《2024隐私计算产品通用安全分级白皮书》是由蚂蚁科技集团股份有限公司联合多家机构共同编制的报告，旨在探讨隐私计算产品在不同应用场景下的安全性分级问题。报告首先强调了数据作为新的生产要素的重要性，并指出数据流通过程中的安全风险，强调了隐私计算技术在保障数据安全共享中的核心作用。

报告概述了隐私计算的三大技术路线：算法类、可信类和融合类，并针对每种技术路线提出了安全分级的挑战和设计思路。报告提出了一种新的安全分级方法，该方法基于攻防效果，将隐私计算产品的安全等级划分为五级，并为每个等级设定了具体的安全要求。

在安全分级的设计中，报告考虑了技术路线的多样性、安全性的量化难度、实现环节的安全性以及评估范围的广泛性。报告提出了引入软件信誉度、纵深防御措施和实际攻防表现等多维度来量化实现安全，并明确了技术特征与安全分级的对应关系。

报告还讨论了隐私计算产品在金融、通信、教育等行业的应用场景，并基于不同场景中的信任程度和数据类型，提出了相应的安全等级建议。最后，报告总结了隐私计算产品通用安全分级的创新点，并展望了其在促进数据要素跨域流通和应用方面的潜力。

附录部分提供了联邦线性回归算法和联邦SecureBoost算法的中间变量泄露分析，展示了如何量化中间结果泄露对原始数据信息量损失的影响。报告的发布为隐私计算产品的安全评估和选型提供了重要参考，有助于推动隐私计算技术的健康发展和广泛应用。

来源：蚂蚁集团&清华大学