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隐私计算是一种在不泄露原始数据的情况下进行数据处理和分析的技术。它允许多方在保护数据隐私的同时共享和利用数据，以实现数据分析的效益。在隐私计算中，常见的方法包括同态加密、差分隐私、安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, MPC）等，这些技术能够在保证数据的原始信息不被泄露的前提下进行计算操作。

例如，同态加密允许数据在加密状态下进行计算，只有解密后才能看到结果，而原始数据保持加密状态，不会被第三方获取。差分隐私通过添加随机噪声来保护个体数据，使得攻击者即使获取了处理后的数据，也无法准确推断出个体的信息。

参考资料：
1. “Privacy-Preserving Data Analysis: A Survey” by S. Vadhan, T. Zhang, and H. Zhang, Journal of Privacy and Confidentiality, 2017.
2. “Differential Privacy: Aprimer” by Cynthia Dwork and Frank McSherry, Proceedings of the 48th Annual IEEE Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS), 2007.
3. “Secure Multi-Party Computation: A Survey” by Ran Canetti, International Journal of Information Security, 2009.