公共数据开放的价值与风险并存。一方面，公共数据开放能够释放经济、社会、政治价值，另一方面，公共数据开放也存在诸多潜在风险。一是在数据存储和流通过程中存在数据泄露的风险，可能危及国家秘密、商业机密和个人隐私。二是开放数据面临被不合规利用的风险，数据被误用或滥用会损害公共利益和第三方利益。因此，在数字化发展的背景下，如何安全合规地推动数据的高质量供给与有序利用就成为了重要且紧迫的议题。
为应对公共数据开放与利用中的安全风险，各地政府已从管理体制和技术手段方面展开了诸多探索实践，如建立全生命周期安全管理机制，推进公共数据分级分类开放，以及应用数据加密、数据脱敏、数字水印、数据沙箱等技术手段加强安全保障等。然而，公共数据开放在数据安全保护方面仍存在一些未能完全解决的问题，阻碍了高价值公共数据的开放。
隐私计算作为一种新兴的数据安全技术，有望在保护多个参与主体的数据本身不对外泄露的前提下，实现数据融合分析计算与价值挖掘，通过“原始数据不出域”、“数据可用不可见” 以及“数据用法用量可控可计量”等特性，显著降低公共数据开放与利用的风险，成为平衡公共数据开放价值释放与风险管控的助推器，以此推动公共部门开放更多的高质量数据，促进市场和社会的数据利用。
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