机密计算

机密计算是一种保护数据隐私的计算技术，它允许在不对数据进行解密的情况下对数据进行分析和处理。关键词包括：
- 隐私保护：通过在加密状态下执行计算，确保数据在传输和存储过程中的安全性。 - 同态加密：一种加密形式，允许对加密数据进行计算，而无需解密，结果仍然是加密的。 - 安全多方计算（SMC）：允许多个参与方在不泄露各自数据的情况下共同计算一个函数的结果。 - 联邦学习：一种在客户端设备上训练机器学习模型的方法，避免将数据发送到中心服务器。 - 应用场景：适用于金融、医疗、政府等需要高度数据隐私保护的领域。 - 挑战：包括提高计算效率、降低加密和解密开销、以及确保算法的实用性等。
机密计算旨在平衡数据安全和计算效率，为保护敏感数据提供了一种新的可能。