隐私数据计算的挑战
当今许多创新性计算产品都依赖数据驱动。当涉及私有数据时，保护数据主体、所有者或用户的隐私信息至关重要。如何在处理敏感数据的同时保护隐私？
两种主要技术方法
安全多方计算(MPC)
MPC允许多个参与方在不公开私有数据的情况下共同执行计算，仅输出最终结果。关键技术特点包括：
- 数学保证输入值的机密性
- 支持小规模(如2方)到大规模参与方
- 典型应用场景：
- 拍卖：仅公开中标价格
- 投票：统计票数但不暴露个体选择
- 机器学习推理：保护客户端查询和服务器模型
通过密码学和分布式计算技术，MPC已实现实际应用。例如四位工程师使用随机数分割法计算平均薪资增幅的案例，展示了MPC如何在不泄露个人具体薪资的情况下完成聚合计算。
差分隐私(DP)
DP通过添加受控噪声来保护数据贡献者隐私，主要特征包括：
- 保护个体数据与结果的关联性
- 隐私参数ε控制噪声量(ε越小隐私性越强)
- 典型应用于大规模统计场景，如：
- 选举预测调查
- 人口普查数据处理
以随机响应机制为例，说明DP如何通过两次掷硬币过程实现"合理否认性"，同时保持统计有效性。
技术对比与选择考量
| 维度 | MPC | DP |
|---|---|---|
| 隐私保证 | 仅泄露计算结果 | 输入微小变化导致输出分布相似 |
| 典型场景 | 已知参与方的精确计算 | 匿名大数据统计 |
| 结果性质 | 精确输出 | 带噪声近似 |
| 抗辅助信息 | 可能被外部信息推断 | 组合外部信息不影响隐私 |
混合应用前景
在某些场景下可结合两种技术优势：先用DP获得隐私保护的近似函数g，再通过MPC精确计算g。这种混合方法有望在各类数据服务中实现更完善的隐私保护。
延伸阅读
文章还介绍了两种技术的数学基础、实际部署案例(如疫情接触追踪、人口普查)和最新研究方向，为技术选型提供更全面的参考框架。