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    安全多方计算是指在无可信第三方的情况下，多个参与方协同计算一个约定的函数，并且保证每一方仅获取自己的计算结果，无法通过计算过程中的交互数据推测出其他任意一方的输入和输出数据（除非函数本身可以由自己的输入推测出其他参与方的输入和输出）。 安全多方计算可抽象概括为数学模型，其公式如下： 安全多方计算于1986 年由姚期智院士通过 姚氏百万富翁问题 提出：两个百万富翁街头邂逅，他们都想炫一下富，比一比谁更有钱，但是出于隐私，都不想让对方知道自己到底拥有多少财富，如何在不借助第三方的情况下，让他们知道谁更有钱。 姚氏“百万富翁问题”后经发展，成为现代密码学中非常活跃的研究领域，即安全多方计算。 安全多方计算技术并不是一个单一的技术，它本身是由一些列技术组成的协议栈。 按层次可为2层，如下图所示：
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    百万富翁难题在专业学者眼里，这其实是一个密码学的问题，可以表述为 “一组互不信任的参与方在需要保护隐私信息以及没有可信第三方的前提下进行协同计算的问题”，也被称为多方安全计算（Security Multi-Party Computation，简称 MPC，亦可简称 SMC 或 SMPC）。 MPC 可以保障多个参与方进行协同计算并输出计算结果的同时，使各个参与方除了计算结果之外无法获取任何其他信息， 从技术层面实现数据的可用不可见。
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    多方安全计算（Secure Multi-Party Computation）是指在无可信第三方的情况下，多个参与方协同计算一个约定函数，除计算结果以外，各参与方无法通过计算过程中的交互数据推断出其他参与方的原始数据。 作为隐私计算的一种常用工具，多方安全计算在安全性和易用性方面有着天然的优势。
  • 隐私计算之多方安全计算（MPC，Secure Multi-Party . . .
    多方安全计算是基于密码学的算法协议来实现隐私保护，常见的多方安全计算协议包括秘密共享（Secret Sharing，SS） 、混淆电路（Garbled Circuit，GC）、同态加密（Homomorphic Encryption，HE）、不经意传输（Oblivious Transfer，OT）等。 多方安全计算技术可以获取数据使用价值，却不泄露原始数据内容，保护隐私，可适用于多方联合数据分析、数据安全查询（PIR，Private Information Retrieval）、隐私求交（PSI，rivate Set Intersection）、数据可信交换等应用场景。





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