8月4日，据国际电信联盟（ITU）官网公布，该机构首次发布隐私计算领域的国际标准，由多方参与制定，参与方包括一家大型科技集团、一家运营商和一家研究实验室。
该标准被命名为“隐私保护机器学习技术框架”（Technical FRaMewoRk foR ShaRed MacHine learning system），以相关领域的隐私保护机器学习技术为蓝本，明确参与方角色、功能与安全要求，并给出中心化与分布式两种隐私保护机器学习模式的架构与计算流程。
该标准可用于指导隐私保护机器学习系统的设计、开发、测试与使用，推动多方在满足数据安全与隐私保护等前提下，实现数据协同与数据共享的机器学习能力。
据介绍，ITU是联合国负责信息通信技术事务的专门机构，成立于1865年，致力于促进全球通信网络互联互通。ITU-T（国际电联电信标准化部门）则是全球权威的国际标准化组织之一。
作为全球关注的新兴技术领域，隐私计算涵盖多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等多种技术，被视为兼顾数据价值共享与隐私保护的解决方案，旨在实现“原始数据不出域、价值安全共享”。在全球数字经济快速发展的背景下，隐私计算的关键作用逐步显现。此前，权威咨询机构将其列为2021年的重要科技趋势之一。
在该领域，中国的学研产学研生态正在持续扩展。自2018年以来，许多科技巨头与运营商，以及网络安全与大数据企业、初创团队等，已陆续进入隐私计算领域，推动技术创新与应用落地。
据了解，相关机构此前推出了一种以隐私保护为核心的综合性隐私计算框架，旨在通过统一的计算框架解决数据在价值流动中的安全与合规问题，提升跨方协作的可执行性与可信度。该框架强调在不暴露原始数据的前提下实现数据的安全流动与利用。
