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

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)

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

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

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)互聯網領域
6.3.1　工業(yè)互聯網平臺發(fā)展態(tài)勢
6.3.2　工業(yè)互聯網平臺安全建設
6.3.3　工業(yè)互聯網隱私計算應用
6.4　其他領域應用潛力
6.4.1　能源互聯網
6.4.2　汽車互聯網
6.4.3　數據跨境流動

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

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　機構間聯合風控
8.3.2　機構間聯合營銷
8.3.3　機構間聯合數據運營
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

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

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

圖表　基于隱私保護計算技術的數據流通模式
圖表　基于數據流通的場景分類
圖表　數據安全行業(yè)價值鏈
圖表　數據安全體系
圖表　2019-2020年國家信息安全漏洞共享平臺收集整理信息系統(tǒng)安全漏洞數量
圖表　2019-2020年國家信息安全漏洞共享平臺收集整理信息系統(tǒng)高危漏洞數量
圖表　全球隱私計算專利分布情況
圖表　2021年全球隱私計算專利榜單TOP50
圖表　明確發(fā)展隱私計算的政策文件
圖表　國內隱私計算廠商
圖表　國內主要隱私計算平臺
圖表　國內主要隱私計算平臺（續(xù)一）
圖表　國內主要隱私計算平臺（續(xù)二）
圖表　國內主要隱私計算平臺（續(xù)二）
圖表　隱私計算圖譜
圖表　隱私計算商業(yè)模式
圖表　軟件和信息技術類標準體系
圖表　隱私計算產業(yè)生態(tài)
圖表　隱私計算技術應用行業(yè)及應用方舉例
圖表　隱私計算產品提供方（部分）
圖表　國內主要隱私計算科研機構（部分）
圖表　金融科技創(chuàng)新監(jiān)管試點中涉及隱私計算領域項目匯總
圖表　金融科技創(chuàng)新監(jiān)管試點中涉及隱私計算領域項目匯總（續(xù)）
圖表　北京市擬納入資本市場金融科技創(chuàng)新試點中涉及隱私計算項目
圖表　隱私計算主要金融應用場景
圖表　天冕科技助力某頭部互金公司聯合營銷案例
圖表　天冕科技與金融機構聯合風控案例
圖表　瑞萊智慧REALSECURE平臺銀行部署解決方案
圖表　REALSECURE平臺縱向聯邦示意圖
圖表　金智塔隱私計算平臺智能授信應用場景示例
圖表　金智塔科技數據驅動的科創(chuàng)企業(yè)智能授信模型
圖表　金融科技創(chuàng)新監(jiān)管試點中隱私計算技術應用情況
圖表　隱私計算產品的對等網絡架構
圖表　隱私計算產品的客戶端-服務器架構
圖表　隱私計算產品的代理計算架構
圖表　多參與方的代理計算和無代理計算架構實現
圖表　中國互聯網金融協(xié)會行業(yè)級隱私計算平臺架構
圖表　工商銀行多方安全計算平臺技術架構
圖表　工商銀行聯邦學習平臺技術架構
圖表　工商銀行可信計算平臺技術架構
圖表　光大銀行多方安全計算平臺架構
圖表　交通銀行隱私計算平臺
圖表　隱私計算技術同區(qū)塊鏈結合
圖表　2019-2020年度中國醫(yī)院各類業(yè)務應用終端總數
圖表　2019-2020年度中國醫(yī)院管理與保障信息系統(tǒng)應用情況
圖表　2019-2020年度中國醫(yī)院管理與保障信息系統(tǒng)全院應用不同等級醫(yī)院對比
圖表　2019-2020年度中國醫(yī)院的患者就診管理與服務信息系統(tǒng)應用情況
圖表　2019-2020年度中國三級醫(yī)院患者就診管理與服務信息系統(tǒng)應用情況
圖表　2019-2020年度中國醫(yī)院網絡安全防護設備及措施情況
圖表　2019-2020年度中國醫(yī)院網絡安全防護設備及措施情況不同等級醫(yī)院對比
圖表　2019-2020年度中國醫(yī)院采用的用戶認證方式情況
圖表　傳統(tǒng)方案和隱私保護計算平臺技術方案架構對比
圖表　傳統(tǒng)方案和隱私保護計算平臺技術方案性能對比
圖表　基于隱私保護計算服務平臺的聯合DRG 建模的流程
圖表　傳統(tǒng)技術方案與安全計算平臺創(chuàng)新方案對比
圖表　隱私計算技術體系