區塊鏈:隱私計算大爆發是挑戰更是機遇

毋庸置疑，隱私計算本身有非常大的價值和應用前景，但是想要達到百億級的市場規模，突破商業化的發展瓶頸，還有非常長的路要走。

在當下區塊鏈行業的前沿發展探索中，“隱私計算”的身影也開始逐步顯現。

目前，無論是BAT等大廠，或是初創型科技企業，都在紛紛入局隱私計算。螞蟻金服、騰訊云、百度推出了各自的產品，華控清交、富數科技等一批專注于隱私計算產品化的初創企業也不斷涌現。

究竟什么是“隱私計算”？它能在區塊鏈及未來的數字經濟中扮演怎樣的角色？隱私計算有待解決或即將面臨的挑戰又是什么？

隱私計算火了

對個人或企業來說，隱私是一個敏感的話題。近年來，例如“大數據殺熟”、“感覺手機在監聽消費喜好”、“被困在算法里的外賣小哥”等話題的討論，反映了人們對保護數據安全和個人隱私的需求日益走高。

那么，什么是隱私？隱私計算如何達到隱私保護的目的？

隱私計算是一種由兩個或多個參與方聯合計算的技術和系統，參與方在不泄露各自數據的前提下，通過協作對他們的數據進行聯合機器學習和聯合分析。

區塊鏈與隱私計算算力集群Hive “蜂巢”已在北京啟用:金色財經報道，據科技日報從北京微芯區塊鏈與邊緣計算研究院獲悉，區塊鏈與隱私計算算力集群Hive 蜂巢日前正式啟用，作為北京市重大科技創新及高精尖產業項目，該算力集群的主體位于中關村科學城北區的核心地帶，整個集群擁有1000臺“長安鏈”高性能專用算力服務器，在架構靈活性、共識機制、數據存儲等方面獲得技術突破，每秒可處理 2.4 億筆智能合約交易，每秒可執行百億條數據隱私計算。[2023/2/7 11:51:46]

隱私計算的參與方既可以是同一機構的不同部門，也可以是不同的機構。

隱私計算主要目的是使數據在各個環節中“可用不可見”，相比于傳統數據保密方法，其最革新的亮點是能夠實現數據的物理分散、邏輯集中，在確保數據安全隱私性的同時，還能挖掘數據價值、促進價值流通。

作為一種跨學科的綜合技術，隱私計算涉及相關概念較多：多方安全計算、可信硬件、聯邦學習、差分隱私、區塊鏈等。

全國政協委員張懿宸：建議探索數據交易估值體系，加大區塊鏈和隱私計算等投入:金色財經報道，全國政協委員、中信資本控股有限公司董事長兼首席執行官張懿宸建議探索數據交易估值體系，引導社會資本繼續加大對數據技術創新的投入，這些技術包括隱私計算、聯邦學習、數據加密、區塊鏈，以及其他涉及到數據的獲取、清洗、脫敏、聚合等技術，這些技術概念由歐美提出并已開始實踐，我國需要迎頭趕上。[2022/3/6 13:40:53]

目前業內主流技術路線包括三類：聯邦學習、安全多方計算和機密計算/可信執行環境。

全球權威技術研究和分析公司Gartner發布的2021年需要深挖的9項重要戰略科技趨勢中，隱私計算也進入了榜單。?

區塊鏈和隱私計算需要結合

業內人士普遍認為，區塊鏈和隱私計算需要相互結合、相互賦能才能發揮效力。區塊鏈解決的是去中心化和信任的問題，隱私計算則是保證個人以及商業機構的隱私在鏈上不被泄露，兩者結合起來，是建設未來去中心化社會的必經之路。

隱私計算網絡Phala Network發布2022年路線圖:2月11日消息，近日，波卡生態的隱私計算云平臺Phala Network官方發布2022年路線圖。根據公告，2022年 Phala Network 將集中精力推進主網上線，持續產品迭代，促進生態增長。據悉，今年第一季度，Phala 將正式推出核心產品 Fat Contract、啟動主網；Phala 團隊將完成 Phala World 的 NFT 發售和空投工作，并推出 Render Service For 3D NFT 和 Web3 Analytics 的 MVP 版本。[2022/2/11 9:45:05]

