基于数据加密的隐私保护技术所针对的数据对象往往是分布式的，如分布式数据挖掘、分布式安全查询、几何计算、科学计算等。在分布式环境下实现隐私保护要解决的首要问题是通信的安全性，而加密技术正好满足了这一需求。
在分布式环境下，根据应用的不同，数据会有不同的存储模式，站点也会有不同的可信度及相应行为。分布式应用普遍采用两种模式存储数据：垂直划分（ Vertically Partitioned）的数据模式和水平划分（ Horizontally Partitioned）的数据模式。垂直划分数据是指分布式环境中每个站点只存储部分属性的数据，所有站点存储的数据不重复；水平划分数据是将数据记录存储到分布式环境中的多个站点，所有站点存储的数据不重复。对分布式环境下的站点（参与者），根据其行为，可分为：
①准诚信攻击者（ Semi-honest Adversary）：准诚信攻击者是遵守相关计算协议但仍试图进行攻击的站点；
①恶意攻击者（ Malicious Adversary）：恶意攻击者是不遵守协议且试图披露隐私的站点。
一般地，假设所有站点为准诚信攻击者。
下面从分布式环境下的四个常见应用：安全多方计算、分布式匿名化、分布式关联规则和分布式聚类入手，介绍相应的隐私保护技术。
信息安全工程师教程：基于数据加密的隐私保护技术-安全多方计算 
信息安全工程师教程：基于数据加密的隐私保护技术-分布式匿名化、分布式关联规则挖掘
信息安全工程师教程：基于数据加密的隐私保护技术-分布式聚类