区块链的隐私问题法经济学

Ⅰ 怎么观察别人的钱包地址

如果Sally想查看Billy的比特币持有情况，她不需要任何权限或登录信息，只需要知道Billy的比特币地址。有了这个，可以访问任何比特币区块监控网站，然后输入比利的地址，查看他的资产和交易信息。通过查看交易，萨利可以推断出比利拥有的其他钱包以及他的购买或交易活动。在传统金融领域，这种行为被认为是对隐私的侵犯，因为在传统金融领域，交易历史和账户余额只能由授权用户查看。
拓展资料
一、这种侵犯隐私行为的含义超出了“未经同意交易和检查余额”的含义。随着越来越多的用户和机构实体使用区块链进行去中心化的金融活动，隐私保护成为防止以下情况发生的重要环节： 用于广告目的的数据汇总和收集； 勒索行为； 业务级策略和隐私。
二、本报告的要点如下：
1对区块链领域隐私的担忧：近四分之三的受访者（73.2%）因为担心交易对隐私的影响而犹豫或完全回避交易。
2钱包地址隐私不足：84%的受访者对钱包地址与真实身份的关系表示担忧。再加上资产的公共性质，未经授权的旁观者可以监控其他已被确认的人的净资产。
3Binance被选为最受信任的中心化交换：53.5%的受访者回答Binance是他们最受信任的加密货币交换。主要原因是其品牌知名度，其次是赛福基金提供的比南斯。
4成本是DEX最受关注的因素：受访者不使用DEX的主要原因是交易成本高（汽油费和交易成本）。
5领导力也特别重要：在信任和沟通方面，21（5%）的受访者将领导力列为原因之一。在这21家公司中，有18家提到了比南斯首席执行官cz。另一方面，38%不信任波罗尼克斯的受访者提到了孙正义。
三、该报告由Manta network生成，Manta network是为DeFi构建的第1层、可互操作的隐私保护堆栈，计划作为并行链在poca生态系统中运行。曼塔进行这项调查是为了研究保护隐私的必要性。从隐私的角度，以及整体信任的角度，在使用中心化式和去中心化交换解决方案时，我们可以更好地理解目前对加密货币转移和交换的看法。
在2020年12月起的两周内，受访者收到并完成了Manta network exchange隐私调查，其中详细介绍了研究的信息和结果。除了相关调查结果外，研究还证实，隐私保护在区块链空间受到越来越多的关注。而现有的解决方案（包括匿名钱包地址）不足以防止存储在公共区块链上的用户数据受到任何未经授权的操作或数据挖矿。

Ⅱ 什么是隐私计算技术

在数字化浪潮推动下，数据领域的技术创新、场景应用与管理服务日益成为各个行业领域数字化转型发展的重要驱动力。同时，“数据流通”与“数据安全”间的矛盾也日益升级，成为影响数字化发展的制约因素。

安全VS发展

“安全”与“发展”，一直是数据管理领域的两大重要主题。二者既矛盾对立，相互制约；又在不断的技术创新下追寻均衡，最大限度实现数据的价值。

矛盾制约

“数据”作为一种特殊的市场资源与生产要素，其自身特点决定只有在更大范围的 社会 共享中才能发挥其真正的资源价值。 在人工智能、大数据、云计算等技术快速应用推广的当下， 不断提高的算力+不断优化的算法，将通过不同维度、不同领域的大数据发现事物间蕴藏的规律，并运用规律解释过去、预测未来。

智能算法持续优化、提升的重要前提即是通过海量、多元的大数据资源进行数据训练， 客观上有着较强的数据共享使用需求， 这与具有“信息数据共享和透明”特点的区块链技术不谋而合，相辅相成，因此近年来区块链技术发展应用迅速。 但需要注意的是，数据的共享交换虽然提升了数据自身价值，但也不可避免的出现侵犯数据所有者“数据隐私”的安全问题，数据共享挖掘面临合规监管，数据技术发展应用陷入瓶颈。

均衡发展

“在矛盾中寻找平衡”，是目前数据领域技术创新应用的重要课题。 客观市场环境的快速变化也为“数据流通”与“数据安全”的均衡发展形成强大驱动力。

2019年末，一场突如其来的新型冠状病毒疫情在世界范围内蔓延肆虐，大量民众不幸罹难，各国经济发展更是遭受沉重打击。在客观疫情防控形势下， “数字化转型发展”成为各国恢复经济秩序和建立全新国际竞争优势的重要战略措施。 在这样的背景下，数据作为全新的生产要素，随着功能价值不断提升，技术应用不断拓展，数据的“流通使用”和“安全保障”也日益受到行业发展与政府监管的重视。

