本文提出 Hadal，一种无需可信第三方的集中式标签差分隐私协议。传统标签差分隐私（Label DP）通常依赖一个可信聚合器来扰动标签，但实际应用中难以找到完全可信的第三方。Hadal 利用安全多方计算（MPC）和秘密共享技术，允许多个数据提供者在无需相互信任或依赖单一可信方的情况下，共同计算带有差分隐私噪声的标签统计量。核心思想是将标签扰动过程分布到多个非共谋服务器上，通过密码学协议确保即使部分服务器被攻陷，也能保护隐私。实验表明，Hadal 在保持与集中式方案相当精度的同时，显著降低了信任假设，适用于联邦学习、众包标注等场景。