纵观隐私计算不同技术路线,可以发现各有其优势与不足,在可支持计算、隐私保护维度、隐私保护强度、安全性、性能等方面有较大差异,分别适合不同的应用和场景;同时,不同的技术路线目前正在持续融合、取长补短,实现1+1>2的应用效果。例如通过硬件加速的全同态加密算法构建强隐私、高性能的纵向联邦学习系统,就是一个不同技术路线深度融合的典型案例。相信在未来,不同技术路线的融合以及与人工智能、区块链等新兴技术的结合,能够推动隐私计算大规模落地,实现海量数据要素的价值释放。
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