数据要素市场建设高速推进，随之而来的，是对数据安全与隐私保护的迫切需求。在关键的隐私计算领域，还没有任何单一技术路线能全方位地应对挑战。面对不同场景的安全假设、性能要求、硬件条件等具体情况，不同技术路线各有所长，实际的解决方案都是两到多种技术路线的综合运用。
在应用端强烈需求的推动下，隐私计算研究得到快速发展。经典 MPC 模式、经典联邦学习、经典 TEE 模式、MPC 代理模式等主流技术路线下，繁杂技术分支不断呈现新进展、新动向。新型技术路线也在持续增加，如软硬件结合的综合型技术方案等。
为了共享隐私计算新理论、新技术、新成果，每年一度的 WAIC 隐私计算领域高规格学术交流合作平台 2023 WAIC 数据要素与隐私计算高峰论坛暨第三届隐私计算学术交流会将于 7 月 7 日上午在上海世博会议中心开启。本次交流会由世界人工智能大会组委会办公室指导，蚂蚁集团、机器之心和隐语开源社区联合主办。
自 2021 年以来，WAIC 隐私计算学术交流会连续举办三届，持续聚焦联邦学习、安全多方计算、可信执行环境、机密计算等关键技术领域，向业界分享隐私计算技术最新前沿研究与学术成果，致力营造繁荣的隐私计算学术生态，推动隐私计算技术融合与开源进程。
本届交流会，集结了海内外顶尖高校的著名教授以及重点实验室的研究人员，通过演讲和圆桌，他们会分享哪些研究新进展以及讨论哪些前沿话题？
浙江大学求是讲席教授，ACM、CCF 和 IEEE 会士任奎教授，是数据安全、人工智能安全、隐私保护等领域的高被引科学家，多次获 ACM/IEEE 顶级会议最佳论文和时间考验论文奖，研究成果在工业界获得广泛应用。他将分享多种数据要素前沿安全技术及其应用场景，覆盖「自动处理、全周期、差分隐私、联邦学习」等关键词。
系统安全研究领域最杰出的研究者之一，目前担任 Vice chair of ACM SIGSAC、IEEE Fellow 的王晓峰教授，以在现实世界系统的安全分析和生物医学数据隐私方面的高影响力研究而闻名。此次久违的演讲，他将阐述分布式机密计算（DCC）的基础研究和应用研究。
上海交通大学讲席教授、网络空间安全学院副院长邢朝平教授是杰出的密码学者。近几年，他合作的安全多方计算系列研究成果已经发表在 ASIACRYPT、CRYPTO 等国际密码学术顶会上，相关研究开创性地研究取模运算的函数，大大提升了安全多方计算在机器学习、联邦学习等的计算效率。
隐私计算 “数据可用不可见” 与区块链 “流程可信可溯源” 形成互补，能够很好地服务于数据生产要素化，清华大学高等研究院研究员段斯斯将聊聊二者的融合发展。她在区块链及分布式系统协议等方向的成果尤为突出，提出过多个业界公认的指标型协议。
今年年初，密码科学技术全国重点实验室副研究员杨糠合作完成的 2 篇论文发表于三大密码会议之一欧密会 Eurocrypt ，提出了新型的 GGM 树构造及其分布式协议，可用于显著提高不经意传输、VOLE、安全多方计算、零知识证明、隐私集合求交等多种密码协议的通信与计算效率；设计了恶意敌手模型下新型的常数轮安全两方计算协议，通信开销与半诚实安全基于半门混淆电路的协议相同。
数据流通与隐私安全的平衡，是大模型应用面临的一个重要问题。在圆桌对话环节，复旦大学教授、上海市数据科学重点实验室主任肖仰华教授，与上海交通大学教授、上海期智研究院首席科学家郁昱教授，将深入研讨大模型时代下的隐私计算研究新发展。
此外，重磅发布隐语开源框架 1.0 版本将在本次交流会发布，共享 Kuscia 隐私计算任务编排框架成果，推出面向隐私计算初学者的功能体验工具 MVP 部署包，推动隐私计算技术互联互通与易用性共建。隐语社区还将在 7 月 22 日举办开源一周年 Meetup 专场，征集并传递来自社区的声音。
