隐私计算语言

隐私计算语言（Privacy Computing Language, PCL）

用于隐私信息的定义、脱敏、控制等操作高效简洁地形式化描述。

隐私计算语言能够便捷地支持隐私信息跨平台交换；可对开发者屏蔽复杂的理论细节，降低程序开发者的技术门槛，提升系统开发效率，从而快速构建隐私保护信息系统；可作为隐私保护的形式化描述语言，能够准确地描述隐私计算各个环节的操作，便于隐私计算理论的准确表达，易于学者之间交流以及开发者理解。

隐私定义语言

隐私定义语言用于描述信息M的隐私计算的数据类型和数据格式及其相关的完整性约束。

其中，数据类型主要包括比特串型、整型、浮点型、字符串型、逻辑型、表页数据、元数据、网页数据、文本数据、图像数据、音频数据、视频数据等。

隐私定义语言还用于描述文本、图像、音频、视频等对象的计算步骤，包括隐私信息抽取、场景抽象、隐私操作选取、隐私保护方案选择/设计、隐私保护效果评估等。

隐私定义语言主要应用于隐私感知、存储、交换、销毁等环节。

隐私定义语言目前正在研究，形成具有普适性的成果还需一段时间，现阶段可以采用XML（eXtensible Markup Language）、JSON（JavaScript Object Notation）来辅助实现。

隐私操作语言

隐私操作语言用于描述对信息M进行操作的行为，操作主要包括模加、模乘、模幂、异或、置换、扰乱、查询、选中、删除、修改、复制、粘贴、剪切、转发等。

例如，“复制”等价于“Ctrl+C”，是指将文本、图像、语音、视频等格式的文件或其中选定的一部分内容的副本临时存放在一段内存区域中，以便后续的粘贴、转发等操作。

隐私操作语言主要应用于隐私化、存储、融合、销毁等环节。

隐私操作语言目前正在研究，形成具有普适性的成果还需一段时间，现阶段可以参考领域专用语言来辅助实现。

隐私控制语言

隐私控制语言用于描述对信息M的访问控制权限的授予、鉴别和撤销等，其中，常见的权限主要包括选中、复制、粘贴、转发、剪切、修改、删除、查询等。

例如，“复制”类似于授予文本、图像、语音、视频等格式的文件或其中选定的一部分内容可以被复制的权限，以支持后续的“复制”操作。

隐私控制语言主要应用于感知、存储、融合、交换、销毁等环节。

隐私控制语言目前正在研究，形成具有普适性的成果还需一段时间，现阶段可以参考领域专用语言、XML或JSON来辅助实现。