1. 多方計算：多方計算是指多個數(shù)據(jù)方共同參與的計算過程。在多方計算中，每個參與者都有其獨特的數(shù)據(jù)。通過安全協(xié)議，這些參與者可以在不泄露數(shù)據(jù)的情況下實現(xiàn)計算目的。這種場景適用于數(shù)據(jù)隱私需求較高的場合，如金融、醫(yī)療等領(lǐng)域。

2. 機器學習：機器學習是一種使用算法和數(shù)據(jù)訓練機器模型的過程。隱私計算在機器學習中的應(yīng)用多為聯(lián)合學習或縱向聯(lián)邦學習，在海量數(shù)據(jù)分布式存儲和端對端計算的情況下實現(xiàn)模型訓練。這種場景適用于需要數(shù)據(jù)在多個地方進行訓練的情況，如智能手機語音識別、智能家居場景等。

3. 去中心化應(yīng)用：去中心化應(yīng)用是一種將應(yīng)用程序的計算任務(wù)分配到網(wǎng)絡(luò)中的多個節(jié)點完成的方式。在這種場景中，數(shù)據(jù)處理可以在多個節(jié)點上進行，從而實現(xiàn)端到端的數(shù)據(jù)處理，保障數(shù)據(jù)隱私和安全。這種場景適用于需要網(wǎng)絡(luò)功能分散且更加安全的場合，如區(qū)塊鏈、分布式計算等領(lǐng)域。