多方隐私计算

多方隐私计算是隐私计算领域的一个重要分支，旨在多个参与方之间进行数据处理和计算时，确保各方数据隐私安全的同时实现数据价值的挖掘和共享。

核心技术

多方安全计算（MPC）：如前所述，通过秘密分享、同态加密、混淆电路等技术，使多个参与方能够在不泄露各自隐私数据的情况下进行协同计算，计算结束后各参与方只能得到与自己相关的结果或经过处理后的聚合结果，而无法获取其他方的隐私数据。

联邦学习（FL）：各参与方在本地数据上训练模型，然后将模型参数加密上传到中心服务器或与其他参与方进行交互，通过聚合或更新模型参数来不断优化全局模型，整个过程中数据始终保留在本地，避免了原始数据的直接传输和共享，保护了数据隐私。

差分隐私（DP）：通过在数据中添加精心设计的噪声，使得在对数据进行统计分析或计算时，即使攻击者获得了计算结果，也难以推断出单个个体的隐私信息。在多方计算中，可用于对中间结果或最终输出进行隐私保护，防止信息泄露。

同态加密（HE）：允许直接在密文上进行特定类型的计算，计算结果解密后与在明文上进行相同计算的结果相同。在多方隐私计算中，数据以密文形式在各方之间传输和处理，各方可以在不解密数据的情况下进行计算，从而保证了数据的隐私性。

应用场景

金融风控：多家金融机构可在不共享客户敏感信息的情况下，联合进行风险评估和信用评分。例如，银行、电商平台和第三方支付机构等，通过多方隐私计算技术，综合各方数据对客户的信用状况进行更全面准确的评估，同时保护客户隐私，防止数据泄露。

医疗健康：不同医疗机构之间可以在保护患者隐私的前提下，共享和分析医疗数据，开展联合研究。如多家医院联合进行疾病诊断模型训练、药物研发等工作，通过多方隐私计算技术，既能充分利用各方数据资源，又能确保患者隐私不被泄露。

广告营销：在广告投放过程中，广告主、媒体平台和数据提供商等多方之间需要进行数据交互和协同计算，以实现精准广告投放。多方隐私计算技术可以在保护各方数据隐私的同时，实现数据的有效整合和分析，提高广告投放的精准度和效果。

物联网：在物联网环境中，多个设备或系统之间需要进行数据共享和协同决策。例如，智能家居系统中的不同设备制造商、能源供应商和用户之间，通过多方隐私计算技术，可以在保护用户隐私的前提下，实现设备之间的协同工作和能源优化管理。