主流隐私计算技术梳理

隐私计算技术是一种通过保护数据和算法以保护隐私的技术，可以将数据和算法分成多个部分，允许在不泄露敏感信息的情况下进行计算，从而解决传统计算数据安全性和隐私保护之间的矛盾。本文将从技术背景、主流技术、应用前景以及存在问题等方面梳理主流隐私保护技术。



第一，技术背景。隐私计算技术的发展始于数十年前，其最初的突破口主要出现在密码学领域，比如1982年BAN密码文献、1986年Shor密码分解算法和椭圆曲线密码。随着近年来计算机硬件芯片技术的大幅提升，以及学术界大力推动的隐私计算技术研究，如雅可比安全和中望安全等，隐私保护技术得到了快速发展，成为了当今极具前景的一项重要技术。

第二，主流技术。隐私计算技术的主流技术主要集中在两个领域，一是基于加密的隐私计算技术，二是基于秘密共享的隐私计算技术。其中，基于加密的隐私计算技术包括数据加密技术、数据脱敏技术、数据匿名技术、多重签名技术等，基于秘密共享的隐私计算技术包括秘密分享技术、树混淆技术、随机生成矩阵技术、混淆矩阵技术等。当前，多重签名技术、秘密分享技术、树混淆技术为主要技术，以及众多仿真技术组合，释放出可观的技术效果和潜力，为隐私的可控分发和维护起到了重要的作用。

第三，应用前景。隐私计算技术的广泛应用可以使组织能够实现平台之间的数据交互和共享。与上世纪的数据和信息共享不同，隐私计算技术能够把用户和计算机之间的数据、算法分开，使用户能够在保护数据隐私和安全性的前提下进行分析和交互，从而避免数据泄露和信息不完整等问题，并可以大大推动新一代社会信息计算服务的发展，并可能使许多技术应用得到进一步的发展，如物联网、大数据、人工智能等。

第四，存在的问题。隐私计算技术存在几个技术难题，比如如何搭建安全的安全环境，如何解决网络中同一服务中的隐私计算困境，如何保障共享计算系统的数据安全，以及如何在多方之间实现跨域计算等等。在这些问题上，学者们正在不断通过各种新技术的研究来解决问题，像近期继续兴起的量子隐私保护技术、基于策略的安全优化技术、将增量编码与秘密共享技术联合应用等，都为隐私计算技术的发展和应用，提供了前景。

总之，隐私计算技术是近几年来应用得越来越广泛的一种技术，能够为高精度大数据分