隐私计算模型是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，旨在解决大数据时代隐私数据保护与敏感信息泄露的挑战 。其通过分离隐私信息的所有权、管理权和使用权，构建基于信息论、博弈论、优化理论与计算复杂性理论的可计算体系，包含隐私度量、泄漏代价及保护复杂性评估，涉及隐私信息集合、所有者、接收者等六个关键因素(X,S,R,C,φ,∑) 。
该模型覆盖数据采集、传输、存储、处理、共享及销毁等全生命周期环节，整合安全多方计算、同态加密、可信执行环境(TEE)和联邦学习等技术手段。研究重点包含建立隐私量化定义体系和隐私变换计算规则，揭示隐私度量、泄露收益损失比与保护效果间的内在联系，其保护方法分为隐私加密（保证机密性/完整性）与隐私脱敏（匿名化/差分隐私），并包含数据掩码、数据生成等具体技术 。
在第352期双清论坛中，专家围绕“隐私计算的新理论方法与关键应用”展开研讨，涉及基于区块链的隐私计算模型框架与运行机理等议题，进一步梳理了技术瓶颈与发展趋势 。
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