在我为 @StoffelMPC 进行客户发现的过程中，有一件事一次又一次地出现，但我没有看到有人提及，那就是差分隐私。 我知道你们中的许多人，尤其是纯粹的密码学专家，避开差分隐私。但在 web2 中，它无疑是保护个体隐私的最广泛部署的隐私工具。单靠密码学根本无法解决这个问题。 一个简单的例子来说明这一点是两个参与方持有的一组数字的乘法。两个参与方希望在不相互分享各自数字的情况下相乘他们的数字。他们可以执行一个 MPC 协议来实现这一点。在 MPC 协议执行结束时，每个参与方都会得到乘法的最终结果。然而，由于每个参与方都知道自己的数字是什么，他们可以轻易找到另一个参与方的数字！ 上述例子虽然有些牵强，但说明了即使使用先进的密码学，仍然能够推断出个体级别的输入。这就是差分隐私的用武之地！ 简单来说，如果在 MPC 协议的基础上应用差分隐私，那么每个参与方会在其个体输入中添加一些噪声，然后进行 MPC 协议以找到他们数字的乘法。现在，凭借这个结果，他们就无法轻易推断出另一个参与方的确切数字，因为添加了额外的噪声！ 显然，这里存在一个问题，即噪声可能会在最终结果中引入不准确性，但有实际的方法可以解决这个问题。 希望你能理解为什么大型科技公司如此喜爱差分隐私，以及它为何如此广泛部署。随着组织对其他形式的隐私越来越重视，他们将寻求将先进的密码学与差分隐私结合，而不是相互替换。 总结：即使是先进的密码学也需要差分隐私。