数据技术创新应用，一方面对数据安全保障提出了全新挑战，另一方面也以技术创新形式给出了相应的答案——“区块链+隐私计算”。

区块链+隐私计算

数据时代的信任机制与隐私保护

区块链技术是一种通过去中心化、高信任的方式集体维护一个可靠数据库的技术方案。 由于具有“去中心化”、“分布式数据存储”、“可追溯性”、“防篡改性”、“公开透明”等优势特点，区块链技术能够有效解决数据领域的数据真实性、安全性与开放性问题， 通过建立可信任的数据管理环境，防范和避免各类数据造假、篡改、遗失等数据管理问题，促进数据的高效共享与应用。

一如上文所述，区块链技术具有“信息数据共享和透明”的特点，但无论从市场商业竞争角度还是个人信息安全角度来看，都没有人希望自己的数据完全公开、透明。因此， 隐私保护合规成为数据管理领域的一条重要“红线”，一方面保护着数据所有者的隐私安全，另一方面也影响着数据流通共享的效率与发展。

那么有没有一种技术既可以保证信息数据的高效流通共享，却又不会越过隐私保护合规红线？

如果说“区块链”技术建立了数据时代的信任机制，那么“隐私计算”则在数据共享洪流中为数据所有者建立了安全的隐私保护防线。

“隐私计算”， 即面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，是隐私信息的所有权、管理权和使用权分离时隐私度量、隐私泄漏代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统。 简单来说，隐私计算即是从数据的产生、收集、保存、分析、利用、销毁等环节中对隐私进行保护的技术方法。

同区块链技术一样，隐私计算并不特指某一门技术，而是一种融合了密码学、数据科学、经济学、人工智能、计算机硬件、软件工程等多学科的综合技术应用。 隐私计算包括一系列信息技术， 如业界较早提出的 安全多方计算（MPC）技术、 以硬件技术隔离保护为主要特点的 可信执行环境（TEE）技术、 基于密码学和分布式计算实现多方协作机器学习的 联邦学习（FL）技术，以及如同态加密、零知识证明、差分隐私等辅助性技术，都属于隐私计算范畴。

安全多方计算（MPC），是一种在参与方不共享各自数据且没有可信第三方的情况下安全地计算约定函数的技术和系统。 通过安全的算法和协议，参与方将明文形式的数据加密后或转化后再提供给其他方，任一参与方都无法接触到其他方的明文形式的数据，从而保证各方数据的安全。

可信执行环境（TEE），是指CPU的一个安全区域， 它和操作系统独立开来，且不受操作系统的影响。 在这个安全区域里保存和计算的数据不受操作系统的影响，是保密且不可篡改的。

联邦学习（FL）， 是指在多方在不共享本地数据的前提下，进行多方协同训练的机器学习方式。联邦学习技术支持 数据不出域，而是让算法模型进行移动，通过数据训练进而优化算法模型。

隐私计算技术的目的在于让数据在流通过程中实现“可用不可见”，即只输出数据结果而不输出数据本身。 这一方面保证了数据所有者的数据所有权不受侵犯，满足数据流通的合规性；另一方面在隐私保护技术加持下，各方主体拥有的信息数据能够高效流通使用，不断扩大数据价值，赋能各个行业领域数据应用。

举例如在医疗数据领域， 各类医疗数据的 隐私性要求较高、数据量较大， 通常只保存在本地机构的信息系统中， 很难实现高效的医疗数据流通、共享与使用， 无法为医疗领域的各类病理研究、医疗诊断与技术创新形成数据支持，不利于创新医疗技术研发与应用。

但如果能 通过隐私计算技术支持，在保证数据“可用不可见”的前提下，实现不同区域、不同医疗机构医疗数据的高效流通使用，持续优化医疗行业的各类算法模型，将为实现医疗行业的精准医疗、远程医疗、智能医疗等医疗技术服务创新形成强力数据支持。

数字化发展浪潮之下，“数据”作为一种全新的重要市场资源与生产要素，其快速发展与管理应用日益受到国家的重视，并不断赋能各个行业领域发展。同时，数据领域存在的隐私安全问题也令数据管理应用陷入发展困境。 可以预见，区块链技术和隐私计算技术的结合，将是数据管理领域一次重要的尝试 探索 ，对数据领域发展产生重要影响。

