概述
OpenMined 是一个以隐私为核心的非营利组织与全球开源社区，目标是重塑数据访问与共享的方式，使研究者和企业能够在保护个人隐私与数据产权的前提下开展合作研究。该组织通过开发和推广隐私增强技术（Privacy-Enhancing Technologies, PETs）、开源协议与工具包，以及倡议和合作项目，推动安全、可信、负责任的人工智能研发。OpenMined 同时兼具教育、社区建设与政策倡导职能，致力于搭建一个面向“非公开数据”的公共网络生态。
核心能力
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隐私保护协议与工具: 开发像 SyftBox 这样的开源协议，支持在数据不离开原地的情况下进行建模与分析，降低数据泄露风险并提升跨机构合作可行性。
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概念与治理框架: 推广 Attribution‑Based Control 等新范式，为如何在法律、伦理与技术约束下安全访问非公开数据提供可操作的治理路径，帮助组织在合规前提下扩大数据使用场景。
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研究与工程社区: 通过开源项目（如 PySyft 相关生态）、教育课程、黑客松与线上社区，联合数据科学家、隐私专家与产业合作伙伴，共同研发与评估可生产化的隐私技术解决方案。
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政策与产业合作: 与政府、学术与产业伙伴（例如参与 NAIRR 试点）合作，推动隐私保护技术在国家级研究资源与公共项目中的应用，促进更公平的研究数据获取渠道。
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教育与赋能: 提供教程、指南与入门材料，帮助组织和个人理解差分隐私、多方安全计算等技术原理，从而实现更广泛的技术采用与能力提升。
推荐原因
OpenMined 适合关注“如何在保护隐私前提下释放数据价值”的研究者、工程师与政策制定者。其优势在于把技术实现（开源协议与库）、治理范式与社区协作结合在一起，既能推动技术落地，又能形成跨界合作的实践经验。无论是希望在机构间开展受控数据科学实验的团队，还是关注隐私合规与AI安全的研究者，OpenMined 都提供了技术框架、工具集和参与通道。
如何参与与应用
想要参与的人可以通过加入社区邮件列表、Slack 邀请、贡献代码、参加教育课程或申请与 OpenMined 的项目/试点合作来开始。组织层面可以通过合作、资助或将现有数据接入基于 PETs 的工作流来探索新的研究与产品可能性。OpenMined 鼓励以开源与协作方式，共同构建可审计、透明且可扩展的隐私保护数据生态。
