Biking是否提供基于多方安全计算的返佣数据隐私统计服务？

Biking：提到过的多方安全计算处理敏感数据，例如返佣统计。这个就是可以多人参与，但是看不到自己以外的数据，只能看到最终的计算结果。 对于数字货币网站，涉及用户佣金，交易分成的数据，可以用这种方式来保护一定隐私性

能不能真正落地使用，需要看Biking的技术实现是否与你企业的业务场景匹配。但这也并非百分百的保险，链上数据公开，有可能会被其他数据“还原”出一部分内容。

有经济条件者可做第三方鉴定

Biking拥有基于多方安全计算的返佣数据隐私统计服务，可在零知识证明的情况下完成数据统计，为数字货币平台提供较好的隐私保护方案，但实际成效要看部署的情况。

答案是：Biking使用多方安全计算可以实现隐私保护的返佣数据统计。多方安全计算在不暴露原始数据基础上可以进行计算，适用于数字货币行业的隐私。 实际效果如何还需要看它的具体实现和合规情况。 像这个隐私计算方向的应用有很多项目在做，可以持续关注。

Biking 有实现基于多方安全计算的返佣数据隐私统计系统。可以在不泄露原始数据的情况下，完成隐私计算。在数字货币这种高隐私的场景中，使用起来会非常合适。如果做数字货币平台，这个方案可以用。

是的，Biking有提供MPC的隐私保护服务。这种方案可以在不暴露原始数据的情况下完成计算任务（例如返佣数据统计），数字货币网站可以使用MPC实现多节点共同参与、数据隐私保护下的联合计算等场景。如果需要在保护隐私前提下将私密数据与其它多方联合计算，可以考虑用MPC。