报告概述

到 2033 年，全球安全多方计算 (SMPC) 市场规模预计将从 2023 年的7.95 亿美元增长到21.773 亿美元左右，复合年增长率为在 2024 年至 2033 年的预测期内，增长率为 10.6%。2023 年，北美占据了市场主导地位，占据了38.7%以上的市场份额，收入3.076 亿美元。

安全多方计算 (SMPC) 是一种加密技术，允许多方共同计算其输入的函数，同时保留这些输入输入私有。该技术使不同的组织能够协作并从组合数据中获取见解，而无需相互暴露各自的数据集。 SMPC 可用于金融、医疗保健和政府等隐私和数据安全至关重要的各个领域。

随着行业认识到对安全数据协作工具的需求，安全多方计算市场正在不断增长。人们对数据隐私的日益重视和数据泄露事件的增加推动了对能够在分析过程中保护数据的解决方案的需求。金融机构、医疗保健提供商和政府是市场增长的重要贡献者。

他们正在采用 SMPC 解决方案来确保数据共享并增强决策流程，而不会泄露敏感信息。随着越来越多的行业寻求利用协作数据分析，同时遵守严格的隐私法规，这一趋势预计将持续下去。

SMPC 越来越受欢迎，因为它有助于安全的数据协作而不泄露个人输入。金融服务、医疗保健和政府等行业越来越多地采用 SMPC 进行安全数据交换和联合计算。该技术的能力在保密性至关重要的环境中，能够保护隐私的数据分析和机器学习特别有吸引力。

SMPC 市场的增长受到几个关键因素的推动。首先，数据泄露和网络威胁事件的不断升级凸显了对增强数据安全解决方案的需求，从而促进了 SMPC 的采用。其次，不断发展的监管环境，特别是有关数据保护的法规（例如欧洲的 GDPR 和加利福尼亚州的 CCPA），迫使企业采用 SMPC 等安全数据处理技术。

SMPC 市场提供了大量的增长机会。例如，该技术在云计算环境中的应用是一个成熟的开发领域，可以在多租户环境中进行安全的数据处理。此外，随着企业继续强调协作数据驱动决策，SMPC 可以在安全地实现这些流程方面发挥关键作用。在那里我它还具有与区块链和人工智能等新兴技术集成的潜力，这可以为市场扩张开辟新的途径。

随着物联网 (IoT) 设备越来越多地融入商业生态系统，SMPC 市场的未来扩张前景广阔。物联网应用通常涉及多个利益相关者，并需要安全处理大量敏感数据，这使得 SMPC 成为理想的解决方案。此外，随着越来越多的组织认识到数据隐私和安全的重要性，SMPC 解决方案的全球渗透率预计将提高，从而促进该市场的全球增长。

主要要点

• 全球安全多方计算 (SMPC) 市场规模预计将在21.773 亿美元左右2033 年，在 2024 年至 2033 年的预测期内，复合年增长率为 10.6%。
• 2023 年，解决方案细分市场占据主导市场地位，在全球安全多方计算 (SMPC) 市场中占据56.4%以上份额。
• 2023 年，本地部署细分市场占据主导市场地位，在全球安全多方计算 (SMPC) 市场中占据62.4%以上份额。
• 到 2023 年，医疗保健领域在全球安全多方计算 (SMPC) 市场中占据主导地位，占据24.6%以上的份额。
• 2023 年，北美在全球安全多方计算 (SMPC) 市场中占据主导地位，占据38.7%以上的市场份额

产品细分分析

2023 年，安全多方计算 (SMPC) 市场中的解决方案细分占据了市场主导地位，占据超过 56.4% 的份额。这一巨大的市场份额主要归功于这些解决方案在促进复杂数据计算同时确保各个数据元素保密方面所提供的核心价值。

SMPC 中的解决方案对于执行基础算法至关重要，这些算法能够在共享数据上进行安全交互，而不会泄露底层数据本身。解决方案领域相对于服务的领先地位基于对强大且有效的 SMPC 框架的最初需求。企业和组织优先考虑购买成熟的 SMPC 解决方案，这些解决方案可以集成到其现有系统中，以立即增强数据安全性并遵守隐私法规。

这些解决方案通常是交钥匙产品，其中包括配备了进行安全多方计算所需的高级加密功能的软件工具和平台。另一个原因解决方案领域的突出特点是 SMPC 解决方案的适应性和可扩展性。随着各行业越来越依赖数据协作来推动创新和运营效率，实施可扩展的加密解决方案以处理不断增加的数据量和计算复杂性的能力至关重要。

这种可扩展性支持广泛的应用程序，从安全投票系统和私人基准测试到高度监管环境中的协作机器学习和数据共享。此外，解决方案细分市场受益于密码学和集成安全措施方面的持续技术进步。

开发更高效、更强大的 SMPC 解决方案可以减少计算开销并增强用户友好性，从而鼓励更广泛的采用，从而维持该细分市场的增长。随着组织不断认识到安全数据计算的好处，对先进 SMPC 解决方案的需求日益增长预计将保持其市场领先地位。

