企业提供脱敏经营数据即可生成信用评分； 医疗工业领域破解核心数据分散难题，支持新药研发与 智能制造，推动数据安全共享与产业融合。 突破方向 隐私保护计算技术应重点突破以下方向： 通信优化：参数压缩（剪枝/量化）与异步调度减 少传输量； 分层防御：DP+HE加密梯度，TEE硬件隔离，协议层 隐私对齐，应用层对抗检测； 消除偏差：反事实样本对齐，个性化联邦微调，迁移 学习及端云协同提升泛化能力。 区块链发展需从以下四个方面实现突破： 针对以上问题，隐私保护计算技术应重点突破以下方向： 一是优化通信效率。从采用参数压缩与选择性传输减少数据传输量，以及异步更新与动态调度提高通信效率等两方面进 行突破。参数压缩与选择性传输采用参数剪枝、稀疏化或量化技术、低秩分解、知识蒸馏等技术减少数据传输量。异步更新 与动态调度允许参与方按本地资源状况异步上传参数，并通过优先级调度减少冗余通信。 二是构建分层防御体系。在基础层，结合差分隐私（DP）与同态加 练效率，通过分布式特征标准化提升模型准确率。 图：隐私保护计算技术的应用现状 图：隐私保护计算技术的突破方向 数据异质性 隐私保护计算中的挑战 反事实学习 个性化联邦学习 通信效率 异步更新 参数压缩 安全风险 机密性攻击 完整性攻击 需要高数据共享以实现 高效风险控制。 跨机构联合风控 数据共享高，隐私需求 相对较低。 跨部门数据共享 隐私需求低，但数据 共享有限。