在当今数字化时代，数据已成为推动经济和技术进步的重要资源。然而，随着数据的大量收集和广泛应用，隐私保护问题愈发突出。频发的个人和企业数据泄露事件不仅严重损害了用户的信任，还给各类组织带来了沉重的法律和经济负担。作为一种能够在保护数据隐私前提下进行计算和分析的隐私计算技术，在数据互联互通需求高涨与数据安全政策不断出台的背景下逐渐受到广泛关注。微众银行作为一家数字银行，成立之初便把隐私安全列为首位，并在隐私计算领域积极展开布局，只为用户打造安心的数据安全环境。

隐私计算是在保护数据本身不对外泄露的前提下，实现数据分析计算的一系列技术路线的统称。隐私计算并非单一的技术，而是包含多种隐私保护技术、隐私增强技术，是一系列技术的统称，涉及密码学、安全硬件、信息论、分布式计算等多个学科。目前主流的隐私计算技术分别为区块链、联邦学习、安全多方计算三大技术，而作为中国率先投入隐私计算技术研发并走向实践的企业之一，微众银行在“区块链”“联邦学习”和“多方安全计算”三大关键技术均构建了隐私计算核心能力，并已落地相关应用成果。

区块链方面，由微众银行牵头研发的国产安全可控区块链底层平台FISCO BCOS，成为国家信息中心顶层设计的区块链服务网络BSN中首个国产联盟链底层框架，现已汇聚超4000企业及机构、超 9 万名个人成员共建共治共享，社区内超120个项目在生产环境中稳定运行。

联邦学习方面，早在2019年2月，微众银行便将自主研发的全球首个工业级联邦学习框架FATE（Federated Learning Enabler）予以正式发布，提供基于数据隐私保护的分布式安全计算框架，为机器学习、深度学习、迁移学习算法提供高性能的安全计算支持。

安全多方计算方面，微众银行给出了场景式隐私保护解决方案WeDPR。该方案组合多种隐私保护策略，融合安全多方计算、同态加密、零知识证明、选择性披露等算法，能够支撑各类商业应用场景灵活拓展，可广泛应用于金融、政务、公共健康、数字权益等领域。

微众银行通过在隐私计算领域的深耕细作，不仅为自身业务发展提供了坚实的技术支撑，也为行业树立了数据隐私保护的标杆。未来，微众银行将继续推进隐私计算技术的创新与应用，积极响应国家数据安全政策，助力更多企业和机构实现数据的安全流通和高效利用，为构建更加安全、透明和高效的数字经济生态贡献力量。