散文精选网隐私计算岗是做啥的
隐私计算岗主要工作内容：1、负责隐私计算平台搭建和迭代，整合公司内外部资源，完成产品定义及研发；2、配合公司完成隐私计算的解决方案撰写、业务合作及场景落地等工作；3、结合公司内外部资源，推动完成整体数据及业务生态基础设施的建设；4、深度参与行业研讨，参加行业标准及规范制定。
延伸阅读
隐私计算研发岗做什么
主要工作内容：
1、负责隐私计算平台搭建和迭代，整合公司内外部资源，完成产品定义及研发；
2、配合公司完成隐私计算的解决方案撰写、业务合作及场景落地等工作；
3、结合公司内外部资源，推动完成整体数据及业务生态基础设施的建设；
4、深度参与行业研讨，参加行业标准及规范制定。
七种隐私计算技术的应用区别
（一）最单纯的一个做法，就是随机混合数据交流的地址，藉由多个交易地址的随机混合，让数据的流动得到隐私保护
（二）匿名签名技术，也是实现网络环境下隐私保护的基本技术方案。包含有群签名（1991年提出的技术）以及环签名。群签名，顾名思义就是一堆人签出的名才是钥匙，这样，群里面所有单一个人的签名就可以被隐藏起来。但群签名需要一个群管理员，所以相对适用于联盟链的应用场景。环签名也是群签名的一种，但环签名不需要群管理员，所以更适用于公链架构
（三）同态加密，是一个非常有力的加密技术，其原始起源可以追溯自1978年。同态指的是保持运算，即先运算再同态与先同态再运算所得到的结果是一样的。也可以说是在密文上直接做特定的计算，然后完成计算后的解密结果，跟未加密（也就是明文）的情况下做的计算是一致的。使用同态加密技术将区块链上的数据进行加解密，并不影响原本的区块链上链数据的特性。
（四）ABE（Attribute-Based Encryption）, ABE 这种加密算法最早是在2005年提出的，第一篇文章提出的时候也只有单一授权的概念，之后在2011年开始有团队把ABE用在区块链上
（五）多方安全计算，（Secure Muti-party Computation，简称MPC，亦可简称SMC或SMPC）简单来说，安全多方计算的原理是允许多个数据所有者在互不信任的情况下进行协同计算，输出计算结果。并保证参与计算的任何一方均无法得到除了应得的计算结果之外的其他任何信息。换句话说，MPC技术可以获取数据使用价值，却不泄露原始数据内容。
（六）零知识证明（ZKP），另一个非常强效的隐私保护技术，零知识证明是一方（证明方）可以向另一方（验证方）证明某事是真实的方法，除了这一具体陈述是真实的事实以外，不透露任何额外的信息
（七）Trust Execution Environment (TEE), 可信执行环境，该环境是可以保证不被常规操作系统干扰的计算，因此称为”可信”。也就是说TEE是一个与操作系统并行运行的独立执行环境，并且独立于操作系统和其上的应用，为整个软件环境提供安全服务
高薪酬的隐私计算岗是做啥的
1 高薪酬的隐私计算岗是负责使用密码学和计算机科学技术，保护个人隐私信息的专业人员。
2 隐私计算岗需要了解密码学、安全协议、计算机网络等方面的知识，同时还需要具备编程技能和数据分析能力，以便对隐私数据进行处理和分析。
3 随着隐私数据保护和数据安全成为越来越重要的问题，隐私计算岗的需求也越来越高。
此岗位的收入相对较高，且有很大的发展空间。
因此，若你有拥有相关背景知识和技能，考虑入行隐私计算岗是一个不错的选择。
隐私计算行业发展趋势
隐私计算（Privacy Computing）是指一种保护数据隐私的计算模式，它的出现是为了解决数据在计算过程中可能被泄露的风险。隐私计算的发展趋势主要包括以下几个方面：
市场规模逐渐扩大：随着各国隐私保护法规的逐渐完善和隐私意识的提高，隐私计算市场规模将逐渐扩大。根据市场研究机构的预测，到2025年，全球隐私计算市场规模将达到600亿美元。
技术不断成熟：当前隐私计算技术仍处于发展阶段，但技术成熟度在不断提高。在未来，隐私计算技术将更加成熟和普及，包括安全多方计算、同态加密、差分隐私等技术的进一步发展。
应用场景不断扩展：隐私计算技术可以应用于金融、医疗、物流、智能制造等多个行业，在未来还将有更多的应用场景出现。
产业链不断完善：随着隐私计算市场的逐渐扩大，隐私计算产业链也将不断完善。目前，隐私计算产业链主要包括芯片、算法、应用等环节，未来还将出现更多的产业链环节。
国际合作加强：在隐私计算技术领域，国际合作将是必不可少的。未来，各国将加强合作，共同推进隐私计算技术的研发和应用，推动隐私计算市场的健康发展。
隐私计算场景详解
隐私计算场景包括：
1.多方计算：多方计算指的是数据所有方共同参与的计算；
2.机器学习：允许海量数据分布式存储以及部分计算过程端对端计算；
3.去中心化应用：通过去中心化的方式，实现端到端的数据处理。
全域隐私计算必备条件
从广义上来说，隐私计算需要数据、算法、商用场景、政策都结合在一起才能够形成其爆发条件。
在数据层面，需要将各行各业的数据规范化，比如金融交易过程中的黑名单，里面的格式、关键字等都要一致，这样算法平台才可以有效运作；
在算法层面，需要有足够的响应速度，在商业上才有使用价值；
在商用场景层面，想要有全行业大范围爆发很难，可能会先在某个行业内产生一个比较广泛的应用；
政策层面，目前从欧洲到中国、美国、日本都有严格的个人隐私保护规定，以后可能还会逐渐发展到各国数据、各企业数据等不能在一定范围外转移
