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差分隐私与其他隐私计算技术的联系写在前面的话隐私计算什么是隐私计算？隐私计算发展趋势隐私计算的技术隐私计算体系结构安全多方计算联邦学习可行执行环境差分隐私比较应用场景发展趋势发展展望总结补充写在前面的话本文纯属个人笔记，仅供参考。隐私计算什么是隐私计算？隐私计算（Privacy-preservingcomputation）是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计

当对区块链的底层基础设施的关注都聚焦在性能上时，也就意味着对其他领域的失焦，比如隐私计算。Web3.0的核心是将数据所有权和应用程序逻辑相分离，区块链作为去中心化网络带来了这种可能性。值得注意的是，公链是建立在公共无需许可基础架构之上的，所以数据没有隐私保护且永久存储。因此公链要想通往Web3.0，就必须解决数据隐私的挑战。其实不止是区块链需要隐私计算，整个互联网生态也都亟需隐私计算的重构，尤其是当数据被定义为“新型生产要素”。在隐私计算这条目前尚未被广泛重视的赛道上，Findora无疑是为数不多的明星之一

APP安全合规APP安全浅析APP隐私合规

整理|Carol出品|CSDN（ID：CSDNnews）前段时间，谷歌在GoogleChrome浏览器上内部测试的一项新型广告技术FLoC（FederatedLearningofCohorts,联邦队列学习），该技术使用机器学习算法分析用户数据，然后根据每个人访问的网站创建一个数千人的群体集合。FLoC旨在取代Cookie，广告商可以获得该群体的历史浏览信息，以此更好地向用户进行广告推送。虽然谷歌方面表示FLoC是为了取代Cookie，更好地保护用户的隐私&