隐私计算/多方安全计算/联邦学习问题？
咱们来聊聊隐私计算、多方安全计算和联邦学习这几个听起来有点“硬核”，但实际上跟咱们生活息息相关的话题。它们都是为了解决一个核心问题：在不泄露原始数据的前提下，如何让数据发挥价值。
想象一下，你的银行账户、你的病历、你浏览网页的习惯，这些都是非常私密的信息。但如果这些信息能够被整合起来，分析出新的趋势，比如预测下一次疫情的爆发点，或者发现某种疾病的早期信号，那将是多么了不起的事情。问题是，没人愿意把自己的隐私数据直接交给别人去分析，对吧？
这就是隐私计算、多方安全计算和联邦学习要解决的“两难”。
隐私计算：数据安全使用的“保护伞”
首先，我们得明确“隐私计算”这个大概念。你可以把它理解成一个总的指导原则和技术体系。它不是某一项具体的技术，而是一系列的技术和方法，目标就是让数据在“可用”和“可信”之间找到平衡。
打个比方，隐私计算就像是一个保险箱。你把贵重物品（数据）放进保险箱，别人看不到里面的东西，但你可以授权保险箱的管理员（被授权的计算方）在你授权的范围内“检查”一下，或者让他们根据箱子里的信息做些事情，但箱子里的东西本质上还是安全的，不直接暴露。
隐私计算涵盖的技术非常广，包括但不限于：
多方安全计算（MPC）：我们下面会详谈。
联邦学习（FL）：后面也会细说。
同态加密（HE）：这是一种非常神奇的技术，它允许你在加密后的数据上进行计算，并且计算结果解密后与在原始数据上进行计算的结果完全一样。想象一下，你可以直接在银行的加密账本上计算平均工资，而不需要解密账本。这就像你不用打开一个包裹，就能知道里面物品的总重量一样。
可信执行环境（TEE）：这就像是一个独立的、受硬件保护的“小房间”，数据被放到这个房间里进行计算。即使是主机系统（甚至管理员），也无法窥探到房间内部发生的事情。
差分隐私（DP）：这是一种统计学方法，通过在数据分析结果中加入一些“噪音”，来确保单个个体的信息无法被识别出来，即使攻击者知道数据集中除了你之外的所有信息。就像你在一个大群组的平均值报告里，加入一点点不易察觉的误差，让你的个人贡献（或缺失）无法被追踪。
所以，隐私计算是一个总的战略，而MPC和FL是实现这个战略的重要手段。
多方安全计算（MPC）：“合而不分”的数据协作
接下来，我们来聊聊多方安全计算（MPC）。这是隐私计算体系里一个非常核心的“基石”技术。
MPC的核心思想是：多个参与方各自拥有自己的私密数据，他们希望在不共享原始数据的情况下，共同计算一个函数，并且最终只有这个函数的计算结果被输出，每个参与方仍然不知道其他人的原始数据。
听起来有点绕？咱们用一个经典的例子来说明：百万富翁问题。
场景： 两个百万富翁，Alice和Bob，他们都想知道谁更有钱，但他们不想互相透露自己有多少钱，因为这可能会引起不必要的攀比或者敏感。
MPC如何解决：
1. 加密和秘密分享：Alice和Bob各自将自己的财富金额用一种特殊的方式“加密”并“分享”出去。这里的“分享”不是简单的复制，而是将一个秘密值拆分成多个“份额”，分发给不同的“可信第三方”或者通过数学方法进行转换。
2. 协同计算：MPC协议会定义一系列的计算步骤。这些步骤可以在加密或秘密分享的数据上进行，比如比较大小、加法、乘法等等。重要的是，每一步计算都不会暴露原始数据，只会在份额之间进行操作。
3. 结果揭示：当所有计算步骤完成后，MPC协议会以一种安全的方式，让Alice和Bob（或者其中一方，根据协议设计）获得最终的比较结果，但无论如何，他们都无法得知对方的真实财富数字。