部署模式细分分析

2023 年，安全多方计算 (SMPC) 市场的本地部分占据了市场主导地位，占据了超过62.4%的份额。这种主导地位可归因于几个关键因素，主要围绕本地解决方案提供的更高的安全性和控制力。

许多组织，特别是金融、医疗保健和政府等部门的组织，更喜欢本地部署，因为它使他们能够保持对物理基础设施和安全协议的完全控制，这对于处理敏感数据至关重要。

对本地部署的偏好也是由于需要遵守严格的监管要求。许多行业都受法规管辖，规定数据必须如何处理、存储和处理ssed。本地 SMPC 解决方案使组织能够以符合这些法律框架的方式配置其系统，从而降低数据泄露的风险并确保数据处理符合监管标准。

此外，本地部分受益于建立的信任和熟悉度。组织通常青睐本地解决方案，因为它们使用现有的安全基础设施和 IT 专业知识，这有助于减少摩擦地集成 SMPC 解决方案。对内部网络而不是公共云的依赖进一步降低了数据暴露于外部威胁的感知风险。

此外，尽管云计算的趋势不断增长，但本地模型在增强安全功能和提高与现代技术的集成能力方面仍然需要大量投资。只要数据敏感性和监管合规性仍然至关重要，本地部署领域就可能保持其领先地位

垂直细分市场分析

2023 年，安全多方计算 (SMPC) 市场的医疗保健细分市场占据了市场主导地位，占据了超过24.6%的份额。这种领先地位主要是由处理医疗数据时对隐私和安全的迫切需求推动的。

医疗保健组织越来越依赖 SMPC 来安全地计算和分析不同实体之间的患者数据，而不会损害患者的机密性。此功能在协作医疗保健环境中至关重要，在这种环境中，数据共享对于研究、诊断和治疗优化至关重要。

医疗保健领域的突出地位也得到了医疗领域数据保护严格监管要求的支持。美国的 HIPAA 和欧洲的 GDPR 等法律对 h 的处理和共享施加了严格的指导方针。医疗保健信息。 SMPC 为医疗保健提供商提供了一种遵守这些法规的方法，同时仍然受益于多方数据分析的共享见解，这对于推进医学研究和改善患者治疗结果至关重要。

此外，医疗保健行业正在进行的数字化转型也推动了 SMPC 技术的采用。随着电子健康记录 (EHR) 和数字健康服务的增加，对保护敏感健康数据的解决方案的需求不断增长。 SMPC 使医疗保健提供商能够利用这些数字化数据进行协作研究和临床试验，而不会使单个数据集面临潜在的网络威胁。

此外，COVID-19 大流行凸显了安全数据共享对于快速医学研究和公共卫生管理的重要性。医疗行业在疫情期间的经验加速了SMPC解决方案的接受和实施离子，认识到它们在安全地加速跨境和组织健康数据分析方面的潜力。这一趋势预计将继续推动医疗保健垂直领域 SMPC 市场的增长，保持其作为主导细分市场的领先地位。

主要细分市场

按提供

• 解决方案
• 服务

按部署模式

• 云
• 本地

按行业划分

• BFSI
• IT 与 ITeS
• 医疗保健
• 政府
• 零售与电子商务

驱动程序

对 SMPC 私钥安全的需求不断增长

对私钥安全的需求不断增长是安全多方计算市场的主要驱动力。在 SMPC 中，私钥可以分割为多个份额并分发给多方，确保没有任何一个实体能够完全访问密钥，从而增强安全性。

这种方法是在金融和区块链等领域尤其有价值，因为私钥对于安全交易和数据加密至关重要。通过使用 SMPC 保护私钥，可以最大限度地降低密钥被盗或滥用的风险，从而解决日益增长的网络攻击问题。

随着数据泄露和网络威胁的增加，企业正在寻求 SMPC 等更强大的解决方案来保护敏感信息，从而推动对私钥安全的需求并支撑 SMPC 市场。

限制

增加计算时间

计算时间的增加是安全多方计算市场的一个重大限制，因为其加密过程需要复杂的算法，从而减慢数据处理速度。这会影响实时应用程序的效率，特别是在金融和医疗保健等快速决策至关重要的领域。

SMPC 中的额外计算开销可能会导致延迟，从而降低其对企业的吸引力。将速度与安全放在一起的企业。对于处理大型数据集的行业来说，SMPC 的耗时特性可能会阻碍其采用。

尽管它具有安全优势，但较长的计算时间对扩展 SMPC 解决方案提出了挑战，特别是在计算资源有限或性能至关重要的环境中。此问题限制了高需求行业的更广泛实施。

机遇

人工智能和机器学习的采用增加

人工智能和机器学习的采用增加为安全多方计算市场提供了重大机遇。由于人工智能和机器学习严重依赖大型数据集，SMPC 可以在不暴露敏感数据的情况下实现安全协作和模型训练，从而确保计算过程中的隐私。

