场景端探索跨境流通（粤港澳试点+区块链合规交易） 及AI协同（构建大模型语料库），扩展生态边界。 通过技术标准化与场景创新双向驱动，激活数据 要素市场价值。 基本含义 隐私保计算是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一类信息技术，保障数据在产生、 存储、计算、应用、销毁等数据流转全过程的各个环节中“可用不可见”。隐私保护计算的常用技术方案有安全多方计算、 联邦学习、可信 安全性依赖特殊硬件 其中： 多方安全计算（MPC）的技术特点是基于秘密分享、混淆电路、不经意传输等密码学理论，允许多方在不泄露各自原始 数据的前提下，通过加密协议联合完成求和、均值等计算。 联邦学习的技术特点是通过数据加载和计算授权机制，保证了各方数据在不解密、不泄露的前提下能够参与联合计算。 同态加密的技术特点是支持对加密数据直接进行计算，解密结果与明文计算一致。包括仅支持加减或乘法的部分同态， 与同态加密（HE），在梯度更新时添加噪声并加密传输；在 硬件层，引入可信执行环境（TEE）如英特尔SGX，隔离敏感计算过程，兼顾效率与安全；在协议层，采用新型加密协议实 现隐私对齐，避免原始数据泄露；在应用层，采用对抗训练和梯度检测机制，识别并过滤恶意参数更新。 三是消除数据异质性和模型偏差。反事实学习与特征解耦。通过生成全局对齐的反事实样本，打破局部数据偏见，缓解 辛普森悖论；个性化联邦

经济运行、社会信用、产业大脑等各领域均发挥着重塑业务流程、便 捷交互模式、提升运营效率等关键作用。 32 （4）安全保障：筑牢数据与大模型安全屏障 大模型在政务场景应用过程中存在多样化的安全风险，从模型本 身的幻觉、参数泄露风险到数据集攻击风险，从内容伦理安全风险到 隐私保护风险，从插件供应链到模型管理过程风险，潜在的安全漏洞 与外部攻击将影响着大模型在政务领域的规模化应用。借助“1 模型 管理安全+4 应用服务安全+1