一、隱私計算（Privacy Computing）
二、實作隱私計算的相關技術
- 1. 多方安全計算（Secure Multi-Party Computation MPC）
- 2. 聯邦學習(Federated machine learning/Federated Learning)
- 3. 可信執行環境（Trusted Execution Environment TEE）
- 三種技術的對比
參考

一、隱私計算（Privacy Computing）

隱私計算，廣義上是指面向隱私保護的計算系統與技術，涵蓋資料的產生、存盤、計算、應用、銷毀等資訊流程全程序，想要達成的效果是使資料在各個環節中 “可用不可見”，目前最先落地于金融、醫療等行業，

二、實作隱私計算的相關技術

從技術角度出發，和隱私計算相關聯的概念很多——多方安全計算（MPC）、可信硬體（TEE）、聯邦學習、差分隱私、區塊鏈等，目前業內采用的主流技術包括三類：多方安全計算（MPC）、聯邦學習和可信執行環境（TEE），

當前實作隱私計算的技術主要可分為可信計算和密碼學兩大方向，

可信硬體
- 可信硬體指可信執行環境，核心思想是構建一個安全的硬體區域，各方資料統一匯聚到該區域內進行計算，
密碼學
密碼學指用演算法實作對計算程序中的資料保護，以多方安全計算、聯邦學習等為代表，

1. 多方安全計算（Secure Multi-Party Computation MPC）

多方安全計算（Secure Multi-Party Computation，簡稱MPC）是指在無可信第三方情況下，通過多方共同參與，安全地完成某種協同計算，即在一個分布式環境中，多個參與者共同完成對某個函式的計算，該函式的輸入資訊分別由這些參與者提供，且每個參與者的輸入資訊是保密的，在計算結束后，各參與者獲得正確的計算結果，但無法獲知其他參與者的輸入資訊，這種方式主要基于密碼學的一些隱私技術，相關概念還包括同態加密(Homomorpgic Encryption)、不經意傳輸(Oblivious Transfer)、混淆電路(Garbled Circuit)和秘密共享(Secret Sharing)等，

核心在于計算參與方在資料加密狀態下進行計算，彼此不知對方資料，卻能得到正確的計算結果，
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圖1：安全多方計算（Secure Multi-Party Computation）

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圖2：安全多方計算的相關概念

2. 聯邦學習(Federated machine learning/Federated Learning)

聯邦機器學習(Federated machine learning/Federated Learning)，又名聯邦學習，聯合學習、聯盟學習，聯邦機器學習是一個機器學習框架，能幫助多個機構在滿足用戶隱私保護、資料安全和政府法規的要求下，進行資料使用和機器學習建模，有觀點認為，基于多方資料進行聯合建模，各自原始資料不對外輸出，由中心方進行協調的建模，都可稱為聯邦學習，

聯邦學習的系統架構大致分為橫向聯邦學習、縱向聯邦學習、遷移學習三類，分別對應不同資料集的差異情況，

核心：“資料不出門，演算法滿地跑”
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