隐私增强计算包括三类技术，这些技术在保护数据的同时，还可以实现安全的数据处理和数据分析：

第一种方法提供了一个可信任的环境，可以在其中处理或分析敏感数据。它包括可信的第三方和硬件可信的执行环境(也称为加密计算)。

第二种以分散的方式执行处理和分析，包括联邦机器学习和隐私感知机器学习。

第三种是在处理或分析之前对数据和算法进行转换。包括差分隐私、同态加密（目前还处在半同态加密水平）、安全多方计算、零知识证明、Private Set intersection（PSI）和隐私信息检索。

每种技术都具有特定的保密性和隐私保护，某些技术可以结合起来提高效率。