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【简介】
隐私计算是指在提供隐私保护的前提下，实现数据价值挖掘的技术体系，目前主要包括三大核心技术，分别是：联邦学习(Federated Learning)、安全多方计算(Secure Multi-Party Computation)和可信执行环境(Trusted Execution Environment)。 隐私计算基于同态加密和密码学底层协议，可以实现“数据可用不可见”的效果，在满足法律法规和数据安全的条件下，加速数据的流转。