隐私计算是指在保护数据本身不对外泄露的前提下，实现数据价值挖掘和融合应用的一类技术方案与理论体系。它涵盖(安全多方计算)、(联邦学习)、(可信执行环境)、(同态加密)等核心技术，旨在平衡数据流通与隐私保护，使多方能够在不暴露原始数据的情况下完成联合建模、统计分析与查询计算，广泛应用于金融风控、医疗研究、政务数据共享等场景。
