本书是新一代信息技术网络空间安全高等教育系列教材之一。隐私增强技术允许在对数据进行处理和分析的同时保护数据的机密，并且在某些情况下还可以保护数据的完整及可用，从而既保护数据主体的隐私，也维护数据控制者的商业利益。这些技术是确保数据安全合规流通的关键。来，基于密码学的隐私增强技术在基础理论、算法协议，以及实际应用等方面取得了显著进展，成为学术界和界的热点议题。本书全面介绍了包括差分隐私、同态加密、安全多方计算、门限、零知识证明等在内的主流密码学隐私增强技术，从发展历程、核心到算法分析进行了多维度的阐述，并通过实例展示了它们在人工智能和大数据等场景中的实际应用。本书内容由浅入深，结合理论知识与应用实践，旨在帮助读者掌握隐私增强技术的新动态，并为进一步学与应用这些技术打下坚实基础。本书可作为密码科学与技术、信息安全、网络空间安全、数学、计算机等相关专业的本科生或的密码学教材或参书，也可供从事网络空间安全相关工作的同仁参，或感兴趣的自学者自修。