金融、医疗保健和网络安全等行业正在集成人工智能驱动的见解，SMPC 提供符合监管要求的隐私优先解决方案。这增强了信任并促进更广泛的人工智能采用。

此外，SMPC 允许多个组织安全地汇集其数据，从而提高人工智能模型的准确性和效率。这一功能释放了新的创新潜力，同时解决了隐私问题，将 SMPC 定位为人工智能和机器学习生态系统的关键推动者。

挑战

缺乏熟练的专业人员

熟练的专业人员的短缺给安全多方计算市场带来了重大挑战。 SMPC 涉及复杂的加密技术，需要安全理论和应用方面的专业知识，而这些专业知识尚未广泛普及。

这种技能差距限制了 SMPC 解决方案的开发和部署，因为组织很难找到合格的人员来有效地实施和管理这些技术。因此，这可能会减慢依赖安全数据共享的行业的创新和采用。

毛皮此外，专家的稀缺阻碍了推进该领域所需的更广泛的教育和培训，可能会阻碍进展并阻止组织充分利用 SMPC 的能力。

增长因素

由于各行业对强大数据隐私的需求不断升级，安全多方计算市场正在不断增长。对数据泄露和严格的隐私法规（例如 GDPR 和 HIPAA）的日益关注，促使组织采用 SMPC 来实现安全的数据协作和合规性。

加密算法和云计算的技术进步正在增强 SMPC 的效率和可扩展性。这些领域的创新使 SMPC 解决方案对于各种规模的企业来说都更容易获得且更具成本效益。

此外，人工智能和区块链等数据驱动应用程序的兴起也推动了对 SMPC 的需求。安全共享和分析数据而不泄露敏感信息信息对于有效利用这些技术至关重要。

最新趋势

安全多方计算市场正在见证与人工智能和机器学习的集成激增。这一趋势允许使用敏感数据对人工智能模型进行安全训练，而无需暴露单个数据集，从而增强隐私性和模型准确性。

另一个重要趋势是在区块链应用中越来越多地采用 SMPC。通过在去中心化网络中实现安全计算，SMPC 支持保护隐私的智能合约和交易，从而增强了区块链的可信度。

此外，抗量子密码学的进步正在塑造 SMPC 的未来。随着量子计算的发展，将抗量子算法纳入 SMPC 解决方案可确保长期数据安全，将该技术定位为针对未来计算威胁的强大防御手段。

区域分析

2023年，北美在安全多方计算 (SMPC) 市场中占据主导地位，占据超过38.7%份额，收入达3.076亿美元。这一领先地位在很大程度上归功于该地区强大的技术基础设施和关键行业参与者的存在，这些都促进了该地区的发展创新和采用先进的加密解决方案。

北美重视增强数据安全以应对日益增长的网络威胁，其严格的数据隐私监管环境是推动该市场增长的关键因素，该地区的主导地位也因对包括 SMPC 在内的网络安全技术相关研发活动的大量投资而得到加强。

许多北美公司处于开发新型和增强型 SMPC 解决方案的前沿。解决日益复杂的网络威胁。此外，云计算和大数据分析等技术在金融、医疗保健和政府等各个行业的日益融合，需要先进的安全措施，从而推动了对 SMPC 解决方案的需求。

此外，北美先进的监管框架（包括针对与欧洲公民打交道的公司的通用数据保护条例 (GDPR) 合规要求和加州消费者隐私法案 (CCPA) 等法规）需要强有力的数据保护措施。这些法规促使该地区的公司采用 SMPC 解决方案来保护数据处理活动并确保遵守数据隐私法，从而进一步刺激市场增长。

重点地区和国家

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁地区其他地区美国
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • MEA其他地区

主要参与者分析

市场上的主要参与者之一是IBM，它在其在云计算和区块链方面的丰富专业知识，集成 SMPC 以增强企业解决方案的数据隐私和安全性。其在加密方法方面的研究支持可扩展且高效的 SMPC 解决方案的开发.

市场上的另一个重要参与者是 Microsoft 的 Azure 机密计算，它提供强大的 SMPC 功能，利用其云基础设施提供安全的数据处理环境。该公司对合规性和隐私的高度重视使其成为市场上的关键参与者。

市场上的主要参与者

• Microsoft
• IBM
• Google
• Fireblocks
• Quredo
• Penta安全性
• Blockdaemon
• Zengo
• Pyte
• Inpher
• 其他关键参与者

近期开发

• 2024 年 7 月，领先的加密存储解决方案提供商 MPC Holding, Inc. 与 MPC Holding, Inc. 合作与广州网。作为 Canton Network 去中心化互操作性骨干网的创始参与者，MPCH 将通过其 G 积极为网络的治理、运营以及基础设施和应用程序的交付做出贡献。lobal Synchronizer。
• 2024 年 5 月，世界币基金会今天宣布推出并开源一种新型安全多方计算 (SMPC) 系统。该系统现已在 GitHub 存储库中可供任何组织使用，旨在为数据保护（包括生物识别数据的保护）制定新标准。