Google宣布将旗下两项内部使永的隐私强化技术对外开源，借此让更多应用服务能以此技术加强个人隐私保护效果。
此次开源的两项技术，分别为「Magritte」与「全同态加密转译器」 (Fully Homomorphic Encryption Transpiler)，前者已经透过 Github公布其原始编码，主要能透过机器学习方式识别影像中特定物体，进而可将其模糊处理，借此保护影像中特定内容隐私，例如人脸、门牌等。
至于「全同态加密转换器」则是可针对涉及金融、医疗、政府单位敏感信息内容进行加密保护，避免个人身分隐私数据外泄，同时也能让企业、政府单位更安全处理各类机敏信息。
由于要自动化地准确处理大量隐私信息，往往需要大量运算资源与成本投入，而 Google 过去累积丰富的数据处理技术经验，例如处理个人存放在 Gmail 的邮件、处理 Google Maps 街景中的人脸、门牌信息，或是在诸多景点、餐厅评论隐藏涉及个人隐私内容，并且希望透过开源此类技术，让更多应用服务能以更小运算资源即可正确处理隐私信息。
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