MPC的关键点：
参与方越多，协议越复杂：MPC的安全性通常依赖于一种“容错”机制，比如假设最多有一个参与方是恶意的。参与方越多，需要设计的“可信第三方”或密钥分享的复杂度就越高。
计算开销大：相比于在明文数据上直接计算，MPC的计算过程涉及大量的加密、解密、通信和复杂的数学运算，所以效率相对较低。
信任模型：早期的MPC需要引入“可信第三方”来协助计算，但这引入了新的信任问题。现代MPC技术在努力实现“无第三方”或者“少量第三方”的场景，进一步增强了安全性。
MPC的应用场景：
联合审计/风控：多家银行可以共同计算某个风险指标，但又不暴露彼此的客户名单或交易数据。
安全拍卖：参与者提交加密的竞拍价格，系统在不暴露具体价格的情况下，找出最高出价者。
隐私保护的统计分析：多个机构可以联合分析某个社会现象的统计数据，而无需共享各自的敏感数据集。
联邦学习（FL）：“分布式学习”，数据不出本地
现在我们来看看联邦学习（FL）。联邦学习可以说是MPC的一个更具体、更贴近机器学习应用的“实践派”。
联邦学习的核心思想是：在不移动原始数据的情况下，让模型在本地数据上进行训练，然后只将模型更新（比如参数的梯度）汇总到中央服务器，由服务器进行聚合，形成一个全局模型。
你可以把联邦学习想象成一个“远程教学”。
场景： 很多手机用户（参与方）都有自己的输入法历史记录，这些记录可以用来训练一个更智能、更懂用户的输入法模型。但是，谁愿意把自己的输入习惯、聊天内容都上传到云端呢？
FL如何解决：
1. 本地模型训练：中央服务器（比如输入法公司）会提供一个基础的模型。然后，这个模型会被分发到各个用户的手机上（或者其他数据存储端）。
2. 本地更新：模型在用户的本地数据上进行训练，产生一些“模型更新”，比如梯度的方向和大小。这些更新不是原始数据，而是模型参数调整的“方向”。
3. 模型聚合：手机将这些本地的“模型更新”发送回中央服务器。服务器将所有手机发来的更新进行聚合（比如加权平均），然后用聚合后的更新来改进全局模型。
4. 迭代优化：这个过程会不断重复。新一轮的全局模型会再次分发到手机上，进行新的本地训练，再进行聚合，直到模型效果达到满意。
FL的关键点：
数据不出本地：这是FL最核心的优势。原始数据始终保留在用户手中，大大降低了隐私泄露的风险。
模型更新的安全性：虽然模型更新本身不是原始数据，但如果攻击者足够强大，仍然有可能从模型更新中推断出一些关于原始数据的信息（称为“模型逆向攻击”）。因此，FL常常会与MPC、同态加密或差分隐私等技术结合，进一步增强安全性。
训练效率：相比于将所有数据集中起来训练，FL的分发和聚合过程会带来一定的通信开销和延迟。
数据异构性：不同用户的数据量、分布以及质量可能差异很大（称为“NonIID”数据），这对模型的训练和聚合提出了挑战。
FL的应用场景：
输入法联想/预测
手机厂商的用户行为分析
医疗领域：多家医院可以在不共享患者数据的情况下，联合训练疾病诊断模型。
金融领域：银行之间可以合作训练欺诈检测模型。
物联网：智能设备可以协同训练模型，但传感器数据不出本地。
它们之间的关系？
可以这样理解：
隐私计算 是一个总的目标和一系列的方法论，它就像一个“安全数据处理的哲学”。
多方安全计算（MPC） 是实现隐私计算目标的一种底层数学和密码学技术，它专注于在多个参与方之间安全地协同计算，而不需要信任任何一方。
联邦学习（FL） 是隐私计算在机器学习领域的一种具体实践，它侧重于分布式地训练模型，核心是将模型训练过程“移到数据所在的地方”，而不是把数据移动到模型训练的地方。
