零知识证明（Zero-Knowledge Proof, ZKP）：允许一方（证明者）向另一方（验证者）证明某个论断是真实的，而无需透露任何额外信息。它在区块链隐私币、数字身份验证和合规性审计中有广泛应用。
安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, MPC）：允许多方在不泄露各自私有数据的前提下，共同计算一个函数。它在联合风控、联合研发和数据共享联盟中有重要价值。
联邦学习（Federated Learning, FL）：允许多个参与方在不共享原始数据的情况下，协作训练一个共享的机器学习模型，数据保留在本地。它在医疗健康、智能手机输入法预测和金融科技中有广泛应用。
差分隐私（Differential Privacy, DP）：通过在数据集中添加统计噪声，使得个体数据无法被识别，同时还能保持数据集的统计特性。它在政府数据发布和大型科技公司的数据分析中被采纳。 然而，现代PETs仍面临诸多挑战：计算开销巨大，如全同态加密的计算效率仍需大幅提升；算法复杂性和理解门槛高，PETs的设计和实现需要深厚的密码学和数学知识；技术成熟度 工作职能电子邮件列表 和标准化缺失，许多PETs仍处于研发或概念验证阶段，尚未形成统一的行业标准；数据实用性和隐私保护的平衡，过度保护可能导致数据价值无法充分利用；安全漏洞和攻击，即使是PETs也可能存在侧信道攻击或其他未发现的漏洞；以及合规性要求和法律解释，不同国家对数据隐私的法律法规存在差异，对PETs的合规性要求也不同。
隐私增强技术的未来：数据治理核心、信任网络与Web3.0基石
本段将展望隐私增强技术的未来发展方向。重点探讨PETs将成为未来数据治理和数字经济的核心基石，实现“数据可用不可见”，促进数据在保护隐私的前提下安全流动和共享。展望PETs与区块链、去中心化身份（DID）、人工智能（AI）和边缘计算的深度融合，例如区块链为PETs提供可信的执行环境，DID将用户身份和数据控制权归还给用户，AI在PETs保护下进行模型训练和推理，边缘计算将PETs推向数据源头。讨论PETs在精准医疗、金融风控、智慧城市、个性化推荐、数字广告和跨机构数据共享等领域的颠覆性应用。此外，还将展望量子安全PETs，即能够抵御量子计算机攻击的隐私增强技术。最终，描绘一个隐私增强技术不再仅仅是技术工具，而是能够构建未来数字世界**“信任层”、实现数据价值最大化与个人隐私保护兼得、并赋能Web3.0和“数据主权”的“核心引擎”**。
6. 人机交互与可穿戴设备：拓展感官与连接未来