隐私计算是一种多方计算技术。其本质是能够在不泄露相关具体信息的情况下，协同计算出预期结果。
隐私计算对个人、机构和政府都非常重要。这是隐私计算。更多时候，你可以用另一句话来代替“多方安全计算”。
多方安全计算简介
在中国，姚期智是多方安全计算领域最著名的(也是世界著名的)研究者。清华大学姚班创始人姚期智获得了图灵奖、院士等荣誉。
“我现在非常重视的一个热点问题是隐私保护。30多年前，我提出了多方安全计算。我们都有数据。我们想要合并这两个数据，但是我们不想互相提供数据。我们希望完成这个计算，但我们根本不透露我们的数据是什么。共享数据和保护隐私已经成为密码安全的一个重要领域。多方安全计算是目前非常热门的关键技术，将成为金融科技、人工智能、医疗防护、数据共享等领域的关键技术。现在的关键是各国如何实施技术。希望我们中国也有自己的原创技术。”
姚期智
“安全多方计算(MPC)理论是姚期智先生提出的一个理论框架，旨在解决一组不可信的参与者在保护私有信息的前提下，在没有可信第三方的情况下进行协同计算的问题。多方安全计算可以保证输入的私密性和计算的正确性。在没有可信第三方的情况下，通过数学理论可以保证参与计算的所有成员的输入信息不被泄露，同时可以得到准确的计算结果。”
姚期智
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流行的例子1
1982年，先生在安全计算协议中提出了著名的姚百万富翁问题。
对于所谓的“姚明的百万富翁问题”，流行的解释是，张三和李四都是百万富翁，只是财产不公开，不信任第三方。当他们想在不透露财产具体数额的情况下比较谁更富有时，就使用私有计算(多方安全计算)。
姚院士基于这个基础问题制定了一个通用的技术框架，可以解决“百万富翁问题”。
流行的例子2
人工智能发展迅速。有三种公司。第一类有数据，没有算法；第二，数据没有算法；第三，有算法和数据。这些公司很多都是大公司，比如谷歌、百度、阿里巴巴。
对于组织来说，算法需要数据的喂养才能发展成熟。对于数据公司来说，需要算法来赋予数据智能价值。当然，两者的结合是非常好的。但是，如果把数据提供给算法公司，就可以* *和存储数据。本来就是要多挣钱的。所以公司会在合作完成后立即收集数据，或者以很低的价格。这时候需要的就是未公开数据的隐私计算和算法优化，让数据公司在获得收益的同时保护自己的数据资产，算法公司的算法也可以优化——“多方安全计算”隐私计算就是这样。
不过这种合作更多的是学术研究思路。在当前的现实世界中，数据公司基本占据主导地位。数据意味着生产。你能想象一个石油资源丰富的国家不能发展自己的炼油厂和炼油技术吗？
基本上算法公司直接把算法“交给”数据公司进行算法训练。
流行的例子3
张三在工行开了个账户。他这辈子都没用过BOC。现在他想从中国银行贷款。他如何证明自己信用良好，获得贷款？工行没有给中行提供数据，也没有给你提供流程图。它不想公开自己的数据，也不想证明自己的良好声誉。所以就有了私有计算的场景。
现在的解决办法是查“征信”——这里没有嘲讽，因为自上而下的征信系统已经完成了。如果不完整呢？没有好的征信系统怎么办？如果在区块链世界或另一个场景？到那时，私人计算将变得非常重要。
私有计算目前的价值更多体现在学术价值和科学研究上，但这并不意味着私有计算未来不会有大的发展空。没有有效的通用标准来使用隐私计算。
在区块链领域，隐私计算有其特殊的意义。在下一篇文章中，我们将重点关注区块链行业中哪些项目正在进行隐私计算。
本文只是对隐私计算的通俗解释，不涉及区块链项目。至少最近很多项目都在做隐私计算，我们似乎对隐私计算、分布式计算、匿名这些概念很困惑。
当然，也建议读者搜索关键词进行学习和研究，分类如下:姚期智、多方安全计算、同态多方安全计算和China 空 Clearing。
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