隐私计算: 什么是隐私计算

隐私计算是一种在保护数据隐私的前提下进行计算的技术，它允许多方在不泄露原始数据的情况下进行数据共享和分析。这种计算方法通常涉及到加密算法、同态加密、差分隐私等技术，以确保参与方的数据在处理过程中不会被第三方获取或识别个人信息。

在隐私计算中，数据通常会被安全地“切片”或者“扰动”，使得即使数据被公开，也无法直接关联到个体。这样可以在满足数据分析需求的同时，尊重并保护个人隐私。例如，两个公司可能需要共享用户数据来进行市场分析，但又不想暴露各自的具体用户信息，这时就可以使用隐私计算技术来实现。

参考资料：
1. “Privacy-Preserving Computation: A Survey” by Shashank Agrawal, et al., published in IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing (2018): https://ieeexplore.ieee.org/document/8354976
2. “Privacy-Enhancing Technologies: A Comprehensive Survey” by Sajal K. Das, et al., published in ACM Computing Surveys (2018): https://dl.acm.org/doi/10.1145/3209978.3210002
3. “Practical Privacy-Preserving Data Analysis” book by Kobbi Nissim, Sofya Raskhodnikova, and Adam Smith, provides an in-depth look at the topic: https://www.cambridge.org/core/books/practical-privacy-preserving-data-analysis/C5B38C63E5B7D0A1F322F4A055B5A709