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数据作为第五大生产要素，已成为数字经济发展的重要引擎，正在深刻影响着全社会生产生活的方方面面。隐私保护计算是在保障数据要素和隐私安全的同时实现有效计算的技术体系，在加速数据要素流通和释放数据要素价值等方面发挥着核心作用。本书旨在阐释隐私保护计算的基础知识和核心技术，为隐私保护计算相关应用的落地和数据价值的释放提供重要参考。 本书共分为3 个部分：第一部分介绍隐私保护计算的基础知识，第二部分介绍联邦学习、同态加密、零知识证明、安全多方计算、可信执行环境、差分隐私、数据删除及智能合约等隐私保护计算的核心技术；第三部分介绍隐私计算的应用实践，包括应用指南（法律法规、标准体系和应用准则等）、产业发展及对未来的展望等。 本书适合隐私保护计算领域的研究人员、工程技术人员，以及金融科技、互联网和数字经济等领域的从业人员阅读，也可供计算机、人工智能等专业的研究生学习、参考。