多方安全计算和隐私计算

多方安全计算（Secure Multi-Party Computation，SMPC）和隐私计算（Privacy Computing）是紧密相关的两个概念，多方安全计算是隐私计算的一个重要分支和关键技术。

多方安全计算

定义：多方安全计算是指在不泄露隐私数据的情况下，多个参与方共同对数据进行计算的技术。它允许各方在自己的私有数据上进行操作，而不需要将数据公开给其他方，最终得到的计算结果与在明文状态下对所有数据进行计算得到的结果相同。

核心技术

秘密共享：将秘密数据分割成多个份额，分发给不同的参与方，每个参与方只持有部分数据份额，只有当足够数量的参与方合作时才能恢复出原始秘密。

同态加密：对数据进行加密后，仍然可以在密文上进行特定的计算操作，计算结果解密后与在明文上进行相同计算的结果一致。

零知识证明：证明者能够在不向验证者泄露任何有用信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的。

隐私计算

定义：隐私计算是一种在处理和分析数据时保护数据隐私的计算技术，涵盖了多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等多种技术，旨在通过技术手段实现数据在流通和使用过程中的隐私保护，使数据在不泄露隐私的情况下发挥其价值。

主要技术类型

多方安全计算：如上述介绍，重点在于多个参与方之间的数据隐私保护和协同计算。

联邦学习：一种机器学习技术，多个参与方在不交换数据的情况下，共同训练一个机器学习模型。通过加密技术和模型参数的交换，实现模型的优化和更新，保护了数据的隐私。

可信执行环境：通过硬件隔离和加密技术，创建一个可信的执行环境，在这个环境中数据可以被安全地处理和计算，外部无法获取内部的敏感信息。

特点和优势

隐私保护：隐私计算的核心优势在于能够在数据处理的各个环节保护数据的隐私，防止数据泄露和滥用。

数据价值挖掘：在保护隐私的前提下，能够实现数据的流通和共享，促进不同数据源之间的协同合作，挖掘数据的潜在价值。

合规性：随着数据安全和隐私保护法律法规的日益严格，隐私计算技术有助于企业和机构满足合规要求，避免因数据隐私问题导致的法律风险。