安全多方計算的應用有哪些

多方安全計算的幾個應用領域：

拍賣過程

拍賣過程中對隱私的需求是眾所周知的，實際上對于所有的參與者 (包括投標人和賣家) 而言，投標的隱私是非常重要的。多方安全計算不但可以保護每個拍賣人的隱私，還可以保證拍賣人在拍賣過程中的各個行為的合法性，最后多方安全計算會通過每個拍賣人的輸入來完成計算，并輸出最高投標人的信息。

安全的機器學習

多方安全計算技術在機器學習的推理和訓練階段也同樣可以用來保護隱私數據，主要集中在兩個方面的研究，主要是模型參數的保護和訓練過程中每個參與方數據的保護。

目前，常見的基于安全多方計算的隱私保護機器學習解決策略有：

基于混淆電路、不經意傳輸等技術的隱私保護機器學習協議, 并執行兩方安全多方計算協議來完成激活函數等非線性操作計算。

基于秘密共享技術允許多方參與機器學習網絡模型訓練或預測，且該過程不會透露數據或模型信息。

其他研究領域

除以上的幾個應用外，用多方安全計算技術來實現隱私的應用還有很多。比如保護隱私的網絡安全監控，被加密的電子郵件的垃圾郵件清理過濾，基因的隱私保護，廣告轉換等。

回答所涉及的環境：聯想天逸510S、Windows 10。