(网经社讯)隐私计算技术是密码学的一个前沿发展方向，填补了数据在计算环节隐私性问题的空白，将基于密码学的信息安全体系打造成完整的闭环，为云计算、分布式计算网络和区块链等技术的应用提供隐私性基础。本专题将简述隐私计算技术，并分析其起源、技术方向与应用前景。
随着信息技术的不断发展，数据逐渐成为政府、企业与个人的重要资产，其发掘、存储、处理与使用变得愈发重要，逐渐产生了隐私性需求。隐私计算，是一类数据或计算方法保持加密状态，不泄露给其他合作方的前提下，进行计算合作的技术，其出现填补了密码学出现以来在信息的处理和使用环节的空白。目前阶段，密码学层面的隐私计算主要有全同态加密、多方安全计算、零知识证明等技术方向。
满足同态性的加密函数能够实现在不解密原始数据的前提下对加密数据进行某一运算，提供了对加密数据的计算能力。全同态加密算法则是指给定任意一种运算规则，可以通过算法构造出对加密数据的相应运算规则，并满足同态性。全同态加密是相对基础性的隐私计算技术，应用范围较广，但其目前计算效率较低，并存在一定局限性。
安全多方计算解决如何在参与计算的各方不泄露自身输入、且没有可信第三方的情况下安全地计算约定的函数并得到可验证结果的问题。主要解决的是互不信任的参与方在保护隐私的前提下协同计算的问题。其自身同样存在局限性，不能保证参与者的诚实度，也无法阻止参与者恶意输入。
零知识证明是证明者在不透露隐私数据的情况下，向任意第三方证明自己确实拥有特定数据的算法。多用于匿名区块链隐藏交易细节，实现匿名性。
隐私计算在云计算、分布式计算网络和区块链三个方向有广阔发展前景。隐私计算可以让数据在云计算过程中保持加密状态，提高了计算过程中的数据安全。隐私计算也使隐私数据上链成为可能，并且同样通过区块链技术确保其可验证性。
风险提示：技术存在瓶颈，落地应用不及预期。（来源：通证通研究院 编选：宋双杰 孙含儒 吴振宇 编选：网经社）
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