可信数据空间与隐私计算技术的关系是什么？

可信数据空间是一种以数据可信流通为核心的生态化架构，旨在构建多方主体间数据安全、合规、可追溯的协作环境；隐私计算技术（如联邦学习、多方安全计算、差分隐私等）则是支撑这一架构落地的关键技术内核，二者形成“场域-引擎”的协同互补关系。

一方面，隐私计算通过“数据不出域、价值可传递”的特性，直接解决可信数据空间中最核心的矛盾——既让跨主体数据协作成为可能，又避免原始数据泄露，为数据空间内的价值交换提供了技术可行性；另一方面，可信数据空间并非简单的技术叠加，而是通过整合身份认证、权限管理、审计追溯等信任机制，为隐私计算补上“信任底座”——例如，数据空间的主体身份可信确保了隐私计算参与方的合法性，权限策略约束了数据的使用边界，审计日志让计算过程可追溯，这些都让隐私计算的结果更具可信度与合规性。

简言之，可信数据空间是承载数据可信流通的“容器”，隐私计算是驱动容器运转的“动力”，二者共同围绕“数据可用不可见”的目标，推动数据要素在安全底线之上释放价值，支撑数据要素市场的健康发展。

摘自《可信数据空间合规100问》