Ⅲ 简单了解区块链BSC加密凭证系统，2022黑马匿名币DCS

前言：区块链目前面临的隐私问题

看过比特币白皮书的人应该知道，区块链并不具有匿名性，太多于公开透明导致个人没有隐私性，每笔交易都有哈希值，通过浏览器哈希值可追溯到地址的交易记录、金额、时间和最初买入途径甚至资金流向，最终追踪到地址持有人，资产信息全部公开透明化了，这就导致大家没有隐私。
1丶匿名币是什么？
简单来说就是让资产踪，解决了区块链转账过于透明的问题，普通转账可以通过哈希值追溯记录，通过 DCS匿踪系统每笔转账都匿踪了，保护资产隐私！
2丶匿名币技术原理？
如果你想转账给谁，可先把这笔资金转给匿踪系统这时匿踪系统会给你一串取款凭证码，拥有这个码才可以取走这笔钱，取款凭证可以给任何人去取，但是取款凭证丢失这笔资金将会永久存放写死的合约地址，你取走的资金并不是你的，只是有资格在系统取这样一笔资金，每天来来回回无数的人存取款，谁的资金谁取走了并不知道，从而达到了匿踪作用！
3丶DCS优越于其他匿名币地方？
市面上出现过很多匿名币，有大零币、门罗币、达世币等这几个做的比较好，不过他们只支持自己的币种进行匿踪，用户想要匿踪的话必须购买他们的币来匿踪，DCS匿踪系统则支持多币种匿踪，例如DCS、USDT、BTC、ETH等等很多，比以前的匿名币发展潜力更大，其他匿名币目前基本都是200美金以上， DCS目前才1.6美金！
4丶DCS经济模型如何？
DCS总量发型6000万，最终销毁至2100万枚，前期流通300万枚，产量半年减半一次，其余币都是靠矿工挖矿产出，每个区块固定产多少，具体产出分配三个方面:流动性质押挖矿、节点挖矿、开立凭证挖矿，以上三个产出方式都是加权均分，参与人越多分的越少！
5丶DCS如何赚取收益？
1丶开立凭证挖矿:每次使用DCS匿踪系统，系统扣取千2手续费，同时给你一定权益数，权益数能够分配这个区块产的币。
2、流动性质押挖矿:购买质押DCS挖出DCS，每个区块固定产出多少，全网加权均分，全网质押的越多分的越少，产出币固定分的人多了！
3节点挖矿:当你网体质押DCS量达到一定数量成为不同的节点，每个节点也是按区块固定产币，节点越多，产的币会越少，分的自然越少！
4、手续费分红:用户使用DCS来进行匿踪，收取的千2手续费其中40%加权均分给全网质押DCS的用户！
5、币价升值:以往的匿名币价格基本都是200美金左右，DCS才1.6美金，而且有庞大的需求市场，完美的经济模型，通缩+销毁机制，再加上DCS即将上线一款射击类链游，必将刺激币价达到200美金以上！

Ⅳ 区块链的匿名性问题

区块链一直以具备匿名性而自居，关于匿名性首先要讨论内涵是什么，一是化名制，和用户属性信息无关的假名，另外是真匿名，不需要也不记录用户的线索信息。在信息技术领域一般是指化名制。

区块链用户公开账本的交易记录可查询，虽然账户信息基于公钥的哈希值甚至在化名的基础上进一步模糊了身份属性信息，并且多地址机制可以实现不同交易的地址不同，不过基于图谱的分析技术，通过追溯比特币的交易留香，推测账户的相关性，一旦一个地址和交易的用户信息泄漏，所有关联账户交易记录全部可以追溯，匿名性更差。

Ⅳ 区块链面临哪些风险需要解决的

虽然在资本和人才涌入的推动下，区块链行业迎来快速发展，但是作为一个新兴产业，其安全漏洞频繁示警的状况引发了人们对区块链风险的担忧。

国家信息技术安全研究中心主任俞克群指出，对于隐私暴露、数据泄露、信息篡改、网络诈骗等问题，区块链的出现给人们带来了很多期望。但区块链的安全问题依然存在诸多的挑战。

中国信息安全测评中心主任助理李斌分析说，当前区块链分为公有链、私有链、联盟链三种，无论哪一类在算法、协议、使用、时限和系统等多个方面都面临安全挑战。尤为关键的是，目前区块链还面临的是51%的攻击问题，即节点通过掌握全网超过51%的算例就有能力成功的篡改和伪造区块链数据。

值得注意的是，除了外部恶意攻击风险，区块链也面临其内生风险的威胁。俞克群提醒说，如何围绕着整个区块链的应用系统的设备、数据、应用、加密、认证以及权限等等方面构筑一个完整的安全应用体系，是各方必须要面临的重要问题。

