隐私计算——推进数据”可用不可见”的关键技术

《隐私计算——推进数据”可用不可见”的关键技术》针对我国数据要素市场建设过程中数据流通难的问题，详细阐述了隐私计算这一系列数据流通技术的发展情况。隐私计算是指在保证原始数据安全隐私性的同时，实现对数据的计算和分析的一类技术。本书内容源自中国信通院云计算与大数据研究所相关产业实践经验，介绍了隐私计算的概念、发展历程、技术原理、主要算法、应用场景、产业发展情况、法律合规情况等，并分析了相关问题和趋势。

这是一本深度探讨隐私计算技术的著作。该书从数据的重要性和数据安全问题的严峻性出发，详细阐述了隐私计算这一系列数据流通技术的发展情况。书中内容源自中国信通院云计算与大数据研究所相关产业实践经验，介绍了隐私计算的概念、发展历程、技术原理、主要算法、应用场景、产业发展情况、法律合规情况等，并分析了相关问题和趋势。 书中首先介绍了隐私计算技术的产生背景及概念，指出隐私计算是在保证原始数据安全隐私性的同时，实现对数据的计算和分析的一类技术。接着，详细阐述了多方安全计算的基本概念，联邦学习的概念和起源，联合统计的概念与任务，以及联合预测的定义和场景。这些技术为流通过程中数据的“可用不可见”提供了解决方案，已在金融、医疗、政务等领域开始推广应用。 此外，书中还分析了隐私计算在金融风控中的应用，隐私计算在联合营销中的应用，以及智慧医疗领域的发展与挑战。这些内容展示了隐私计算技术在实际应用中的重要作用和广阔前景。 在产业发展方面，书中分析了国内市场的隐私计算产业现状，国外市场的发展情况，以及国内外隐私计算市场竞争分析。这些内容揭示了隐私计算技术在促进数据流通、保护个人隐私、商业秘密和公共安全等方面