私计算(Privacy-Enhancing Computation)亦可称为隐私计算,它是一类技 术的统称,用于数据融通共享处理过程中的数据安全与隐私保护。“隐私计算”可 以理解为是在隐私保护的前提下,完成对数据的计算工作。面向敏感数据有使用 需求而又不能明文出域的情况,隐私计算保障数据的隐私性和安全性,并使得数 据参与了计算但是所有的参与者无法获取到敏感数据明文,达到数据“可用不可 见”的效果。
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隐私计算又称为隐私增强计算、隐私保护计算,是目前业界认可的、能在数据合作中有效保护数据隐私的信息技术。其通过密码学、安全硬件、混淆脱敏、匿名化等技术手段、保护联合计算、数据发布等形式的数据合作中的隐私,实现数据可用不可见、可算不可识,并可管控数据的用法用量,达到数据最小化使用的目的。隐私计算在业内已经广泛应用于金融、科研、医疗等十多个行业,在联合机器学习、联合统计、联合科研等应用中保护数据隐私,加快了这些行业的数字化转型,促进了数字经济发展。
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