吴家志也分析说，作为新兴产业，区块链产业的从业人员安全意识较为缺乏，导致目前的区块链相关软硬件的安全系数不高，存在大量的安全漏洞，此外，整个区块链生态环节众多，相较之下，相关的安全从业人员力量分散，难以形成合力来解决问题。迎接上述挑战需要系统化的解决方案。

内容来源 中新网

Ⅵ 区块链技术在经济学领域有什么实际应用

因区块链技术最先产生的数字货币对金融领域造成巨大的冲击，研究和应用区块链技术成为当今金融领域的一项重要任务。从本质上来说区块链技术仍然属于一种技术手段、工具，在金融领域应用和在实体经济领域的应用都是平行的，既有各自的相对独立性，但又有一定的交叉，也就是说对实体经济的推动作用是间接的。 1、无论金融还是实体，供需之间交易的基础之一是信任，现行的银to企、企to企、企to人等都是以货币为纽带。而货币的发行权在国家，经营权在银行，随着区块链技术的进一步普及和广泛应用，今后企业与企业，或个人与个人之间可以自组织发行数字货币（数字信用），银行的地位将从目前的垄断经营变成市场平等竞争经营。所以金融领域广泛应用区块链技术对实体经济的影响是间接的。 2、区块链技术是现实（实体）与虚拟之间的桥梁，通过区块链技术可以对现实世界在虚拟世界里进行再造、重构和新定。如现实的纸币在虚拟世界里的数字货币，现实股票交易在虚拟世界里的股票数字化交易，现实的进出口贸易在虚拟世界里的数字结算、数字清关、数字单证、票据等等，可极大的提高了业务流程的效率，节省交易的成本。目前所有交易都离不开银行，银行在交易中起到了中心枢纽的作用，银行应用区块链技术必定提高其结算的效率，间接促进了实体经济的效率，但今后这种影响会逐步减弱。因为区块链技术最大的特点是去中心化，它的分布式记账系统就是一个无中心的网络系统。 3、区块链技术的应用实际上是将目前互联网流动的信息价值化和信用化，通过区块链将互联网内的有（使用价值、交换价值、文化价值）的信息，进行重组和新构形成价值互联网，其意义十分重大，无论是对金融行业还是实体经济都将带来革命性的促进作用。

Ⅶ 区块链行业正迎来市场新风口，区块链行业的发展，存在哪些瓶颈问题

区块链技术是一种新的分布式基础架构和计算范式，可实现分布式账本的共享，复制和授权。它具有多点共识的特点，难以篡改。它解决了如何在商业网络中实现跨机构信任交易的问题，将涉及金融服务的所有各方联系在一起，并带来了打破数据孤岛和提高数据质量的挑战。它具有安全性，降低交易成本的潜在优势。增强风险控制能力，在金融领域具有广阔的应用前景。区块链行业正迎来市场新风口，区块链行业的发展，存在着一些瓶颈问题。只有突破这些瓶颈，才能迎来区块链的春天。带来更好的发展。

最后，区块链技术的发展会带来一定的网络的安全问题。要重视和解决信息安全和网络安全问题。区块链技术并不是天生的安全。任何软件系统都不可避免地存在缺陷和漏洞，并且将面临来自网络的攻击。设计不良和管理不善的区块链系统可能很容易受到攻击。在金融行业的应用中，数据是一种资产，因此我们应该对区块链的安全性有一个全面的了解，首先将安全性设计和自我控制放在首位，避免发生比特币被盗的事件。

Ⅷ 区块链是怎样防止数据篡改的

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。

跟传统的分布式存储有所不同，区块链的分布式存储的独特性主要体现在两个方面：一是区块链每个节点都按照块链式结构存储完整的数据，传统分布式存储一般是将数据按照一定的规则分成多份进行存储。二是区块链每个节点存储都是独立的、地位等同的，依靠共识机制保证存储的一致性，而传统分布式存储一般是通过中心节点往其他备份节点同步数据。

没有任何一个节点可以单独记录账本数据，从而避免了单一记账人被控制或者被贿赂而记假账的可能性。也由于记账节点足够多，理论上讲除非所有的节点被破坏，否则账目就不会丢失，从而保证了账目数据的安全性。

