隐私计算技术应用和展望

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随着个人数据隐私保护的重要性逐渐凸显，联邦学习、同态加密和多方计算等隐私保护技术变得愈发重要。本文旨在探讨这些领域的最新国际进展。在联邦学习部分，介绍了联邦学习的基本原理和应用领域，特别关注了差分隐私和安全多方计算在联邦学习中的应用，以及最新的隐私增强型联邦学习技术。同态加密部分探讨了同态加密的基础知识，以及其在安全云计算和数据隐私保护中的应用。（剩余5197字）

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