随着大数据、云计算、人工智能的发展,数据共享技术受到越来越多的重视。但是现有的数据共享平台存在数据滥用和隐私泄露问题,这对数据共享模式提出了新的挑战。本文针对数据共享平台DataMesh存在的隐私保护能力不足的问题,研究了利用可信执行环境(Trusted Execute Environment,TEE)和安全多方计算(Secure Multi-Party Computing,SMPC)技术增强DataMesh平台隐私保护能力的方案。首先,本文提出一种基于可信计算环境的DataMesh数据共享方案,增强DataMesh模型执行引擎的隐私保护能力,并利用Intel的远程认证技术实现数据共享模型不可篡改性。其次,本文提出一种基于安全多方计算协议的DataMesh数据共享方案,实现在数据提供方的源数据不出库的前提下完成多方数据共享。最后,本文通过实验验证了上述方案的有效性,并分析比较了两种方案的优劣。基于TEE硬件的隐私保护方案在性能方面较优,而基于SMPC软件的隐私保护方案对机器要求较低。未来,理想的解决方案是将两种方案和区块链等新兴技术整合实现一个强隐私保护的数据共享即服务平台(Data-Sharing as a Service),根据用户需求定制的数据共享服务。