隨著人們?nèi)找嬉庾R(shí)到其個(gè)人信息的價(jià)值并對(duì)透明度的缺乏和持續(xù)的濫用感到失望，數(shù)字倫理登上了Gartner 2021年隱私技術(shù)成熟度曲線的頂點(diǎn)。

Gartner將數(shù)字倫理定義為人、企業(yè)機(jī)構(gòu)和物之間開展電子交互所遵循的價(jià)值和倫理道德原則體系。隨著人工智能的采用，人們首次在廣泛部署一項(xiàng)技術(shù)之前和在此過程中就開始進(jìn)行倫理道德討論。

企業(yè)機(jī)構(gòu)正在采取保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)安全的行動(dòng)，各國(guó)政府也正在實(shí)施嚴(yán)格的法律來(lái)強(qiáng)制執(zhí)行此類措施。Gartner預(yù)測(cè)，到2023年底，全球80%以上的公司將面臨至少一項(xiàng)以隱私為重點(diǎn)的數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)。

Gartner研究副總裁Bart Willemsen表示：“即使在尚未制定法規(guī)的地方，客戶也在積極選擇與尊重他們隱私的企業(yè)機(jī)構(gòu)合作。新技術(shù)的應(yīng)用（例如本技術(shù)成熟度曲線上的技術(shù)）將在這個(gè)不斷變化的環(huán)境中提供保護(hù)隱私的途徑?！?/p>

為了應(yīng)對(duì)這些法律和客戶需求變化，安全和風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)導(dǎo)人必須謹(jǐn)慎選擇平衡創(chuàng)新和合規(guī)的技術(shù)。Gartner預(yù)測(cè)，到2024年，全球每年由隱私驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)保護(hù)和合規(guī)技術(shù)支出將超過150億美元。

積極主動(dòng)而成熟的企業(yè)機(jī)構(gòu)正在從被動(dòng)合規(guī)轉(zhuǎn)向主動(dòng)隱私設(shè)計(jì)。這可以讓他們開始投資于位于技術(shù)成熟度曲線左側(cè)的創(chuàng)新，例如同態(tài)加密（一套能夠在加密數(shù)據(jù)上進(jìn)行計(jì)算的算法）和差別隱私（使用或共享一個(gè)數(shù)據(jù)集，同時(shí)隱瞞或歪曲其中某些個(gè)人信息的系統(tǒng)）。

技術(shù)成熟度曲線上的云訪問安全代理（CASB）和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)屏蔽等多項(xiàng)技術(shù)預(yù)計(jì)將在未來(lái)兩年得到廣泛采用（見圖一）。

圖1 2021年隱私技術(shù)成熟度曲線 來(lái)源：Gartner（2021年9月）

新加入今年隱私技術(shù)成熟度曲線中的創(chuàng)新有：

●   影響力工程（Influence Engineering）通過學(xué)習(xí)和應(yīng)用行為科學(xué)技術(shù)，生產(chǎn)能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)字體驗(yàn)元素自動(dòng)化、大規(guī)模指導(dǎo)用戶選擇的算法。盡管這項(xiàng)技術(shù)在很大程度上仍只存在理論上的可能性，但情感檢測(cè)和語(yǔ)言生成等領(lǐng)域的技術(shù)突破在自動(dòng)執(zhí)行有影響力的傳播方面展現(xiàn)出顯著的潛力。

●   聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)（Federated Machine Learning）是一項(xiàng)在去中心化的環(huán)境中（重復(fù)）訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法而不披露敏感信息的重要?jiǎng)?chuàng)新。聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)使用本地節(jié)點(diǎn)（如智能手機(jī)軟件機(jī)器人、（半）自動(dòng)駕駛汽車或物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備）所包含的模型系數(shù)知識(shí)，但不交換數(shù)據(jù)樣本，可以在不損害隱私的情況下實(shí)現(xiàn)更加個(gè)性化的體驗(yàn)。

●   主權(quán)云（Sovereign Cloud）在單一地區(qū)提供滿足數(shù)據(jù)所在地和其他法律要求的云服務(wù)。