隐私计算是一套包含密码学、数据科学、人工智能、安全硬件等众多领域交叉融合的跨学科技术体系，以保护数据全生命周期隐私安全为基础，实现对数据处于加密状态或非透明状态下的计算和分析，从而达到促进数据要素流通融合、 有效提取数据要素价值的目标。在保证各方原始数据安全隐私性的同时，完成对多方数据的融合计算，实现多方数据的“可用不可见”。

1.隐私计算技术现状:隐私计算技术主要包括多方安全计算（MPC）、联邦学习（FL）和可信执行环境（TEE）三大类技术平台及其交叉融合方案。这些技术在金融、政务、医疗等多个领域已从试点验证走向商业应用，有效解决了数据流通中的隐私保护问题。例如，在金融领域，隐私计算技术被广泛应用于风控、营销、普惠、反欺诈等多个场景，显著提升了业务效率和数据安全性……

1. 引言与背景：随着全球气候变化的严峻挑战，碳交易作为一种市场机制，旨在通过买卖碳排放权来减少温室气体排放，已成为应对气候变化的重要手段。碳交易市场的健康发展离不开对交易数据的安全保障和隐私保护……