隐私计算: 多方安全计算包含哪些技术？

隐私计算是一种在不泄露原始数据的情况下进行计算的技术，它主要包括以下几种关键技术：

1. **同态加密**（Homomorphic Encryption, HE）：这是一种允许在加密数据上执行计算，而无需先解密的加密技术。最著名的是全同态加密（FHE）和部分同态加密（PHE）。FHE可以在加密状态下进行任意的算术运算，而PHE则仅限于特定类型的运算。

2. **多方计算协议**（Secure Multi-Party Computation, MPC）：这种协议允许多方在不泄露各自输入的情况下进行计算，常见的有Shamir’s Secret Sharing、 Yao’s Garbled Circuits和GMW（Gentry, Malpani, and Walter）协议等。

3. **差分隐私**（Differential Privacy, DP）：这是一种在统计分析中保护个体隐私的方法，通过添加噪声来保护数据发布结果，使得攻击者无法确定单个个体的数据。

4. **同态多方计算**（Homomorphic Secure Computation, HSC）：结合了同态加密和多方计算，可以在加密数据上实现多个参与者的协作计算。

5. **零知识证明**（Zero-Knowledge Proof, ZKP）：允许一方验证另一方知道某个信息，但不透露该信息的具体内容。

6. **安全多方计算框架**：如Microsoft的Azure Confidential Computing和IBM的Quantum Safe Computation，这些框架提供了一整套的安全计算服务。

7. **联邦学习**（Federated Learning, FL）：一种分布式机器学习方法，数据在本地设备上进行处理，仅在模型聚合阶段交换模型参数，保护了用户数据的隐私。

参考资料：
– “Privacy-Preserving Computation: A Survey” by S. Naveed, M. Y. Wang, and W. H. Wu (https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-56541-4_2)
– “Privacy-Enhancing Technologies: An Overview” by E. Pfitzmann and H. Waidner (https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-76256-4_1)