就在央视新闻的一则晚间栏目的报道中，记者调查发现，在某一网络交易平台，只要花2块钱就可以买到上千张人脸照片，5000多张人脸照片不到10块钱，单张人脸照片不到1分钱。而这些照片都来自真人在社交网络所分享的真实生活照和自拍照。如果再叠加上用户的身份信息，其很有可能被用到精准诈骗、洗钱、涉黑等违法犯罪中。

我们到底把多少隐私信息留在了网上，留给了多少平台，恐怕多到连自己都记不清了。而我们对于这些数据最终的去向、用途和安全性几乎一无所知。

近年来，我国在公民的个人数据和隐私保护上已经开始了相关立法，比如《网络安全法》《民法典》，当中都有相关个人信息保护的法律规定。而《数据安全法》《个人信息保护法》也处于向全社会公开征求意见的过程中。

相关法律的出台更多是事后维权的保障，而个人数据和隐私信息的保护仍然要从源头抓起，那就是各个网络平台从技术层面来实现对数据的全面保护和监管。

与此同时，数据交易和数据流通，又成为制约我国大数据产业发展的一个重要问题。如何通过合法、合规又安全高效的手段获得可信、高质量的数据，又成为很多科技企业和平台亟待解决的难题。

一方面是用户大量数据隐私泄露的泛滥成灾，一方面是相关企业平台难以获得有效合规的数字资源，这一矛盾使得越来越多的企业呼唤一种新的数据治理和应用方案。

至此，一种用以保护数据不外泄为前提，但又能实现数据分析和计算的隐私计算(Privacy Computing)已经正式提上日程。

“百万富翁”难题：隐私计算的缘起

“假设有两个百万富翁相遇，他们都想知道谁更富有，但又不愿意让对方知道自己真正拥有多少财富。那么如何在没有第三方参与的情况下，让对方知道谁更有钱?”

这是2000年图灵奖得主姚期智院士在1982年提出的“百万富翁”假设。这个烧脑的问题涉及这样一个矛盾，如果想比较两人谁更富有，两人就必须公布自己的真实财产数据，但是两个人又不愿让对方知道自己的财富多少。那么，在我们看来，这几乎是一个无解的悖论。