保护数据隐私、多方参与计算
多方安全计算的定义和核心思想
多方安全计算（Secure Multi-party Computation, MPC）是一种允许多个参与方在不泄露各自输入数据的情况下，共同计算一个目标函数的技术。其核心思想是在无可信第三方的情况下，通过一系列复杂的密码学协议，确保每个参与方只能获取到自己的计算结果，而无法通过计算过程中的交互数据推测出其他任意一方的输入数据。
多方安全计算的实现技术和应用场景
多方安全计算的实现依赖于一系列复杂的密码学技术和协议，包括同态加密、零知识证明、混淆电路等。这些技术能够确保在计算过程中，数据的隐私性得到严格保护，同时计算结果的正确性也能得到验证。例如，在金融领域中，多个银行可以联合分析客户信用记录，以制定更准确的信贷政策，而不必共享客户的个人信息。
多方安全计算与其他隐私保护技术的关系
多方安全计算是隐私计算的一部分，隐私计算还包括其他技术如联邦学习、机密计算、差分隐私及数据脱敏等。这些技术各有优劣，共同构成了“数据可用不可见”的技术集合。隐私计算使企业在数据合规要求下能够充分调动数据资源，实现数据价值的转化和释放。
