# 隐私计算实训营note#1 数据可信流通,从运维信任到技术信任
### 笔者前言&摘要
这一讲的主要内容是从宏观的层面介绍隐私/可信计算的基本概念,技术愿景和实用价值。这部分内容是理解隐私查询(PIR)、隐私机器学习(PPML)和其他的多方安全计算(MPC)技术的远大技术愿景和实际应用价值的基础。视频链接:[第1讲:数据可信流通,从运维信任到技术信任](https://www.bilibili.com/video/BV1sJ4m187vR/)。
数据要素化要解决的两个问题
数据联合计算和数据可控流通是数据要素化要解决的两大问题。从数据内循环到外循环,原有的安全技术手段失效,需要有新的技术方案。云底座+隐私计算+数据空间是解决数据外循环可以考虑的技术手段。