投资建议

数据要素市场的构建助推数字经济发展，数据流通打通数据孤岛汇聚价值，赋能行业提升生产力、推进数字化转型，同时也催生出相应的数据安全问题。隐私计算依托密码学、AI、分布式计算等技术，以系统性解决方案切入，解决数据流通运用中的隐私保护问题，实现数据可用不可见，为数据流通的安全性筑基。本篇我们主要探讨隐私计算核心技术、商业模式、发展趋势、以及新兴应用场景。

理由

数字经济加速发展，对数据全生命周期治理提出刚性需求。根据CCID，我国大数据市场规模由2019 年的620 亿元增长至2021 年的863 亿元，年均复合增长率达到18%。放眼数据全生命周期，涉及对数据的采集、传输、计算、存储、分析等全流程，各类技术蓬勃发展的同时也对各个环节衍生出相应的安全诉求：数据传输阶段可运用加密算法对核心数据进行保护；数据计算、共享、分析阶段依托隐私计算实现数据可用不可见；数据库审计、防泄漏等产品保障数据存储中的安全防护。我们认为，随着数据全生命周期的延展、相关政策标准的持续完善，围绕数据的全栈安全建设将实现快速迭代与放量。

可用不可见，隐私计算赋能数据要素市场。隐私计算主流技术路线各具优势，适用场景有所差异：侧重密码学基础的多方安全计算、同态加密（适合云计算与加密数据处理）；聚焦模型训练、AI能力的联邦学习（适用数据标准化程度高、需要进行模型融合的金融行业）；以硬件为基础的可信执行环境TEE（适用需要中心节点支持的数据交易场景）。复盘欧美中隐私计算发展历程，1）技术成熟度层面：美国理论研究较为扎实和全面，中国近两年在技术与场景结合、开源层面发展迅速；2）相关法规层面：美国和欧洲关于个人隐私保护政策较为成熟，数据流通应用层面相对审慎，中国处于技术和政策相辅相成、齐头并进阶段。

隐私计算发展趋势：技术融合，场景至上。产品选型方面，注重性能和安全性的平衡。由于隐私计算涉及加密、分布式计算等多重技术，对于计算通信资源消耗较大，客户和厂商在选取最优方案中，往往需要在性能和安全性之间找到平衡状态。技术趋势上，由于各类隐私计算技术解决问题的侧重点不同，与业务场景融合、从系统架构的视角取各技术路线之精华、形成综合解决方案以有效应对不同行业用户的诉求将是产业发展的主流趋势。

盈利预测与估值

推荐网络安全头部厂商奇安信、安恒信息，密码厂商信安世纪，网络可视化龙头中新赛克，公安大数据龙头美亚柏科，大数据基础软件与隐私计算厂商星环科技；建议关注易华录（未覆盖）、三未信安（未覆盖）、深桑达（未覆盖）、浩瀚深度（未覆盖）。

风险

政策落地不及预期；技术落地不及预期；下游需求不及预期。