隐私计算是在保护数据本身不对外泄露的前提下，实现数据分析计算的技术集合。区块链隐私计算是一种新兴技术，可以让参与者在不披露任何数据的情况下，安全地进行计算。
区块链隐私计算三大方向：
多方计算
在多方计算中，数据不会被存储在中心位置，而是分布在不同的节点上。每个节点只能访问其所拥有的部分数据，因此单独的节点不能访问到整个数据集，这样可以保护数据的隐私性。
可信环境
在可信环境中，数据被存储在加密的环境中，并且只能通过特殊的密钥访问。这样可以防止数据被未经授权的用户访问。
联邦学习
联邦学习是一种分布式机器学习方法，其中多个机构共同训练一个模型，而不是将数据集移交给单个机构。这样可以在保护数据隐私的同时进行学习，因为数据不会被集中在一个单独的机构中。
区块链技术可实现数据的授权使用、溯源及保护
隐私计算可保证数据“可用不可见”，保护数据隐私
区块链和隐私计算充分融合，可促进数据流转，激活数据价值
区块链和隐私计算能形成可信的信任基础设施，促进产业数据流通
通过可信治理，能够确保数据在整个过程中的安全和可信
区块链隐私计算支持丰富的应用场景，为各式各样的客户提供助力。
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