說隱私計算是技術(shù)略顯勉強，事實上它是多項技術(shù)組成的系統(tǒng)。在數(shù)據(jù)應(yīng)用，政策法律合規(guī)性的要求下，以密碼學為技術(shù)邏輯，由技術(shù)提供方和數(shù)據(jù)運營方，提供可信的算法模型。實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可信流通，為數(shù)字時代的發(fā)展保駕護航。在隱私計算的關(guān)鍵技術(shù)方案中，以下三種技術(shù)實現(xiàn)思路是隱私計算的主要技術(shù)方案：以密碼學為核心的多方安全計算（MPC）、融合隱私保護技術(shù)的可信聯(lián)邦學習（TFL）、依托可信硬件的可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）。隱私計算涉及到的密碼學、數(shù)學、分布式系統(tǒng)和底層硬件、差分隱私、可信執(zhí)行環(huán)境、算法模型等學科技術(shù)中，最核心的當屬密碼學。尤其是同態(tài)加密（Homomorphic Encryption，HE）的應(yīng)用，作為一項新型加密技術(shù)，可實現(xiàn)數(shù)據(jù)加密后仍然可以被分析處理，如檢索、統(tǒng)計、AI任務(wù)操作。正是由加密模型搭起了一座實現(xiàn)數(shù)字“加密”的橋梁。在有關(guān)隱私計算的技術(shù)方案里，模型的是應(yīng)用實現(xiàn)“可用不可見”的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

2. 威脅檢測。安全運營中心需要能夠結(jié)合多種技術(shù)，比如關(guān)聯(lián)規(guī)則、機器學習和數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)更好的安全事件檢測能力。

3. 風險預(yù)警。預(yù)測安全事件的能力可以讓安全運營中心主動將事件上報給人員，或通過預(yù)定義的流程簡化響應(yīng)。

4. 自動化運營。自動化是幫助安全分析師的新技術(shù)之一，通過自動化功能，使安全運營中心高效快捷處理工作。

5. 能力編排。編排所有產(chǎn)品的能力可以消除開銷、減少了挫折感，并幫助安全分析師將精力集中在重要任務(wù)上。

6. 知識庫積累。通過知識庫積累，能夠建議下一步具體的行動或戰(zhàn)略手冊。

7. 團隊合作。安全是一項需要協(xié)調(diào)、溝通和協(xié)作的團隊工作。

8. 案例管理。當安全事故發(fā)生后，安全團隊需要確保自己有響應(yīng)計劃、工作流程、證據(jù)收集、溝通等。

9. 報告展現(xiàn)。擁有合適的報告工具可以幫助安全團隊了解正在執(zhí)行的操作，并能夠準確地衡量現(xiàn)狀和需要實現(xiàn)的目標。

Skybox安全研究實驗室在2021年公布了20175個新漏洞。新漏洞數(shù)量的創(chuàng)紀錄增長。數(shù)據(jù)顯示，運營技術(shù)(OT)漏洞在2021年增加了88%，這些漏洞用于攻擊關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，并使重要系統(tǒng)面臨潛在的破壞。運營技術(shù)系統(tǒng)支持能源、水、交通、環(huán)境控制系統(tǒng)和其他基本設(shè)備。對這些重要資產(chǎn)的網(wǎng)絡(luò)攻擊可能造成嚴重的經(jīng)濟損失，甚至危及公共健康和安全。隨著2021年新漏洞的出現(xiàn)，威脅行為者立即利用它們。2021年發(fā)布的168個漏洞在12個月內(nèi)被迅速利用，這比2020年發(fā)布并隨后被利用的漏洞數(shù)量多出24%。換句話說，威脅行為者和惡意軟件開發(fā)人員將最近出現(xiàn)的漏洞武器化。這讓安全團隊陷入困境，縮短了從最初發(fā)現(xiàn)漏洞到出現(xiàn)針對漏洞的主動攻擊之間的時間。修復(fù)已知漏洞的窗口越來越小，這意味著主動性漏洞管理方法比以往任何時候都更為重要。此外，針對已知漏洞的新加密劫持程序同比增長75%，勒索軟件增長了42%。這為經(jīng)驗豐富的網(wǎng)絡(luò)罪犯和缺乏經(jīng)驗的新手提供一系列工具和服務(wù)。