隐私计算，又称可信计算，是一种创新性的技术范式，旨在在保障数据隐私和安全的前提下，实现多方数据协作与共享。其核心思想是通过密码学、多方计算、联邦学习等技术，对数据进行加密、分割等处理，使得参与方可以在不暴露底层数据的情况下，共同进行数据分析、建模和决策。通过隐私计算技术，企业、机构和研究人员可以在保护个人隐私和敏感信息的同时，释放数据的价值，促进跨行业、跨区域的数据合作，加速数字化转型和创新。

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