隐私权的运算能够让使用者在不需要特别公布自己的资料的前提下，就可以进行远距离的运算。最近几年，隐私权计算产业得到了快速的发展。根据最近的数字，全世界的隐私权计算在2020年已经达286.1千万美金，并且在2026年将会以28.6%的速度成长。

在产业发展的同时，在隐私权的应用上，也有了一些新的要求。为了更好地实现高效率和高品质的需求，私密运算也需要很高的运算性能。另外，在个人信息安全方面，信任是一个新的研究方向。使用者能够在不公开资料的前提下，完成受信任的运算。

隐私权的使用范围也越来越广泛。目前，隐私算法的研究范围主要集中在金融、医疗、政府、法律等方面。隐私权的发展也推动了有关技术的发展。比如，密码技术在隐私权计算方面起到了很大作用。伴随着保密技术的不断发展，密码技术也得到了极大的发展。

总之，隐私权计算产业迅猛发展，其主要要求有：1）隐私权的保障与安全性要求；(2)更加符合使用者需求的更强的运算性能；(3)开发了信任计算。在将来，隐私计算产业会持续成长，以更好地服务于使用者的隐私保护、安全与效率。

目前有多种类型的隐私运算技术，其中常用的一些方法是：

密码字段的计算：将资料及操作进行密码，以保证在操作期间资料的真正资料不外泄。

匿名性计算：把资料的真正来源搞乱，以保证在操作时不会泄漏资料的真正资料。

模糊计算：把资料弄乱，以保证在操作期间资料的真正资料不外泄。

而密码计，则是最常见的一种。该系统采用了密码技术，对用户的信息进行了保密的方式。另外，在数据加工时，为了避免信息泄漏，采用了匿名的方法来实现对用户信息的保密。模糊运算是一种基于随机因素的统计方法，通过对数据进行干扰，以保证不一定的信息质量，保证用户的个人信息安全。

通过比较发现，加密域和匿名算法均具有较好的安全性能。然而，对于复杂的操作，在密码领域中的计算效率很低，而且其安全程度也不高。与此比较，模糊计算具有更好的性能和安全，但它的实施比较繁琐，不适用于某些简单的操作。

(二)关键技术

隐私算法的实施需要三种技术：加密技术、隐私保护机制和增强安全技术。

密码技术是目前应用最广泛的私钥算法。其基本思想是利用密钥密码技术对各参与主体的资料进行保密，使得资料仅在各当事者间进行保密传送。密码技术具有对信息的完整和安全性的保证。其不足之处是，由于已编码的资料依然可见，因此不能确保资料的保密。

隐私权防护是一种常见的隐私权处理方法，它采用数字签名和消息认证码等技术来保证信息的保密和信息的安全。其优点是可以保证各参与者的资料保密，保证信息的正确性和完整性。但其不足在于，在某些情况下，各参与者的运算速度都会因其本身的密码而降低。

增强安全技术是一项专门为解决复杂的个人信息处理方案而设计的技术。通过采用身份认证和有效期限管理等技术来保证各参与者的信息的安全性，从而保证了信息在传递时不会被泄漏。增强安全技术具有增强参与者间的安全性能。其不足之处是，其使用的是双级密码，将会对运算速度造成一定的不利影响。

从以上两方面来看，本文认为，采用密码技术和隐私权技术可以有效地保证各参与者的资料安全，而加强安全技术虽然可以保证各成员的资料安全，却也会降低运算速度。为了保证数据的安全和运算的有效性，必须针对具体的应用环境，采用相应的隐私算法。

在当今的时代，为了保证用户的个人信息和个人信息的保密，隐私计算是目前最好的解决方法。隐私权技术的工业应用价值如下：

加强资料安全及个人资料安全。隐私权的计算技术能够有效地保障用户的信息和信息的保密，防止信息的泄漏和误用，从而保障用户的个人信息和企业的信息的安全性。

改进资料处理与机器学习之精确度及效能。基于隐私算法的算法能够有效地改善数据的处理，增强算法的精度和有效性，从而使得算法的精度得到进一步的提升。

推动发展大数据的解析与机器学习。它能够推动大数据的研究、机器学习、数据处理以及人工智能等领域的广泛使用。

符合各国政府及团体对资料保密与保密之需要。

其中，个人信息处理技术能够有效地提升企业的信息处理能力。由于传统的数据处理方式存在着大量的数据聚集性，导致了系统的安全性问题。同时，由于采用了隐私权算法，使得用户无需对原资料进行处理，从而防止了信息丢失和泄漏。通过这种方式，可以使企业在进行数据的快速处理中，节约了很多的时间和费用。

其次，利用私密技术提升了企业对信息的处理精度。因为在数据集中的情况下，会造成资料的混乱，从而造成分析的不精确性。同时，隐私权的处理也能保证数据的安全性，从而提高了对数据的处理精度。通过对数据的精确分析，可以使公司做出更加高效的经营决定。

