)療物聯(lián)網安全發(fā)展
6.1.4　隱私計算需求分析
6.1.5　隱私計算應用場景
6.1.6　隱私計算應用案例
6.2　政務領域
6.2.1　政務信息化發(fā)展情況
6.2.2　政務數據開放情況
6.2.3　政務數據安全風險
6.2.4　隱私計算需求分析
6.2.5　隱私計算應用場景
6.2.6　隱私計算應用案例
6.3　工業(yè)互聯(lián)網領域
6.3.1　工業(yè)互聯(lián)網平臺發(fā)展態(tài)勢
6.3.2　工業(yè)互聯(lián)網平臺安全建設
6.3.3　工業(yè)互聯(lián)網隱私計算應用
6.4　其他領域應用潛力
6.4.1　能源互聯(lián)網
6.4.2　汽車互聯(lián)網
6.4.3　數據跨境流動
第七章　2022-2024年隱私計算行業(yè)技術綜述
7.1　隱私計算技術發(fā)展態(tài)勢
7.1.1　隱私計算技術體系
7.1.2　隱私計算相關技術
7.1.3　隱私計算技術路徑
7.1.4　隱私計算企業(yè)定位
7.1.5　隱私計算專利分析
7.2　隱私保護相關傳統(tǒng)技術
7.2.1　數據脫敏技術
7.2.2　假名化技術
7.2.3　傳統(tǒng)技術的限制
7.3　同態(tài)加密技術
7.3.1　技術介紹
7.3.2　算法組成
7.3.3　技術應用
7.3.4　國外技術發(fā)展
7.3.5　國內技術突破
7.4　多方安全計算技術
7.4.1　技術概念
7.4.2　技術模式
7.4.3　關鍵技術
7.4.4　技術優(yōu)劣勢
7.4.5　國內主要廠商
7.4.6　應用場景案例
7.5　聯(lián)邦學習技術
7.5.1　技術概念
7.5.2　技術模式
7.5.3　技術種類
7.5.4　技術優(yōu)劣勢
7.5.5　國內主要廠商
7.5.6　應用場景案例
7.6　差分隱私技術
7.6.1　技術概念
7.6.2　技術優(yōu)劣勢
7.6.3　國內主要廠商
7.6.4　應用場景案例
7.7　機密計算技術
7.7.1　技術概念
7.7.2　支撐技術
7.7.3　技術優(yōu)劣勢
7.7.4　國內主要廠商
7.7.5　應用場景案例
7.8　可證去標識技術
7.8.1　技術簡介
7.8.2　技術優(yōu)劣勢
7.8.3　國內主要廠商
7.8.4　應用場景案例
第八章　2022-2024年隱私計算行業(yè)重點技術分析——區(qū)塊鏈技術
8.1　區(qū)塊鏈行業(yè)發(fā)展情況
8.1.1　國外區(qū)塊鏈技術發(fā)展
8.1.2　區(qū)塊鏈市場發(fā)展情況
8.1.3　國內區(qū)塊鏈政策支持
8.1.4　國內區(qū)塊鏈技術應用
8.1.5　國內區(qū)塊鏈技術平臺
8.2　隱私計算領域區(qū)塊鏈技術發(fā)展情況
8.2.1　技術應用價值
8.2.2　技術應用現狀
8.2.3　技術發(fā)展現狀
8.2.4　技術融合優(yōu)勢
8.2.5　平臺架構應用
8.3　隱私計算結合區(qū)塊鏈典型解決方案
8.3.1　機構間聯(lián)合風控
8.3.2　機構間聯(lián)合營銷
8.3.3　機構間聯(lián)合數據運營
8.3.4　可信協(xié)作與跨鏈取證
8.3.5　鏈上數據分析與核驗
8.3.6　第三方外包數據處理
8.3.7　可計量價值數據資產流轉
8.4　基于區(qū)塊鏈的隱私計算平臺實例
8.4.1　螞蟻摩斯安全多方計算平臺
8.4.2　PlatONE
8.4.3　Enigma
8.4.4　Avalon
第九章　2021-2024年國內隱私計算行業(yè)主要企業(yè)運營分析
9.1　螞蟻集團
9.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.1.2　企業(yè)經營情況
9.1.3　企業(yè)合作動態(tài)
9.1.4　隱私計算產品
9.2　翼方健數
9.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.2.2　企業(yè)融資情況
9.2.3　隱私計算平臺
9.2.4　企業(yè)應用案例
9.3　锘崴科技
9.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.3.2　企業(yè)融資情況
9.3.3　企業(yè)核心技術
9.3.4　企業(yè)解決方案
9.4　微眾銀行
9.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.4.2　銀行經營狀況
9.4.3　銀行業(yè)務領域
9.4.4　銀行競爭優(yōu)勢
9.4.5　隱私計算應用
9.4.6　產品發(fā)布動態(tài)
9.4.7　銀行發(fā)展戰(zhàn)略
9.5　華控清交
9.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.5.2　企業(yè)融資情況
9.5.3　主要產品分析
9.5.4　企業(yè)合作動態(tài)
9.6　洞見科技
9.6.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.6.2　企業(yè)核心技術
9.6.3　隱私計算產品
9.6.4　企業(yè)融資情況
第十章　隱私計算行業(yè)投資及發(fā)展趨勢預測
10.1　隱私計算行業(yè)投融資分析
10.1.1　行業(yè)投融資情況
10.1.2　行業(yè)投融資階段
10.1.3　行業(yè)投融資來源
10.2　隱私計算行業(yè)發(fā)展趨勢分析
10.2.1　行業(yè)迎來政策機遇
10.2.2　“十四五”行業(yè)發(fā)展方向
10.2.3　大數據行業(yè)需求趨勢
10.2.4　多方生態(tài)融合趨勢
10.3　隱私計算行業(yè)技術發(fā)展展望
10.3.1　計算性能優(yōu)化方向
10.3.2　多元技術融合趨勢
10.3.3　隱私計算應用落地
10.3.4　企業(yè)技術定位趨向