正文
Q: 什么是「可用不可见」？
A: 「可用不可见」是指在数据不离开原始环境的前提下，通过隐私计算技术实现数据价值的挖掘与共享。数据本身不会被暴露，但数据分析结果可以被安全获取。
Q: 隐私计算有哪些主流技术？
A: 主流技术包括联邦学习、安全多方计算（MPC）、可信执行环境（TEE）、差分隐私等。不同技术适用于不同场景：联邦学习适合分布式模型训练，MPC适合跨机构数据联合统计，TEE适合敏感数据处理。
Q: 数据脱敏与隐私计算有什么区别？
A: 数据脱敏是通过规则替换敏感信息（如手机号中间四位隐藏），数据本身已改变；隐私计算则保持原始数据不变，通过加密或安全协议实现计算，安全性更高。
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