第2章 多方计算与隐私保护

2.1 多方计算

在当前的互联网时代，由于网络基础设施发达，社会个体之间的交互变得更加频繁，多方之间的计算场景变得更加广泛。比如，区块链技术的诞生和走红，暗示了人们对多方计算的需求之大。多方计算不仅逐渐成为学术界的研究热点，同时为工业界的众多复杂问题提供了一种解决思路。

多方计算的应用场景非常丰富。推动多方计算发展的因素可以分为两个方面：算力和数据。首先，因为计算资源的成本较高和网络通信速度大幅提升，所以越来越多的场景希望使用多个节点的协同计算来代替单个节点的高负荷运转。同时，多个节点同时工作，可以极大地提高计算任务的并行性，有效地减少计算密集型工作的时间成本。

多方计算除了具有整合算力的优势，另一个天然的优势便是可以将分布式存储的多方数据进行聚合。这不仅为网络拍卖、电子投票以及电子选举等需要聚合多方数据的计算场景提供了合适的技术，还在数据层面提升了机器学习模型的学习效果，尤其在数据量不足的情况下，多方计算可以有效地提高模型的性能。

但是，无论是在网络拍卖等场景中，还是在分布式机器学习中，用户的隐私问题都是在技术落地中需要解决的重要部分。一个实用的、完善的电子投票协议不仅要准确地计算出投票结果，还要在有效地确保投票者身份合法性的情况下，能够同时保护每个用户投票内容的隐私性。在分布式机器学习中也是一样的。参与同一个分布式计算任务的机构数量可能很多，其可信度参差不齐，而在如今的信息社会中，信息与能源一样，已经成为一种重要的资源，数据本身也具有很高的价值。如果参与计算的各方将自己的敏感数据资源直接分享给其他机构，那么难免会产生对数据隐私性问题的顾虑。

因此，多方计算的安全性问题尤为重要。如何在完成多方计算任务的情况下，使用隐私保护技术有效地保护各个参与方的隐私，是在多方计算中需要考虑的重要问题。