隐私计算市场，真的很奇怪
厂商对成功案例，讳莫如深
客户对具体实践，闭口不谈
但这个市场，就这么“隐私”地起来了
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01、那么，隐私计算到底是个啥？
隐私计算的核心要义就是
【数据可用不可见】
举个例子，有这么三兄弟
老大是政府，老二是银行
老三是互联网公司
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他们都有一个明显的特征
那就是巨额的“数据资产”
而且他们是自家数据资产的“所有者”
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如今，电诈、网络赌钱、洗钱...
让老百姓深受其害
急切需要一个
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但是这事，没那么简单
想构建这个平台，必须有三类数据
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①政府数据②互联网数据③银行数据
三兄弟要把自家数据“贡献”出来
这事儿才能成
问题是，这些数据都是安身立命的宝贝
谁都不愿意也不敢把自家数据拿出来
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怎么办呢？
这时候，隐私计算出场了
在保障原始数据不出自家库的情况下
通过隐私计算，输出“计算结果”
来看看吧
隐私计算的整个流程是这样的
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隐私计算从数据使用角色角度看包括三个方面：数据输入方、数据计算方与结果使用方 。
使用方需先向输入方以及用户发送申请，经各方同意后方可通过计算方得到结果 。
隐私计算通过实现输入隐私与输出隐私，以达到对原始数据和计算结果的保密 。
以前，数据拥有方
不能给、不敢给、不愿给
有了隐私计算之后，这些顾虑就打消了
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最终
三家齐心协力共同构建了
一个超精密的反赌反诈反洗钱平台
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这个故事
其实就是隐私计算最常见的场景
【联合风控】
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特别是在金融行业，解决单一金融机构自有数据量小、建模样本数量不足的问题 。
通过隐私计算，可以将多家机构数据在不泄露的情况下融合应用，提高模型的准确性 。用于信贷风险评估、供应链金融、多头借贷..
02、隐私计算最常见的应用场景？
除了【联合风控】场景
还有三大最常见的应用场景
场景二：政务数据安全共享开放
政府有大量的社保、公积金、财税数据...
数据价值极大，但是使用难度也极大
通过隐私计算与其他技术的结合
能让政务数据安全流通
并为社会创造价值
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场景三：医药研发、医疗攻坚
医疗数据对于患者而言极为隐私
通过隐私计算，输入不同数据源
比如，医院数据、科研室数据、卫健委数据...
进行新药研发、病症攻坚等
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场景四：联合营销
跨行业数据融合重构用户画像
用户画像数据都是多维的
浏览数据、购买数据、转化数据、交通数据...
可能来自不同平台，通过隐私计算撮合
用户画像就能描绘得更加精准
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03、隐私计算有哪些主要的技术？
目前隐私计算技术，主要包括
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①多方安全计算 ②联邦学习 ③机密计算（包括可信执行环境）④差分隐私（包括本地差分隐私）⑤同态加密 ⑥零知识证明
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每种技术分别有不同的优劣势
隐私计算路径对比
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