NFT:透過實例解析何為多方安全計算

隱私計算是一個由多方參與計算的技術，本質是不透露出相關具體信息的情況下，能夠協同計算得出想要的結果。

對于個人、機構、政府，隱私計算都很重要。這里的有隱私計算更多時候可以用另外一句話代替“多方安全計算”。

多方安全計算入門

多方安全計算國內最著名的研究者是姚期智，姚期智是清華姚班創始人，圖靈獎得主，院士等等不再贅述。

美參議員要求礦工向環境監管機構披露更多信息:3月8日消息，美國參議員Ed Markey昨天主持了環境與公共工程委員會的會議，重點討論了比特幣礦業的能源使用情況。Markey是一項法案的發起人，該法案要求礦工提高其對環境影響的透明度。

“過去兩年，它（挖礦）在美國呈爆炸式增長，非常耗能。我們已經看到它傷害了公眾，同時在我們國家創造了高度集中的財富，”Markey表示，挖礦的全部影響尚不清楚，因此他的法案要求礦工向環境監管機構披露更多有關其運營的信息。（decrypt）[2023/3/8 12:49:49]

“我現在非常重視的一個熱門問題是隱私保護問題。我在三十多年前提出了多方安全計算。我們兩個人中都有一個數據，想要雙份的數據合起來，但不想把數據交給對方。我們希望使這個計算完成，但是完全不透露我們的數據是什么。共享數據保護隱私現在已經成為密碼安全的一個重要領域。多方安全計算現在是一個非常熱門的關鍵技術，會在金融科技、人工智能、醫藥保護、共享數據等方面都是一個關鍵技術。現在關鍵已經成為各國怎樣能夠把技術落地。我希望我們中國也有自己原創的技術。”“多方安全計算理論是姚期智先生為解決一組互不信任的參與方之間在保護隱私信息以及沒有可信第三方的前提下協同計算問題而提出的理論框架。多方安全計算能夠同時確保輸入的隱私性和計算的正確性，在無可信第三方的前提下通過數學理論保證參與計算的各方成員輸入信息不暴露，且同時能夠獲得準確的運算結果。”上述多方安全計算相關內容在網上有成熟的內容，可以通過搜索“姚期智多方安全計算”關鍵字得出。

以太坊橋TVL達到63.9億美元，30天內跌幅達13.8%:金色財經報道，DuneAnalytics數據顯示，以太坊橋當前TVL達到63.9億美元，30天內跌幅達13.8%。其中鎖倉量最高的5個橋分別是PolygonBridges（32.45億美元）、ArbitrumBridges（13.93億美元）、OptimismBridges（10.7億美元）、NearRaibow（3.15億美元）、FantomAnyswapBridge（2.45億美元）。[2022/11/13 12:57:22]

通俗實例1

數據：以BTC計價的期貨未平倉頭寸接近于604,000BTC的歷史高位:金色財經報道，UTXO Management分析師Dylan LeClair在社交媒體發布消息稱，以BTC計價的期貨未平倉頭寸接近于604,000BTC的歷史高位，LeClair指出，未平倉合約的歷史新高主要由穩定幣擔保，與2021年4月比特幣觸及58,000美元時出現的劇烈上行波動形成明顯變化。他表示，“無論是上漲還是下跌，當比特幣突破其當前范圍時，都可能是一個猛烈的舉動。”[2022/10/7 18:41:21]

1982年，姚期智先生在《安全計算協議》里提出了著名的姚氏百萬富翁問題。

蒂芙尼NFT“NFTiff”已連續兩周無任何交易:金色財經報道，據最新NFT交易數據顯示，蒂芙尼NFT“NFTiff”已連續兩周無任何交易，最近一次交易發生在8月13日。當前蒂芙尼NFT“NFTiff”地板價為59ETH，市值達到2232萬美元，交易總額為356萬美元。[2022/8/27 12:52:14]

所謂的“姚氏百萬富翁問題”，通俗化解釋就是張三和李四都是富翁，但是財產并未披露，也不要可信第三方的情況下，兩個人想要在不公布具體財產數額的情況下比出來誰更加有錢，這時候就用到了隱私計算。

姚院士在此基本問題的基礎上發展出了通用技術框架，可以解決“百萬富翁問題”。

通俗實例2

人工智能發展迅猛，這里面有三類公司，第一類，有數據沒有算法；第二類，有算法沒有數據；第三類，有算法有數據，這類公司很多是巨頭公司比如google、字節跳動、阿里巴巴等。

對于機構來說，算法需要數據的喂養才能進化、成熟，對于數據公司來說，需要算法才能將數據智能化賦予價值。兩者結合當然很好，只是，數據給了算法公司的話，數據是可以copy和存儲的，本來是要多賺錢，結果一合作就把數據公司給收了，還是以一個極低的價格，這時候需要的是隱私計算，在不暴露數據的情況下進行算法優化，這樣數據公司獲得收益的同時保護了自己的數據資產，而算法公司的算法也可以得到優化——“多方安全計算”隱私計算就是這樣子。

但是，這種合作更多是在學術研究構想里，目前的現實世界里，基本上數據公司占據主導地位是，有數據就有了生產資料，你能想象一個石油資源豐厚的國家搞不出自己的煉油廠和煉油技術嗎？

基本上都是算法公司直接將算法“給到”數據公司，讓數據公司進行算法培訓。

通俗實例3

張三在工行開戶，這輩子沒用過中行，現在他要去中行辦理貸款，怎么證明他的信用是良好的，是可以貸款的？工行不給中行數據，也不給你流水單，不想泄露自己的數據，又要證明自己的信用良好，于是就有了隱私計算的場景。

目前的解決方案是查一下“征信”——這里并沒有調侃的意思，只是因為征信系統自上而下的已經做得很完備了，如果不完備呢？如果沒有好的征信系統呢？如果在區塊鏈世界或者在另外一種場景下呢？那時候有隱私計算就會變得非常重要。

隱私計算目前的價值更多體現在學術價值上、科學研究上，但是不代表隱私計算在未來沒有大的用武之地。只是說目前沒有高效的通用標準可以使用隱私計算。

在區塊鏈領域，隱私計算又有其特殊意義，在下一篇文章中，我們會著重講解區塊鏈行業都有哪些項目在隱私計算賽道。

本文只是通俗化講解隱私計算，沒有涉及區塊鏈項目。至少最近一段時間多個項目方都在做隱私計算，而大家似乎分不清隱私計算、分布式計算、匿名等概念。

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