如何实现数据价值挖掘和隐私保护的正和博弈，隐私保护计算为此提供了行之有效的解决之道。为了实现隐私保护前提下的数据要素市场培育、综合提升国家网络安全实力及经济社会发展水平，沉着有力应对各种风险挑战。中国信息通信研究院安全研究所联合阿里巴巴集团安全部、北京数牍科技有限公司联合撰写了《隐私保护计算技术研究报告》（以下简称“报告”）。
报告详细介绍了隐私保护计算的概念内涵，提出了隐私保护计算的保护目标，深刻探讨了数据流通与协作过程中面临的“数据孤岛”、合规趋严和信任鸿沟等问题，详细分析并对比了联邦学习、安全多方计算、机密计算、差分隐私、同态加密等关键隐私保护计算技术，介绍了隐私保护计算技术在金融、政务、医疗等领域的部署经验，并对隐私保护计算技术未来发展进行了展望，以期为关注隐私保护前提下的数据要素市场培育、国家网络安全实力综合提升的社会各界提供有益借鉴与参考。
报告目录
一、隐私保护计算
（一）隐私保护计算概念
（二）隐私保护计算架构
（三）隐私保护计算目标
（四）隐私保护计算价值
二、隐私保护计算关键技术
（一）联邦学习
（二）安全多方计算
（三）机密计算
（四）差分隐私
（五）同态加密
三、隐私保护计算关键技术综合评价
四、隐私保护计算应用案例
（一）金融领域
（二）政务领域
（三）医疗领域
五、 隐私保护计算发展展望
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