数据隐私计算

数据隐私计算是一种在保护数据隐私的前提下，对数据进行分析和计算的技术。

数据隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法。它涉及在处理视频、音频、图像、图形、文字、数值、泛在网络行为信息流等信息时，对所涉及的隐私信息进行描述、度量、评价和融合等操作。

隐私计算涵盖了信息搜集者、发布者和使用者在信息产生、感知、发布、传播、存储、处理、使用、销毁等全生命周期过程的所有计算操作，并包含支持海量用户、高并发、高效能隐私保护的系统设计理论与架构。

主要技术手段：

隐私计算的主要技术手段包括多方安全计算（MPC）、联邦学习、可信执行环境（TEE）、同态加密、零知识证明、差分隐私等。

这些技术能够在不暴露原始数据的前提下，实现数据的分析计算和价值挖掘。

应用场景：

隐私计算技术可以为各参与方提供安全的合作模式，在确保数据合规使用的情况下，实现数据共享和数据价值挖掘，有着广泛的应用前景。

应用场景包括金融行业（如联合风控、联合营销）、医疗领域（如基因组学分析、临床医学研究）、政务领域（如政务数字化、中小微企业融资）以及新兴场景（如物流运输、公共安全、智慧能源和数据交易所等）。

技术特点：

隐私计算的主要特点包括“数据可用不可见，数据不动模型动”、“数据可用不可见，数据可控可计量”、“不共享数据，而是共享数据价值”。