隐私计算：保护学生数据安全的设计性实验

一种保护隐私的计算方案是安全多方计算协议。该协议可以在不暴露原始数据的情况下进行计算，确保数据的隐私性和安全性。

具体实现步骤如下：

1. 每个学生使用自己的密钥加密自己的数据，然后将加密后的数据发送给老师。
2. 老师将收到的加密数据进行加密合并，得到加密的总和。
3. 老师将加密的总和发送给每个学生。
4. 每个学生使用自己的密钥解密老师发送的加密总和，得到最终的计算结果。

该方案适用于需要计算敏感数据但又不想暴露原始数据的场景，例如医疗数据分析、金融数据分析等。

该方案的局限性在于计算效率较低，需要进行多次加密和解密操作，因此不适用于实时计算场景。此外，该方案也存在可能被攻击的风险，需要对协议进行安全性分析和改进。

与同态加密算法和函数加密相比，安全多方计算协议可以更好地保护数据的隐私性和安全性，但在计算效率和实现复杂度上存在一定的劣势。因此，需要根据具体场景选择合适的技术方案。