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论述完 TEE 的概念后，接下来进一步解析 TEE 的深层定义。目前对于 TEE 的定义有很多种形式，针对于不同的安全性需求和平台，TEE 的定义也不尽相同，但在所有 TEE 的定义中都会包含两个最关键的点：独立执行环境和安全存储。在 GlobalPlatform, TEE System Architecture, 2011 中，GlobalPlatform 将 TEE 定义如下：TEE 是一个与设备操作系统并行，但相互隔离的执行环境。

多方安全计算（MPC：Secure Muti-Party Computation）理论是姚期智先生为解决一组互不信任的参与方之间在保护隐私信息以及没有可信第三方的前提下协同计算问题而提出的理论框架。多方计算的目标就是对一组计算的参与者，每个参与者拥有自己的数据，并且不信任其它参与者和任何第三方，在这种前提下，如何对各自私密的数据计算出一个目标结果的过程。MPC是一种计算协议，数据持有方可以各自使用自己的数据进行训练，最终通过协议汇总结果。MPC比较常见的落地场景就是姚期智提出的百万富翁问题。

联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦学习，即各个参与者的训练数据是纵向划分的，称为纵向联邦学习，纵向联邦学习也称为样本对齐的联邦学习（Sample-Aligned Federated Learning），即纵向联邦学习的参与者的训练样本是对齐的。

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