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①多方安全计算：复杂度最高，对算力要求高、但是安全级别最高，现在能支持的功能较少 。
②可信执行环境：运算效率最快，但前提是“信任硬件”，因此容易受到硬件成本、对硬件厂商信任度的制约 。
③联邦学习：不收集原始数据而是通过模型来完成计算，但是模型难以完全保密；但开发难度相对轻松 。
04、隐私计算厂商和主要产品对比
还是看一张表吧
各路诸侯，一目了然
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05、目前，客户对隐私计算的质疑
①对隐私计算平台本身的质疑
如何证明隐私计算平台没有获取到客户的明文？
或者至少不能还原或推断出有用的信息？
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②对数据全流程安全防护的质疑
数据从客户授权、采集、加工、融合、应用…
如何确保端到端的全流程安全防护？
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③对隐形建设成本过高的质疑
隐私计算涉及多个系统改造
涉及多个部门参与
是否会影响上层正常业务？
要跨防火墙、私有云、DMZ区...
是否会涉及网络架构调整？
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④对异构隐私平台互联互通的质疑
目前不同隐私平台和产品
由不同厂商提供，存在不互通
由此实现了形成了新的孤岛
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06、隐私计算，是个慢热TOB跑道
①数字经济时代
强烈的数据流通需求，需要隐私计算
数据是数字经济时代的关键生产要素，跨领域、跨行业、跨地域数据流通是释放数据价值的关键！
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②政策环境
为隐私计算发展提供新机遇
近年来我国数据立法进程不断加快，尤其强调数据应用过程中的数据安全 。《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》逐步完善了国家数据相关立法的顶层设计，着重强调了流通过程中的数据安全和个人隐私 。
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所以，数字经济之下
如何安全得用好数据
成为一个绕不过去的坎
隐私技术和相关数据保护技术
必将是一个慢热且充满前景的赛道
【隐私计算，到底是个什么鬼？】
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