BSP:一文讀懂Bacalhau 1.0：釋放私有數據潛力

本文基于 Simon Worthington 于 2023 年 5 月在波士頓峰會上的演講。

Bacalhau 通過支持數據本地計算，徹底改變數據處理格局：將代碼發送到數據所在位置運行分析，而不是將數據移動到代碼之上。通過保留數據并允許對其進行授權、審計和控制計算，可以使用更多數據，同時降低誤用風險，這就是解決數據治理問題的答案。數據量的增長速度比網絡帶寬快 45% ， 57% 的數據存儲于云或傳統數據中心之外，對任何大規模運營的組織而言，移動數據都太慢且成本高昂。

將數據保存在本地還有一個很好的理由：控制權。無論是通過《健康保險便攜和問責法》（Health Insurance Portability and Accountability Act, HIPAA）或《通用數據保護條例》（General Data Protection regulation, GDPR）等強制性法規，還是對敏感財務或公司機密的本地保護，幾乎 100% 的數據都處于某種形式的治理之下。將數據轉移到計算中會使其脫離其通常所處的安全區域，并增加其被濫用的風險。

數據：2499枚比特幣從未知地址轉入幣安:金色財經報道，Whale Alert 監測數據顯示，北京時間 16:30:26，2499 枚比特幣從未知地址轉移到幣安。[2023/3/15 13:06:05]

大多數數據并非嚴格意義上的開放或封閉，而是存在于一定范圍內。在該范圍內，可以為特定用途授予特定人員訪問權限。

資料來源:The ODI

2008 年以來，全球在數據治理方面的罰款總額接近 2500 億美元。因此，大多數企業對數據共享心存恐懼也就不足為奇了，這也導致 68% 的企業數據未被開發利用。事實上，大多數受控數據原則上都可以共享并用于更有效的決策——但前提是要有正確的人和正確目的。

大多數組織試圖通過嚴格的數據共享協議或合同來滿足這一需求。這些協議的建立既昂貴又耗時——對于像國家政府或金融機構這樣的企業來說，甚至需要花費數月時間通過數據治理來實現內部團隊之間的數據共享。

更糟糕的是，這些協議根本不起作用——大多數數據共享協議完全無法執行，只能起到虛假安全感的作用。一旦數據越過信任邊界，只有軟機制（例如信任大家會遵守協議）才能防止濫用。大家對共享數據的實際操作不可見，也很難監管。

BTFS節點金庫合約數超過300萬:據官方最新消息，BitTorrent File System(BTFS) 節點金庫合約數超過300萬。合約數據可通過BTFS SCAN瀏覽器進行查看。

據悉，BitTorrent 文件系統（BTFS）既是一種協議，也是一種網絡應用，它提供了一種內容可尋址的點對點機制，用于在去中心化的文件系統中存儲和共享數字化內容，同時，它也為去中心化應用（Dapp）提供了一個基礎平臺。BTFS團隊一直在根據最新的網絡運行情況和BTT市場行情等，進行上傳價格、空投獎勵方案等一系列動態調整。[2023/2/7 11:51:51]

“事實證明，數據提供者和數據使用者之間的合同或協議常常不能發揮作用。

在 Cambridge Analytica 丑聞中，合同條款被完全忽視，個人數據被濫用。

缺乏任何有力的技術證據可能會使法庭無法獲取有效信息，并使監管機構、政界人士、記者和公眾難以了解發生了什么。”

——《數據信任中的信任》（Putting the trust in data trusts），Register Dynamics， 2019 

Streamlined Ventures第5支種子基金和第3支機會基金獲1.4億美元投資，將投資Web 2.5公司:10月27日消息，Streamlined Ventures 宣布旗下的第 5 支種子基金和第 3 支機會基金已獲得 1.4 億美元投資，其中機構投資者、家族辦公室和高凈值人士向其第五支種子基金注資 1.02 億美元，該基金將投資數據科學、API 和 Web 2.5 領域里的初創公司，而第三支機會基金將獲得約 3600 萬美元資金。該風投目前管理資金規模已達到 3.25 億美元，其普通合伙人 Ullas Naik 表示，Streamlined Ventures 在 Web3 領域目前處于「推測階段」，雖然已經投資了幾家，但只關注一些有真正價值轉移的 Web3 公司，比如游戲和 DeFi 初創企業。Ullas Naik 認為當前 Web3 門檻有點高，該風投部署資金的速度要慢得多。[2022/10/27 11:49:56]

顯然，我們需要的是一種跨信任邊界重復使用數據的新方法：通過該方法，分析師可以簡單、受控地訪問數據，同時數據所有者不會面臨監管罰款和上頭條新聞的風險。

在 Bacalhau，我們相信數據本地計算是解決數據治理難題的答案。通過保留數據并允許對其進行授權、審計和控制計算，可以使用更多數據，同時降低誤用風險。

中國版權保護中心與螞蟻集團攜手共建數字版權鏈:金色財經消息，近日，中國版權保護中心與螞蟻集團螞蟻鏈正式簽署合作協議，雙方將以共建數字版權鏈（DCI體系3.0）為核心抓手，以共同推進中央網信辦、中宣部等十六部門聯合批準的國家“區塊鏈+版權”特色應用試點項目為契機，探索構建互聯網版權服務創新機制和產業新生態，助力國家文化數字化戰略實施和產業高質量發展。

據悉，此次合作雙方將共同致力于滿足海量數字內容對版權保護與服務創新的迫切訴求，面向互聯網平臺億級用戶提供即時DCI申領、按需辦理數字版權登記的版權權屬確認服務。[2022/8/2 2:53:47]