可以在下列几种情况中使用私有计算：

医学资料的统计：在保障病人隐私的前提下，利用资料的统计，改善医疗服务的品质。可以利用隐私技术对病人进行数据的处理，同时保障病人的个人信息。

社会媒介剖析：透过资料的剖析，掌握使用者的偏好，并提供建议及广告。可以利用隐私算法对数据进行分析，同时保护用户的个人信息。

财务资料的解析：透过资料的剖析，提升银行的风险控制，并保障顾客的个人资料。可以利用隐私技术对用户进行数据的处理，同时保护用户的个人信息。

在区块链产业中，隐私运算被大量使用。

财务服务：用户的身份验证，交易记录等都可以使用。

智慧合同：在智能合同的发展中，可以使用隐私权的运算。

社会媒介：私密运算可以被应用到用户身份认证，数据分析和社会媒介中的储存。

供应链：在数据存储、轨迹跟踪和存储等方面，可以利用隐私算法进行数据存储和存储。

资料解析：利用个人资料进行资料剖析，保证资料的安全与保密。

健康护理：可以将个人信息存储，轨迹跟踪，以及卫生健康领域的存储。

数码识别：可以利用个人资料来发展数码识别。

这就是在区块链产业中，个人信息处理技术的具体应用。因此，个人信息安全是一项非常关键的技术。在保证用户的个人信息安全的前提下，能够提高企业对信息的分析水平。它不仅可以保障企业内部的信息安全与私密性，还可以消除个体和机构的数据安全性，为企业提供更多的数据支撑。

按技术的不同，目前的隐私计算技术有如下发展趋势：一是安全多方计算、零知识证明、同态加密技术，第二是联邦学习技术、可信执行环境和差分隐私技术。本文着重讨论了几种主要的技术： MPC, ZKP，零知识证明， HE，可信执行环境，联邦学习。

多重安全运算

当参与者不分享自己的资料和信任的第三者时，该技术仍然能够进行协作运算，并最终得到有用的分析结果。

优势：

它是以加密技术的基本原则为依据的，通过严密的加密理论来验证它的安全性，它不依赖任何参与方、操作人员、系统、硬件和软件。各参加者对于自己所掌握的资料具有完全的控制能力，保证资料及资料不外泄，且具有较高的运算精确性及可程式化的一般运算能力。

缺陷：

由于多方安全运算涉及到大量的加密运算，因此其在实际中存在着很大的困难。随着网络技术的发展，如何确保网络运行时间和用户数目之间的关系成为当前各个企业所面对的最大的问题。在安全方面，安全的多方安全算法主要是为了保障在多个数据的融合过程中的个人信息安全，而访问控制和传输安全等安全问题还有待于其它相关技术的支撑。

零学识验证

见证人（prover）可以让验证人员确信这些资料是真实的，而无需提供特定的资料。零知识的验证可以是交互的，也就是向所有的验证人提供一次资料的正确性；还可以是无交互的，也就是由见证人建立一种证明，由谁来证实。

优势：

零的知识认证最大的优点就是能够通过诸如以太坊这样的公开的公开的链接来使用私人的资料。通过将零知识库技术与区块链技术相融合，可以使使用者和商家在不公开任何特定的资料情况下，使用个人资料进行智慧契约。零知识证据在当前最常用的区块链技术就是个人信息交换。ZCash公司已开始使用“零知识证书”，它可以掩盖发送方和接收方的交易数量和地址。

缺陷：

您必须找到能够建立初始化值的信任的第三方。在创造中使用的任意数字，只要没有不断地被删除，就可以制造出一个假的。这称为 trust设置问题。

同态密码

同态密钥是一种密码，可以通过一种特殊的代数方式对密码进行处理，从而得出依然是密码的，而对其进行解密后，其结果与明文的处理方法相同。

优势：

该技术允许用户在不解密的情况下，通过对已编码的资料进行处理，得到准确的结果。全同态密码体制是一种利用诸如格式码等基本技术的密码体制，能够抵御各种量子袭击的入侵。

缺陷：

同态密钥的关键在于它是否能够对任何形式的运算进行支撑。“随意”意味着“加”与“乘”，因为把运算过程中的运算过程都可以通过“加”与“乘”来完成。

受信任的运行环境

该系统具备操作与存储的能力，能够为系统的安全和完整性提供一个单独的操作环境。与 OS （OS）相比，在这个背景中的程式与资料可以获得更高的安全性保障。

优势：

在信任运行的背景下，保密运算是一种通用且有效的数据透视图，它能够支撑一般的计算架构和程序，并且其运算能力与明文运算相当。可以将其与其它技术相融合，从而实现对个人的隐私权的安全。

缺陷：

保密链跟 CPU厂商是捆绑的，现在的硬件技术都是由英特尔、高通和 ARM等几家公司控制，这会让保密技术的可靠性受到很大的损害。另外，由于 TEE与其他不受信任的运行环境，占用了许多系统的资源，因此，现有的 TEE实施方案具有侧面通道攻击的风险。

联合办学

它是谷歌首先推出的一项分布式的机器学习技术或架构。该系统能够在没有外部数据的基础上，利用中间的加密信息进行循环和加工，从而达到对网络进行协同的学习。当前，联邦教育技术经常和诸如区块链这样的安全多方运算技术联合在一起。

优势：

该方法可以很好地克服训练过程中的数据特性的单一问题，使系统具有更好的学习效果。

缺陷：

同时也带来了网络的安全性和通讯的有效性。由于从底层代码开始建立一个基于网络的基本模型往往需要花费大量的时间和精力，现在很多公司都是通过开放源码或者第三方的渠道来获得基本的建模。而且在学术界，关于联邦教育的安全性并没有一个明确的界定，通过中央服务器的加权和倾斜，可以推断出所有参与者的资料。而且，在联邦的学习系统中，每个参与者都是被信任的，如果有人故意给出错误的信息，或者错误的信息，那么就会对训练系统产生不可挽回的伤害。