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一方面，隐私计算分支技术间的加速融合可以满足更多应用场景。以联邦学习为例，与多方安全计算融合能够满足对等网络无可信第三方的联合建模应用需求；与差分隐私融合能够增强对梯度参数的保护程度，进一步防止中间梯度信息泄露；与可信执行环境融合能够提升隐私数据或模型的安全等级等。这些不同隐私计算技术相互融合能够发挥技术的优势，更好地满足业务场景的多样性需求。另一方面，隐私计算与区块链等其他领域技术的融合拓展了应用边界。例如区块链可应用到隐私计算各个环节，实现全闭环的安全和隐私服务——隐私计算各流程的操作和处理记录上链保存，可实现记录的防篡改；基于区块链解决数据共享参与者身份及数据可信问题，能够在一定程度上避免主观作恶、数据造假等；此外，区块链还非常适合隐私计算多边信任关系建立，例如使用联盟链来建立隐私计算群体激励机制，通过多个标准化智能合约为参与方提供可信服务。安全审计智能合约的引入，使得隐私计算在保护隐私数据的合规性方面更加容易验证，将合规监管变成一种服务。标准体系制定有望助力隐私计算应用落地当前，国内外众多标准化组织已开始制定或发布以框架和功能为主的隐私计算相关技术标准。通常隐私计算产品只能以自证清白的方式证明其安全性，对隐私计算产品的安全问题难以全面、系统、有效地评估。此外，隐私计算的算法具有多样性和复杂性，普遍需要繁杂的交互和计算流程，使得某些隐私计算技术缺乏可解释性，降低了隐私计算产品需求方的接受度，增加了评估难度。一方面，完善的隐私计算相关标准有助于产品规范的形成。隐私计算的安全性规范化过程，可引入安全专家的建议，并通过安全性验证技术、审计、形式化证明等方式，使行业需求方在选择隐私计算平台时有据可依，降低对隐私计算的安全性顾虑。同时，不同应用场景中的安全需求具有多样性，而隐私计算的性能、准确性与安全强度往往也是强关联。因此隐私计算需要进行安全等级划分，在产品开发和实际落地应用中，形成安全与性能、准确性的平衡。另一方面，成熟的检测和验证手段有助于产品落地应用，隐私计算产品的安全性，除了需考虑算法协议安全性、通信安全性、密码安全性、系统安全性等常规的安全性问题，还应确保应用算法逻辑的安全性，尤其是针对应用算法逻辑实时生成的场景（例如基于多方安全计算基础算子的组合实现多方联合统计分析场景），需要新的技术手段实现自动化的安全检测、识别与预警。