《騰訊隱私計算白皮書》特別提到，隱私計算雖然實現了在多方協作計算過程中對于輸入數據的隱私保護，但是原始數據、計算過程和結果均面臨著可驗證性問題。

而區塊鏈因其共享賬本、智能合約、共識機制等技術特性，可以實現原始數據的鏈上存證核驗、計算過程關鍵數據和環節的上鏈存證回溯，確保計算過程的可驗證性。

《上海市數據條例》今日生效：支持區塊鏈、零信任技術創新，推動隱私計算技術應用:1月1日消息，《上海市數據條例》今日起正式生效。《條例》指出將發展區塊鏈等產業，支持浦東新區加強數據交易相關的數字信任體系建設，創新融合大數據、區塊鏈、零信任等技術，與長三角區域其他省共同推動區塊鏈、隱私計算等數據安全流通技術的利用。[2022/1/1 8:18:20]

因此，將區塊鏈技術對計算的可信證明應用到隱私計算中，可以在保護數據隱私的同時增強隱私計算過程的可驗證性。

反觀區塊鏈行業，眾所周知，區塊鏈最大的強項是沒有中心化的管理和所有權。如何讓用戶相信并參與管理他們自己的數據呢？用戶可以受到合理地激勵嗎？

“需要在區塊鏈之外附加強大的數據安全體系，建立安全閉環，數據流全程都處于數據安全體系的保護之中，沒有任何的安全縫隙，確保在用戶之外沒有人能夠窺視用戶數據。”國際密碼學應用科學家、YottaChain分布式存儲公鏈創始人王東臨向《鏈新》表示。

數字資產研究院副院長孟巖：區塊鏈與隱私計算必將走上前臺:金色財經現場報道，7月5日，由巴比特×算力智庫聯合主辦的《隱私計算：讓數據安全有序流動起來》主題會議上，數字資產研究院副院長、通證思維實驗室發起人孟巖做了主題為《數據資產化時代的區塊鏈治理》的演講。孟巖表示，目前互聯網平臺以“免費試用產品”為價格，買斷用戶的數據生產要素支配權。

要解決這一難題，必須要讓數據要素配置市場化，讓數據價值交易起來，而不是被買斷支配，在這方面區塊鏈與隱私計算必將走上前臺。[2020/7/5]

王東臨強調，區塊鏈本身并不保證數據的隱私性，區塊鏈用了密碼學的Hash和簽名，但沒有包含加密，數據的隱私是需要在區塊鏈之外附加特定的數據安全體系來實現的。激勵體系則是區塊鏈的主要價值之一，但激勵是否合理取決于項目具體怎么設計，以及怎么運營。

王東臨稱：“可以這么說，合理的激勵是可行的，但大部分的項目都做不到。”

因此在區塊鏈行業，隱私計算也被認為是通往Web3.0的必由路徑。Web3.0的關鍵屬性是數據的所有權歸屬用戶自己。隱私計算是極少數能提供多方數據聯合計算的技術，它能夠讓數據在一個安全的環境內執行、并且被保護起來。

落地進行時

隱私計算在經歷了2019年的技術普及和市場教育階段，2020年的大規模概念驗證和試點部署階段之后，于2021年開始進入真正嘗試規模化應用的階段。

以醫療領域為例，患者數據較為敏感，并且基于醫療數據的各項科學研究通常需要大量樣本，單一數據源的數據量很難滿足海量的數據需求，而數據共享過程中又會帶來隱私泄露的風險。應用隱私計算技術進行多方協同過程中，能夠有效的防止關聯敏感信息的醫療數據被泄露，保證數據安全。

目前，已有多家醫療機構通過橫向聯邦學習的解決方案，在各醫療機構數據不出域的前提下，聯合構建了一個目標檢測模型，使得有效訓練數據顯著增加。據悉，多方聯邦訓練的模型的性能，比單個醫療機構訓練的模型的性能提升30%以上。