更重要的是，由于 Bacalhau 是一個分布式計算平臺，不需要將數據轉移至中央存儲。數據可以保存在組織中它應該存在的任何地方，從而避免了艱難的組織變革，也不會剝奪數據所有者的任何控制權。

我們非常自豪地在此宣布，作為 Bacalhau 1.0 的一部分，我們新增了作業和數據管控功能。通過 Bacalhau，數據所有者可以控制誰、做什么、在何處、為什么以及如何對其私有數據進行計算。

Bacalhau 采用兩步法進行作業管控。首先，數據所有者有機會檢查作業是否符合其政策。這一預管控階段發生在作業開始運行之前，并允許管控人員根據將要使用的數據、請求作業的人員以及針對該作業執行的代碼來批準或拒絕計算。

DeFi協議SmartChain DeFi完成1600萬美元A輪融資，Binance Labs領投:5月31日消息，流動性即服務（LaaS）DeFi 協議Smart Chain DeFi宣布完成1600萬美元A輪融資，Binance Labs領投，非托管DEX Domination Finance創始人Adrian Kolody等參投。

據悉，SmartChain DeFi是基于BNB Chain的一站式流動性即服務（LaaS）DeFi協議，曾在天使輪獲得Binance 10億成長基金的資助。Smart Chain DeFi為PancakeSwap等10余種協議提供流動性服務，管理著來自知名機構和超80,000名LP的6000多萬美元流動性。[2022/5/31 3:52:11]

雖然人工始終處于控制地位，但并非每個決策都需要人工做出。預管控過程非常靈活，可根據需要實現自動化。數據所有者可以設置策略，深度檢查即將運行的計算，針對不同人員設置不同策略，并調用分析安全和風險的復雜算法。當某項工作不適合自動管控時，可由人工做出最終決策。

 Bacalhau 為計算提供兩個網關——一個在計算之前，一個在計算之后。

經批準后，Bacalhau 將把作業發送給適當執行器，該執行器只能訪問請求數據，并且與主機系統安全隔離。Bacalhau 對作業進行資源限制，從而控制處理能力和內存使用。

雖然預管控提供了合理的第一道信任防線，但一般來說，在不運行計算機程序的情況下決定它將做什么是個難題，這需要技術技能。英國國家統計局和其他相關受控研究環境幾十年來一直在安全地允許受控訪問數據，我們從中汲取了經驗并借鑒了其在數字領域的做法。因此，除了執行前控制之外， Bacalhau 還允許在執行后對結果進行修改，然后再發布給任務提交者。

當 Bacalhau 完成計算時，它會將結果保存至私有的預發布領域。然后，管理員根據作業的背景檢查結果，判斷這些結果是否是該作業預期產生的結果。如果管理員認為這些內容適合共享，則可以下載結果。更重要的是，私人存儲區域的訪問權限被嚴格鎖定，用戶只能通過 Bacalhau 的下載功能為自己的作業流式傳輸結果。

與預管控一樣，可以對結果進行整套復雜分析。通過Amplify 技術，數據所有者可以自動檢測個人身份信息（PII），總結 CSV 等表格數據，并分析圖像和視頻片段中的內容。生成的元數據既可以用于自動發布結果，也可以為人類決策提供有價值信息。

在被信任邊界分隔的數據上進行計算，可以實現大量數據共享，但目前還沒有安全的技術解決方案。如果一個組織持有的數據在更大范圍內共享能夠產生共同價值，那么這些組織現在就可以應用 Bacalhau 作業管控（job moderation）并開放數據訪問，而無需復雜的數據治理。

例如，一所大學可以向公民科學家或外部研究人員提供更多數據，一個政府部門可以允許另一個部門分析其數據，或者高度監管金融機構中的一個團隊可以允許另一個團隊深度分析其數據。綜上所述，重要的是不要將原始數據發布給信任度較低的用戶。Bacalhau 可確保用戶獲得他們的分析結果，僅此而已。

相同的分布式受控計算模型還可以在不同組織的參與者之間實現聯合學習。通過 Bacalhau，獨立組織可以從匯總數據中進行深度分析，而無需共享數據。通過聯合學習技術，數據科學家現在可以在許多不同的獨立甚至競爭性組織的數據集上訓練機器學習或 AI 模型，而不會讓這些組織失去數據控制權并能夠準確看到數據使用情況。

例如，負責制定宏觀政策的中央政府機構可以利用地方組織所掌握的數據。同樣，保險監管機構等行業機構可以通過向其所有成員保險公司提交聯合學習 Bacalhau 工作來訓練模型。

若將數據集中在一處，很可能會導致出售或濫用這些寶貴的綜合數據；但若將數據保留在本地，每個保險公司都可以確定其數據僅被用于雙方同意的互利目的。

最后，Bacalhau 提供的對作業執行的精細化管控現在能夠讓管理員成為進入計算島的網關。在這種結構中，有興趣為特定目的提供資源的獨立計算提供者和數據所有者可以將作業授權委托給可信的管控人。

例如，科學家們合作收集了有助于治療癌癥的醫療數據，可以通過他們信任的外部管控人來提供數據和計算。管控人只接受符合約定政策的作業——在本例中，只允許有助于癌癥新療法的作業。

通過該方式，科學家們將外部訪問請求委托給管控人，便可以專注于更大的公益目標。有了 Bacalhau 強大的審計日志，科學家們可以在日后核實管控人是否按照商定政策行事。

我們很高興在 Bacalhau 1.0 中發布作業和數據管控功能！我們相信，數據計算代表了數據共享的新思路——簡而言之，通過不共享數據來保證數據安全！

如今，一些公司和政府機構已經認識到跨信任邊界的管控計算所帶來的潛力，我們也在與之開展合作。若您想進一步了解這些功能如何為您所用，請加入 Bacalhau Slack 或直接與我們聯系。

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