】常见的隐私计算技术包括：多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等 。 每种技术有其适用的场景 。 同态加密是相对来说安全性更高的技术；多方安全计算在一定的安全性假设下可以达到要求的安全性 ， 联邦学习安全性相对来说较低 ， 但是他的性能较高 。
六
开源隐私计算平台

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PrimiHub-是由原语科技基于安全多方计算、联邦学习、同态加密、可信计算等隐私计算技术 ， 结合区块链等自主研发的隐私计算应用平台 。 PrimiHub秉承保护数据在应用过程中的隐私安全 ， 实现“数据可用不可见” 。 产品平台涵盖了匿踪查询、隐私求交、联合建模、联合统计、算法容器管理、数据资源管理、数据确权与定价、异构平台互联互通等主要应用服务功能 。 同时提供企业级分布式高可用架构 。 该系统已经在github开源 ， 已与相关用户开展落地 ， 解决业务中存在的问题 。
七
隐私计算节点的互操作

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在多机构、多业务的场景下 ， 我们可以通过该系统 ， 实现在隐私计算保护的前提下实现数据的互联互通 。
在业务、产品、算法等系统上 ， 可以有实现多个系统互通 。 互操作性是实现互联互通的一个基础 ， 也是保障数据合规流通的一个基础 。
八
社区生态驱动隐私计算合规落地

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同时我们也在运营原语开放社区 。 包括开源贡献者 ， 应用开发者、企业用户、第三方生态等 。 技术驱动加场景驱动促进隐私计算行业发展 。
九
引领隐私计算行业生态发展

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通过技术开源推动行业发展 ， 让没有隐私计算开发能力的企业 ， 可以低成本地使用相关技术 ， 解决实际问题 。 使得隐私计算技术在金融行业、医疗行业、政务行业、工业互联网等领域都可得到实际的应用 。
附课件内容：

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编辑整理：庄智廉重庆大学
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