举个更生动的例子：
想象你和几个朋友（MPC参与方）都要计算一个共同的账单，但你们都不想告诉彼此自己的具体消费情况。
MPC 就像你们发明了一种“秘密算账法”，大家轮流把自己的消费金额写在一个纸条上，然后用一种特殊的折叠和传递方式（加密和秘密分享），让所有人都能参与到“加总”和“均分”的过程中，最后只知道每个人需要付多少钱，但没人知道别人具体花了多少。
FL 就像你们不是直接算个人消费，而是要学习一个“省钱秘籍”。每个人都用自己的消费记录去“练习”这个秘籍，然后告诉大家“我通过练习，我这个月的消费减少了X%”这样的“经验总结”。大家把这些“经验总结”汇总起来，形成一个更好的“省钱秘籍”，再发给大家去练习。
总结一下：
隐私计算、多方安全计算和联邦学习这三个概念，都是为了让我们在日益增长的数据时代，既能享受数据带来的便利和价值，又能坚守个人和机构的隐私底线。它们之间相互补充，共同构筑了一个更加安全、可信的数据未来。随着技术的不断发展，我们会有更多创新的方式来解锁数据的潜力，同时守护好我们的“数字隐私”。
想象一下，你的银行账户、你的病历、你浏览网页的习惯，这些都是非常私密的信息。但如果这些信息能够被整合起来，分析出新的趋势，比如预测下一次疫情的爆发点，或者发现某种疾病的早期信号，那将是多么了不起的事情。问题是，没人愿意把自己的隐私数据直接交给别人去分析，对吧？
这就是隐私计算、多方安全计算和联邦学习要解决的“两难”。
隐私计算：数据安全使用的“保护伞”
首先，我们得明确“隐私计算”这个大概念。你可以把它理解成一个总的指导原则和技术体系。它不是某一项具体的技术，而是一系列的技术和方法，目标就是让数据在“可用”和“可信”之间找到平衡。
打个比方，隐私计算就像是一个保险箱。你把贵重物品（数据）放进保险箱，别人看不到里面的东西，但你可以授权保险箱的管理员（被授权的计算方）在你授权的范围内“检查”一下，或者让他们根据箱子里的信息做些事情，但箱子里的东西本质上还是安全的，不直接暴露。
隐私计算涵盖的技术非常广，包括但不限于：
多方安全计算（MPC）：我们下面会详谈。
联邦学习（FL）：后面也会细说。
同态加密（HE）：这是一种非常神奇的技术，它允许你在加密后的数据上进行计算，并且计算结果解密后与在原始数据上进行计算的结果完全一样。想象一下，你可以直接在银行的加密账本上计算平均工资，而不需要解密账本。这就像你不用打开一个包裹，就能知道里面物品的总重量一样。
可信执行环境（TEE）：这就像是一个独立的、受硬件保护的“小房间”，数据被放到这个房间里进行计算。即使是主机系统（甚至管理员），也无法窥探到房间内部发生的事情。
差分隐私（DP）：这是一种统计学方法，通过在数据分析结果中加入一些“噪音”，来确保单个个体的信息无法被识别出来，即使攻击者知道数据集中除了你之外的所有信息。就像你在一个大群组的平均值报告里，加入一点点不易察觉的误差，让你的个人贡献（或缺失）无法被追踪。
所以，隐私计算是一个总的战略，而MPC和FL是实现这个战略的重要手段。
多方安全计算（MPC）：“合而不分”的数据协作
接下来，我们来聊聊多方安全计算（MPC）。这是隐私计算体系里一个非常核心的“基石”技术。
MPC的核心思想是：多个参与方各自拥有自己的私密数据，他们希望在不共享原始数据的情况下，共同计算一个函数，并且最终只有这个函数的计算结果被输出，每个参与方仍然不知道其他人的原始数据。
听起来有点绕？咱们用一个经典的例子来说明：百万富翁问题。
