数据安全流通需要制度和技术双管齐下，传统的数据共享手段难以适配跨机构数据共享的旺盛需求和日趋严格的数据合规要求。多源异构的大数据时代需要更丰富、更安全、更具适用性的技术手段。如何打破数据孤岛桎梏、确保数据安全有序被利用、实现数据价值最大化，是数字经济发展中亟待解决的问题。隐私计算技术和区块链技术的融合为此提供了很好的解决方案。
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”。然而，数据的真实性、数据来源、数据确权及流转过程是否安全和合规是隐私计算技术面临的难点。同时，由于多方数据质量参差不齐，数据所有者缺乏可信的激励机制、贡献评估和利益分配流程，使得是隐私计算技术同时面临多方难互信、多方难协作等问题。
区块链具有数据可溯源、难以篡改、公开透明、智能合约自动执行等技术特点，是解决多方协作和多方信任问题的一把利器。通过共识机制在参与方之间建立信任基础，实现点对点的价值传递。通过智能合约实现链上数据真实性验证和审计。通过协同机制、激励机制的设置与共识，促进数据开放共享与价值协作。
隐私计算与区块链都综合利用了密码学、分布式系统等技术，既有相似之处又各有特点。通过将隐私计算和区块链相结合，不仅融合了二者的优势，也能解决双方技术面临的部分难点问题，实现“1+1>2”。既能在数据共享过程中有效保护个人信息，实现数据的安全流通，还能为数据的真实性、数据确权等合规问题提供可行解决方案，实现数据共享全流程可记录、可验证、可追溯、可审计，并为进一步建设高效、高安全和高流动性的数据要素市场打下基础。
