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隐私计算是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一系列信息技术，泉州电销系统代理保障数据在流通与融合过程中的“可用不可见”。隐私计算是众多技术交叉融合的产物，目前主流的隐私计算技术主要分为三大技术路线：第一条路线是以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术；第二条路线是以联邦学习为代表的人工智能与密码学融合衍生的隐私计算技术；第三条路线是以可信执行环境为代表的基于可信环境的隐私保护技术。不同技术往往组合使用，在保证原始数据安全和隐私性的同时，完成对数据的计算和分析任务。隐私计算技术为数据的隐私保护与计算提供丰富的解决方案，泉州电销系统代理可从底层硬件、基础层和算法应用等不同角度加以区分。在底层硬件层面，多方安全计算与联邦学习通常从软件层面设计安全框架，可信执行环境则是以可信硬件为底层技术而实现的隐私计算方案。在算法构成层面，多方安全计算技术基于各类基础密码学工具设计不同的安全协议；泉州电销系统代理联邦学习除可将多方安全计算协议作为其隐私保护的技术支撑外，基于噪声扰动的差分隐私技术也广泛应用于现在联邦学习框架中；可信执行环境通常与一些密码学算法、安全协议相结合，为多方数据提供保护隐私的安全计算。
