什么是隐私计算技术?隐私计算是一种在保持数据提供者原始数据隐匿的前提下，进行数据分析和计算的技术。以下是关于隐私计算的详细解析：核心概...
隐私计算是一种在保持数据提供者原始数据隐匿的前提下，进行数据分析和计算的技术。以下是关于隐私计算的详细解析：核心概念：隐私计算的核心是确保数据的可用性和不可见性，即数据可以在不共享原始数据的情况下被分析和计算，从而实现数据的价值共享而非数据本身共享。
隐私计算是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合，达到对数据“可用、不可见”的目的；在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放。
隐私计算三种技术为：多方安全计算、联邦学习和可信执行环境。多方安全计算是一种保护隐私的分布式计算技术。在这一框架下，多个参与方可以联合进行大数据分析与计算，而无需暴露各自的数据细节。
隐私计算技术通过保护数据并消除对个人身份信息进行数据分析的需求来克服这些风险，它在不损害个人隐私的情况下，企业和政府利用消费者数据的工具，所以在保护隐私的同时释放数据价值的挑战中，隐私计算技术正在成为不可或缺的推动者。
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