在金融行業，富數科技合伙人、高級總監黃奉孝曾對媒體表示，隱私計算技術有可能會成為私域流量平臺之間的邊界，它有可能會重新構造流量業務的內部邏輯和商業模式。

舉個簡單的例子，銀行存款用戶數量龐大，但是單純依賴行內的客戶數據，很難圈出對購買理財感興趣的用戶。一般的操作都是通過API或者離線庫的方式采購第三方數據公司的標簽，API查詢動作很大程度上會對銀行客戶ID隱私造成威脅。而隱私計算，可以從技術上保證這類業務的隱私數據安全性。

通過對案例的分析可以發現，當前隱私計算技術主要應用在金融、互聯網、政務、通信、醫療等領域，主要的應用場景有精準營銷、金融風控、醫療健康、身份驗證等等。

“隱私計算結合到區塊鏈技術領域大約有幾年的時間了，但過去由于應用場景不凸顯，痛點不清晰，所以在實際商業場景的落地中，一直找不到最佳的價值發揮。”德鼎創新合伙人王岳華坦言，隱私與安全是區塊鏈協議里最基本的存在，但是由于過去分布式數據的實際落地場景并不凸顯，隱私計算也就乏人問津。“數據的價值是無限的，但唯有在數據的隱私與安全獲得相應的保障下，其價值才能體現并發揮。”

是挑戰，也是機遇

毋庸置疑，隱私計算本身有非常大的價值和應用前景，但是想要達到百億級的市場規模，突破商業化的發展瓶頸，還有非常長的路要走。

一方面，目前市場對于隱私計算的認知度、認可度仍然不足。由于隱私計算技術復雜且常常呈現“黑盒化”現象，大部分用戶對隱私技術難以理解和信任。如果對技術理解得不夠全面，會導致用戶會對技術應用的效果產生過度預期。

以“區塊鏈+數字身份”行業應用為例，“目前落地效果一般”，一位區塊鏈行業資深產品經理對《鏈新》表示，主要的發展瓶頸就在于：一是區塊鏈技術和數據隱私保護技術存在性能偏低的問題；二是用戶隱私保護和企業數據變現的商業模式存在沖突，在安全多方計算很不成熟的前提下，目前要保護用戶隱私只能授權身份驗證，無法授權身份信息，可能導致企業沒有參與的動力；三是DID和私鑰都很難記憶，且需要用戶自己保存，對用戶的使用門檻較高。

另一方面，技術推廣所需的成熟商業模式仍在形成。當前市場正處于快速發展的早期階段，明確的激勵機制、利益分配機制、通用的平臺收費機制等商業化落地模式尚未形成，難以支撐技術的大規模推廣。

以“區塊鏈+不動產登記”行業應用為例，目前主要針對信息登記，實現信息層面的互通，并未實現資產和價值的流轉。

“其社會效益和示范價值巨大，但是從目前的商業模式看，盈利性相對有限。”中國通信工業協會區塊鏈專委會輪值主席于佳寧向《鏈新》分析，其中一個制約因素就是信息共享和隱私保護存在一定程度上的矛盾。

“不動產登記涉及到了多方參與，在多方參與的過程中需要進行區塊鏈多方賬本的信息共享，但共享后如何保護每個參與方的數據隱私？如何用好隱私計算等技術，在信息共享的前提下保護隱私安全，實現數據可用不可見，也是未來我們亟待解決的問題。”于佳寧向《鏈新》表示。

此外，相關法律、標準、規則缺失，數據審計、保險等配套產業仍不完備，也是制約隱私計算發展的重要原因。

值得注意的是，目前隱私計算尚無真正意義上的殺手級應用，遠未到分出勝負的時候，因而發展潛力巨大。隨著當前大數據產業的迅速發展，效率、性能、成本等綜合能力將是各類主體在隱私計算產業競爭的重要抓手。

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