场景： 两个百万富翁，Alice和Bob，他们都想知道谁更有钱，但他们不想互相透露自己有多少钱，因为这可能会引起不必要的攀比或者敏感。
MPC如何解决：
1. 加密和秘密分享：Alice和Bob各自将自己的财富金额用一种特殊的方式“加密”并“分享”出去。这里的“分享”不是简单的复制，而是将一个秘密值拆分成多个“份额”，分发给不同的“可信第三方”或者通过数学方法进行转换。
2. 协同计算：MPC协议会定义一系列的计算步骤。这些步骤可以在加密或秘密分享的数据上进行，比如比较大小、加法、乘法等等。重要的是，每一步计算都不会暴露原始数据，只会在份额之间进行操作。
3. 结果揭示：当所有计算步骤完成后，MPC协议会以一种安全的方式，让Alice和Bob（或者其中一方，根据协议设计）获得最终的比较结果，但无论如何，他们都无法得知对方的真实财富数字。
MPC的关键点：
参与方越多，协议越复杂：MPC的安全性通常依赖于一种“容错”机制，比如假设最多有一个参与方是恶意的。参与方越多，需要设计的“可信第三方”或密钥分享的复杂度就越高。
计算开销大：相比于在明文数据上直接计算，MPC的计算过程涉及大量的加密、解密、通信和复杂的数学运算，所以效率相对较低。
信任模型：早期的MPC需要引入“可信第三方”来协助计算，但这引入了新的信任问题。现代MPC技术在努力实现“无第三方”或者“少量第三方”的场景，进一步增强了安全性。
MPC的应用场景：
联合审计/风控：多家银行可以共同计算某个风险指标，但又不暴露彼此的客户名单或交易数据。
安全拍卖：参与者提交加密的竞拍价格，系统在不暴露具体价格的情况下，找出最高出价者。
隐私保护的统计分析：多个机构可以联合分析某个社会现象的统计数据，而无需共享各自的敏感数据集。
联邦学习（FL）：“分布式学习”，数据不出本地
现在我们来看看联邦学习（FL）。联邦学习可以说是MPC的一个更具体、更贴近机器学习应用的“实践派”。
联邦学习的核心思想是：在不移动原始数据的情况下，让模型在本地数据上进行训练，然后只将模型更新（比如参数的梯度）汇总到中央服务器，由服务器进行聚合，形成一个全局模型。
你可以把联邦学习想象成一个“远程教学”。
场景： 很多手机用户（参与方）都有自己的输入法历史记录，这些记录可以用来训练一个更智能、更懂用户的输入法模型。但是，谁愿意把自己的输入习惯、聊天内容都上传到云端呢？
FL如何解决：
1. 本地模型训练：中央服务器（比如输入法公司）会提供一个基础的模型。然后，这个模型会被分发到各个用户的手机上（或者其他数据存储端）。
2. 本地更新：模型在用户的本地数据上进行训练，产生一些“模型更新”，比如梯度的方向和大小。这些更新不是原始数据，而是模型参数调整的“方向”。
3. 模型聚合：手机将这些本地的“模型更新”发送回中央服务器。服务器将所有手机发来的更新进行聚合（比如加权平均），然后用聚合后的更新来改进全局模型。
4. 迭代优化：这个过程会不断重复。新一轮的全局模型会再次分发到手机上，进行新的本地训练，再进行聚合，直到模型效果达到满意。
FL的关键点：
数据不出本地：这是FL最核心的优势。原始数据始终保留在用户手中，大大降低了隐私泄露的风险。
模型更新的安全性：虽然模型更新本身不是原始数据，但如果攻击者足够强大，仍然有可能从模型更新中推断出一些关于原始数据的信息（称为“模型逆向攻击”）。因此，FL常常会与MPC、同态加密或差分隐私等技术结合，进一步增强安全性。
