高手问答
数据流动起来才可以创造更大的价值，随着数字经济持续高速增长，
数据的互联互通需求越来越旺盛，大到政府机关的公共数据、公司核心商业数据、小到个人信息。近两年，我国也相继出台了
《数据安全法》 和
《个人信息保护法》。因此，
如何让数据安全地流通起来，是一个必须要解决的问题。
隐私计算技术作为
连接数据流通和隐私保护法规的纽带，通过同态加密、混淆电路、差分隐私等技术，实现了
“数据可用不可见”。隐私计算技术是在保护
数据提供方不泄露原始数据的前提下，实现数据分析计算的技术集合。它作为数据流通的
重要创新前沿技术，目前主要包含如下三大技术路线：
安全多方计算(SMPC)、机密计算(TEE)、联邦学习(FL) ，这些技术已经广泛应用于金融、医疗、通信、政务等多个行业。
OSCHINA 本期高手问答 (8 月 9 日 - 8 月 15 日) 我们请来了 PrimiHub 开源 和大家一起探讨关于「隐私计算技术」的问题。
可讨论的问题包括但不限于：
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什么是隐私计算
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隐私计算的学习建议
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隐私计算相关的技术
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PrimiHub 的技术设计
如有其他隐私计算相关问题也欢迎积极提问。
百度 党的十八大以来，党中央在清理党内法规的同时，也颁布了一系列新的党内法规，形成了党内法规制度建设的基本框架。
PrimiHub 作为一款由密码学专家团队打造的开源隐私框架，具有以下特性：
嘉宾介绍
刘仁章，应用数学博士，北京原语科技密码学专家。精通格密码、同态加密、安全多方计算等。在 NIST 全球后量子密码算法竞赛中攻破 HK17 等多个后量子密码候选方案。曾获 2022 年“金融密码杯”竞赛一等奖。
为了鼓励踊跃提问，
原语科技 PrimiHub 会在问答结束后从提问者中抽取 5 名幸运会员，赠予 PrimiHub 定制笔记本礼盒 3 件套（内含：笔记本*1、金属签字笔*1、U盘*1）。
OSChina 高手问答一贯的风格，不欢迎任何与主题无关的讨论和喷子。
下面欢迎大家就 隐私计算技术 相关问题向 PrimiHub 提问，直接回帖提问既可。
