相信不少人都有过这样的经历，手机浏览了某些网站后，马上就能接到相关推销电话。很多人纳闷，自己并没有留下姓名和电话等个人信息，为什么营销人员总是能精准捕捉到自己的浏览痕迹和联系方式呢？没错，这就是我们生活中常见的数据隐私滥用现象，315晚会也曝光过有关个人信息数据买卖的黑色产业链。

无独有偶，近年来数据滥用、数据隐私保护不利等现象频发，涉及科技、金融、教育等多个领域，数据安全问题成为社会焦点。随之，人们对数据隐私的保护意识也上升到前所未有的高度。这使得业界共同思考，应该如何做好数据隐私保护这门功课。尤其是《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规的陆续实施，标志着数据安全与合规的相关法律正在逐步走向健全。过去“无拘无束”的时代宣告终结，数据安全与合规成为事关企业发展的重要命题。在这一背景下，隐私计算为数据隐私保护提供了新的思路。

隐私计算是一类技术的统称，是一套包含了密码学、数据科学、人工智能、安全硬件等多个交叉学科的技术体系，旨在为数据的计算过程和计算结果提供隐私安全保护。针对不同应用场景、信任环境和需求，将不同技术、算法、接口集成在一个平台上，并结合人工智能、机器学习、区块链等跨学科技术，为用户提供综合解决方案，使得“不分享数据、但分享数据的价值”成为可能。具体而言，根据数据生命周期，隐私计算可分为数据存储、数据传输、数据计算过程、数据计算结果四个阶段，各阶段涉及不同的技术。

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