训练效率：相比于将所有数据集中起来训练，FL的分发和聚合过程会带来一定的通信开销和延迟。
数据异构性：不同用户的数据量、分布以及质量可能差异很大（称为“NonIID”数据），这对模型的训练和聚合提出了挑战。
FL的应用场景：
输入法联想/预测
手机厂商的用户行为分析
医疗领域：多家医院可以在不共享患者数据的情况下，联合训练疾病诊断模型。
金融领域：银行之间可以合作训练欺诈检测模型。
物联网：智能设备可以协同训练模型，但传感器数据不出本地。
它们之间的关系？
可以这样理解：
隐私计算 是一个总的目标和一系列的方法论，它就像一个“安全数据处理的哲学”。
多方安全计算（MPC） 是实现隐私计算目标的一种底层数学和密码学技术，它专注于在多个参与方之间安全地协同计算，而不需要信任任何一方。
联邦学习（FL） 是隐私计算在机器学习领域的一种具体实践，它侧重于分布式地训练模型，核心是将模型训练过程“移到数据所在的地方”，而不是把数据移动到模型训练的地方。
举个更生动的例子：
想象你和几个朋友（MPC参与方）都要计算一个共同的账单，但你们都不想告诉彼此自己的具体消费情况。
MPC 就像你们发明了一种“秘密算账法”，大家轮流把自己的消费金额写在一个纸条上，然后用一种特殊的折叠和传递方式（加密和秘密分享），让所有人都能参与到“加总”和“均分”的过程中，最后只知道每个人需要付多少钱，但没人知道别人具体花了多少。
FL 就像你们不是直接算个人消费，而是要学习一个“省钱秘籍”。每个人都用自己的消费记录去“练习”这个秘籍，然后告诉大家“我通过练习，我这个月的消费减少了X%”这样的“经验总结”。大家把这些“经验总结”汇总起来，形成一个更好的“省钱秘籍”，再发给大家去练习。
总结一下：
隐私计算、多方安全计算和联邦学习这三个概念，都是为了让我们在日益增长的数据时代，既能享受数据带来的便利和价值，又能坚守个人和机构的隐私底线。它们之间相互补充，共同构筑了一个更加安全、可信的数据未来。随着技术的不断发展，我们会有更多创新的方式来解锁数据的潜力，同时守护好我们的“数字隐私”。
网友意见
利益相关：楼主提问引用了我的论文：)
里面RSA PSI这个问题是不存在的，因为r每次都会变，发送者会记下每次的r，回去再消除。
不过其他不少问题确实是存在的，国内隐私计算现在还处于一个野蛮生长的阶段，对安全性没有明确的要求，而且因为隐私计算都是内部应用，没有公网攻击面，所以安全性差一些也不会有后果。
不客气的讲，目前国内隐私计算业界遇到的需求都可以野路子解决，而且没有处罚措施，所以并不存在真正需要让密码学家发挥的地方。
不是专家，只是菜狗。
隐私计算距离实用还有很大的gap，希望有志做相关研究的同道可以沉下心来。大浪淘沙，有没有价值历史会给出答案。
类似的话题
-
咱们来聊聊隐私计算、多方安全计算和联邦学习这几个听起来有点“硬核”，但实际上跟咱们生活息息相关的话题。它们都是为了解决一个核心问题：在不泄露原始数据的前提下，如何让数据发挥价值。想象一下，你的银行账户、你的病历、你浏览网页的习惯，这些都是非常私密的信息。但如果这些信息能够被整合起来，分析出新的趋势，............. -
在中国，多方安全计算（MPC）、隐私计算和联邦学习（FL）之所以能够迅速蹿红，并且成为科技界和产业界热议的焦点，绝非偶然。这背后交织着技术发展的必然性、巨大的市场需求以及国家政策的强力推动。要深入理解这个现象，我们需要从多个维度去剖析。一、 技术发展的内在驱动：数据“可用不可见”的终极诉求首先，我们.............
