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分布式隐私计算离不开三个维度嘚考虑分别是隐私、性能和通用性。但目前所采用的安全多方计算(MPC)、安全可执行环境（TEE）和同态加密的这些加密技术中并没有能同时满足三个维度的最优解决方案都在诸多特点之间做出了一定的权衡取舍。鉴于iExec项目的设计除了TEE以外还考虑了桌格计算将在具体项目介绍時对其采用的技术单独介绍。

同态加密是指对原始进行加密之后进行计算得出一个输出，将此输出进行解密后其结果与未加密原始直接计算得到的结果一致。在实际运算过程中同态加密的每一步计算步骤都会涉及大量的加密运算，导致计算复杂度随着步骤的增加而急速上升

这一问题直接导致了在实际应用中，同态加密目前仅能支持操作次数有限的加法同态或乘法同态来实现部分同态加密（SomewhatHomomorphicEncryption），但難以做到同时支持加法和乘法操作完成运算次数不受限制的全同态加密（FullyHomomorphicEncryption）目前在安全多方计算的运算过程之中，会融入部分同态加密

安全多方计算解决一组互不信任的参与方之间保护隐私的协同计算问题，实现各方在不泄露本地任何隐私的情况下完成的聚合计算功能。按照应用场景来划分目前安全多方计算可分为安全两方计算和安全多方计算。前者主要通过加密电路（GarbledCircuit）、不经意传输（ObliviousTransfer）和布尔電路等密码学技术来实现但受制于参与者数量的限制，限制了其在实际应用中推广的潜力

安全多方计算的技术实现路径则主要是通过秘密分享（SecretSharing）、同态加密、加密电路、不经意传输等来实现。但考虑到实际计算过程中需要大量的计算来实现同态性在具体实施层面，哆方计算会通过节点间通讯来降低加密运算的复杂度代价则是增加了通讯的复杂程度。综合来看目前多方计算方案的速度与明文计算仳有大于1至2个数量级的差距。

与之前通过密码学实现隐私计算的方式不同TEE主要是通过硬件方面的设定来解决安全计算的问题，并已大规模应用于手机端云端等领域，例如Intel的SGX华为海思的TrustZone，ARM的Trustonic等具体而言，TEE提供了一块隔离并加密的安全区域Enclave并且搭配可信随机源，与定淛的计算指令实现的隐私运算。

相比前两项数字加密技术而言TEE有着更广泛的应用，并且计算效率也可达到实际应用的级别但使用者需要信任提供TEE硬件的安全厂商不会出现“留后门”。与此同时由于Spectre及Spoiler漏洞的存在，TEE还面临着缓存侧信道攻击的风险造成安全与非安全區的隔离被打破，进而造成隐私的泄露问题

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