T/TAF 137—2022
III
引 言
随着移动通信技术和人工智能技术的快速发展，移动互联网应用和 AI 产品正逐渐渗透到人们的生
活当中，互联网数据引发的隐私泄漏、安全威胁等一系列个人信息安全问题成为各方关注的重点。同
时，《个人信息保护法》已于 2021 年 11 月正式实施，对数据处理者的对个人数据的保护能力提出了
新的要求。近年来，为了让数据能够在最大化发挥价值的同时，防止个人信息的泄漏，信息安全从业
者从多种角度进行了多种探索。从目前发展现状和趋势来看，以差分隐私为代表的隐私计算技术成为
了实现这一突破的关键。世界经济论坛 2019 年 9 月发布的白皮书认为，以差分隐私技术为代表的隐私
计算技术将成为释放行业新价值的突破口。
如何解决数据统计查询、数据采集等场景中的用户隐私泄露问题，同时保证数据的可用性，成为
了广大终端厂商、数据服务提供商以及互联网企业的重要工作。为解决这些问题，差分隐私技术应运
而生。该技术提供了一种严格、可证明的隐私保护手段，且其保护强度不依赖于攻击者所掌握的背景
知识。由于这些特点，差分隐私一经提出便得到了学术界和工业界的广泛认可和应用。
差分隐私是一种可以在保护个人数据本身不对外泄漏的前提下实现数据处理的个人信息保护技术。
差分隐私通过在数据中加入噪声，使得数据分析者很难判定某个个体数据是否存在于数据集中，从而
保护个人数据隐私。近几年，伴随着技术的不断成熟，国内外差分隐私产业化应用的步伐明显加快，
诸多数据安全企业、金融风控企业、电信企业等也纷纷拥抱差分隐私技术。作为缓解个人隐私泄露问
题、实现数据价值流通的关键技术，差分隐私技术未来的发展前景非常广阔。为了进一步地推动差分
隐私技术和产业发展，开展基于差分隐私的用户个人信息保护标准制定十分必要且急迫。
目前行业中尚未有从用户个人信息保护出发针对差分隐私技术的要求与测试评估方法，缺乏统一
的标准。基于上述考虑，提出本标准，旨在对使用了差分隐私技术进行用户个人信息保护提出技术要
求，进一步促进产业的健康稳定发展。