-
好的，我们来聊聊隐私计算这个挺有意思的领域。同态加密和安全多方计算（SMC）是其中的两大核心技术，它们能让数据在不泄露原始信息的情况下被计算或处理，这在数据安全和隐私保护日益重要的今天，价值可想而知。这篇文章咱们就来梳理一下，如果你想系统地学习同态加密和安全多方计算，可以从哪里入手，以及一条比较扎实.............
-
这三个领域，隐私计算、计算机视觉、自然语言处理，都是当下科技浪潮中最闪耀的明星，也都蕴藏着巨大的未来潜力。要说哪个“更有前途”，其实就像问“哪种投资回报最高”一样，答案并非绝对，而是取决于你关注的“前途”是什么，以及你的投入方式。但我可以深入分析一下它们各自的闪光点和发展方向，帮助你形成自己的判断。.............
-
洞察当下：国内隐私计算行业的现状与未来趋势在数据要素化浪潮席卷全球的今天，如何安全、合规地释放数据价值，是摆在我们面前的一道重要考题。而“隐私计算”——这个听起来有些技术范的词汇，正逐渐从幕后走向台前，成为解决这一难题的关键。那么，目前国内隐私计算行业究竟发展到何种程度？未来又将走向何方？我们不妨深.............
-
我坚信隐私计算绝对有光明的未来，而且这个未来正在加速到来。这不仅仅是一种猜测，而是基于当前的技术发展趋势、日益严峻的隐私挑战以及社会对数据安全和利用的迫切需求。为什么说隐私计算有未来？可以从几个维度来理解：1. 数据洪流下的“刚需” 想象一下，我们生活在一个数据爆炸的时代。从我们日常使用的A.............
-
中国企业“霸榜”全球隐私技术专利，国产隐私计算已成气候近期，一项来自独立研究机构的数据显示，中国企业在全球隐私技术专利申请数量上占据了显著优势，甚至可以说是“霸榜”的态势。这无疑是一个引人注目的现象，也引发了广泛的关注和讨论：中国在隐私技术领域究竟发展到了什么程度？国内的隐私计算实力究竟几何？专利“.............
-
在差分隐私的世界里，敏感度（Sensitivity）是衡量一个数据集整体“变化程度”的关键指标，它直接决定了我们为了保护隐私需要添加多少噪声。理解敏感度，是理解差分隐私核心概念的第一步。什么决定了敏感度的“敏感”？简单来说，敏感度描述的是：当数据集中只有一个记录被改变（加入、删除或修改）时，我们查询.............
-
关于谷歌“夜莺计划”（Project Nightingale）被曝光，涉及在医生和患者不知情的情况下秘密采集数百万份医疗隐私数据一事，这是一个非常复杂且备受关注的事件。要理解这个问题，我们需要从多个维度进行深入探讨，包括事件的背景、核心内容、涉及的各方、争议点、监管回应以及其对医疗数据隐私的深远影响.............
-
生化环材“冷”遇计算机金融“热”：人才流失的隐忧与国家发展前景近年来，社会上一种普遍的感受是，曾经被视为“黄金行业”的生物、化学、环境、材料（合称“生化环材”）等理工科领域，出现了人才招揽困难的局面。与此同时，计算机、金融等行业却异常火爆，吸引了大量优秀人才涌入。这种人才分布的结构性失衡，无疑为我国.............
-
隐私观念的进化，就像一个漫长的故事，随着人类社会的发展，在一次次互动、一次次反思中悄然改变着模样。它不是一夜之间形成的理论，而是在一次次打破与重塑中，逐渐清晰的。回想我们最早期、最原始的祖先，他们的生活方式与我们今天截然不同。那时，部落是生活的中心，个体往往是集体的一部分。所谓的“隐私”，或许更多地.............
-
隐私泄露，仿佛已经成了我们生活中挥之不去的阴影，在这个大数据滚滚向前、无处不在的时代，我们如何才能在这股洪流中，更好地守护自己的信息安全？这不是一个简单的问题，因为它涉及到技术、法律、个人习惯，以及我们对“隐私”这个概念本身的反思。技术层面：筑牢数字世界的“防火墙”首先，我们得承认，技术是双刃剑。大.............
-
MIUI 12 的隐私保护功能究竟是突破性的技术还是噱头，这是一个值得深入探讨的问题。总体而言，MIUI 12 的隐私保护功能在当时为安卓阵营提供了一个相当不错的示范，并引入了一些用户普遍认可的实用功能，但将其称为“突破性”技术可能略有夸大。它更像是在已有技术基础上的一次整合、优化和用户体验的提升，.............
-
小米在隐私安全领域的贡献，是个值得细细说道的话题。要评价它，不能只看表面，得深入到它背后的努力和面临的挑战。首先，小米在这方面的确付出了不少努力，尤其是在用户透明度和数据控制权方面。你想想，以前很多应用压根不告诉你它收集了你哪些数据，甚至连权限请求都模模糊糊。小米这些年一直在推行“透明度”的理念，比.............
-
个人自由、公民隐私和国家安全，这三者如同一个人的生命线，相互依存，又时常面临张力。要找到它们之间的平衡点，绝非易事，它是一场持续的博弈，需要智慧、审慎和对社会责任的深刻理解。如果简单粗暴地强调某一方，另一方必然会受到伤害，最终影响到整个社会的健康发展。个人自由与公民隐私的基石首先，我们谈谈个人自由和.............
-
这个问题，就像问“空气重要吗？”一样，答案是显而易见的，但细想起来，我们对“为什么”的理解可能并没有那么深入。我们真的那么需要隐私吗？我可以说，是的，而且需要得比我们许多人想象的要深远得多。别误会，我不是在鼓吹一种极端排斥科技、拒绝一切共享的“隐士”生活。我们生活在一个信息爆炸的时代，社交、工作、学.............
-
央视主持人王冰冰的隐私被曝光，这件事情确实引起了广泛的关注和讨论。对于“刺痛谁的心”，我们可以从几个层面来分析：1. 王冰冰本人： 最直接的刺痛者。 隐私被公之于众，特别是涉及到个人生活、情感经历等敏感信息，对任何人来说都是极大的冒犯和伤害。王冰冰作为公众人物，虽然享受着关注，但也承受着被过度审.............
-
关于MIUI 12对隐私的保护是不是“太晚了”，这个问题其实可以从几个角度来理解，而且答案也并非简单的“是”或“否”。要深入探讨，我们需要先回顾一下MIUI隐私保护的历程，以及当前用户对隐私的普遍认知和需求。MIUI的隐私保护演进：从默默无闻到重点关注要说MIUI 12对隐私的保护是不是“太晚”，首.............
-
当然，在医院进行隐私部位的检查时，患者的隐私权和自主权是至关重要的。关于您提出的“在医院检查隐私部位时，患者是否有权拒绝有异性实习生参观学习？”，答案是肯定的，患者 完全有权拒绝。而且，这种拒绝是非常正当且受到法律和伦理保障的。让我来详细地为您阐述一下其中的原因和相关细节，尽量让您感受到这是来自真实.............
-
这个问题挺实在的，也很能戳中很多人心里的疑虑。我作为一名普通人，没亲身经历过，但我接触过医疗行业的人，也听过不少故事，所以大概能给你讲讲我理解中的情况。首先，得明白一点，护士，无论是男是女，她们受过专业的训练，最重要的就是“职业素养”。这四个字听起来有点虚，但放在医院里，它可是实打实的东西。医生护士.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有