存储在区块链上的交易信息是公开的，但是账户身份信息是高度加密的，只有在数据拥有者授权的情况下才能访问到，从而保证了数据的安全和个人的隐私。

区块链提出了四种不同的共识机制，适用于不同的应用场景，在效率和安全性之间取得平衡。

基于以上特点，这种数据存储技术是可以完美防止数据被篡改的可能性，在现实中也可以运用到很多领域之中，比我们的电子存证技术在电子合同签署上提供了更安全可靠的保证。

Ⅸ 区块链技术现存问题有哪些

1.性能问题

体积问题

区块链对数据备份的要求对存储空间提出挑战。区块链要求在一笔交易达成后向全网广播，系统内每个节点都要进行数据备份。

以比特币为例，自创世区块至今的区块数据已经超过 60GB，并且区块链数据量还在不断增加，这将给比特币核心客户端的运行带来很大挑战。

处理速度问题

比特币区块链目前最高每秒处理 6.67 笔交易，一次确认时间大约为 10 分钟，容易造成大量交易的堵塞延迟，可能会限制小额多次交易和对时间敏感度较高交易的应用。

尽管目前有了一些克服手段，但全面解决交易效率的方法仍然亟待发掘 。

耗能过高

第三，挖矿过程中的算力并不产生额外的实际社会价值，还会浪费大量的电子资源，随着比特币的日益普及，区块链逐渐成为高耗能的资本密集型行业。

2.中心化问题

节点的不平等

第一，理论上，分布式网络中每个节点应当被平等对待，但是为了挖矿获得回报，各节点可能会增加算力进行硬件竞赛，从而导致节点的不平等，破坏区块链记账权的随机性。

产业化、规模化挖矿产生了矿池

理论上如果矿池通过共谋掌握 51% 以上的算力进行系统供给，就可以实现双重支付，实际过程中尽管其成本远超收益，但不能否认合谋供给存在的可能性。

3.隐私安全问题

私钥容易被窃取

第一，目前区块链采用的是非对称密钥机制，尽管具有很高的安全性，但是私钥保存在用户本地，容易被黑客窃取。

区块链数据的透明性容易造成隐私泄露

公有链中每个参与者都可以获得完整的数据备份，整个系统是公开透明的，比特币通过隔断交易地址和持有人真实身份的关联保护隐私。

当区块链需要承载更多的业务时，节点如何验证信息执行命令就需要更多的考虑。

4.升级和激励问题

公有链中参与节点的数量庞大

无论是升级还是修复错误都无法关闭系统集中进行，可能需要考虑放松去中心化的问题。

各个节点之间存在着竞争博弈

要求激励相容机制的完善，如何使去中心化系统中的自利节点能够自发开展区块数据验证及记账工作，并设计合理的惩罚函数抑制非理性竞争，是区块链面临的另一挑战。

Ⅹ 区块链与隐私计算的结合是必然趋势吗

区块链与隐私计算的结合是必然趋势吗？

我们目前对这个问题的思考框架是：如果不与隐私计算技术结合，区块链技术的应用是 否受到限制、无法向前发展；如果不与区块链技术结合，隐私计算技术是否受到限制、无法 向前发展。如果二者对彼此都是刚需，那么它们相结合的趋势就是必然。

以下为我们对这个问题的思考：

1、隐私计算技术的应用是否区块链技术的刚需

区块链技术有巨大的优势，但是如果没有隐私计算技术，区块链技术的应用会大大受到 限制，因为无法解决链上数据的隐私保护问题，这使得大量涉及敏感数据的场景不愿应用区 块链技术，比如金融和医疗领域。

（1）区块链技术的局限性

第一，链上数据公开透明，数据的合规处理和隐私保护能力不足 区块链作为分布式账本系统，数据的公开透明尽管有利于存证、防篡改，但也存在数据 可轻易被复制、泄漏个人隐私的风险。区块链在公有链上要求不同节点对交易和交易状态进 行验证、维护，形成共识，因此每个参与者都能拥有完整的数据备份，所有的交易数据公开 透明。如果知道某个参与者的账户，就很容易获取其每一笔交易记录，从而据此推断其 社会 身份、财产状况等。以消费场景为例，平台之间存在竞争壁垒，用户也希望保留消费隐私， 因此区块链缺乏对用户流水、物流信息、营销情况等与企业、个人隐私相关的数据缺乏保护 能力，往往导致数据拥有方不愿意让数据进入流通环节。在链上系统的交易不再受中心账本的控制，用户通过使用唯一的私钥进行交易，交易过 程被加密且加密前数据很难还原，仅以私钥作为交易凭证使得区块链内的交易变得更加匿名 和不可控。在分布式账本系统上，所有的转账以地址形式进行，一但发生了诈骗或者洗钱等 金融犯罪，即便可以公开查询地址，但对资金追踪的难度极大，且私钥作为交易凭证很难证 明使用者的身份，因此许多企业、个人通过区块链进行洗钱等违法交易，不利于数据的合规 处理和合法共享。

第二，数据处理能力不足，制约技术的进一步落地和商业化拓展 链上计算受限于网络共识的性能，使得链上交易难以具备实时性和高效率，区块链智能 合约的计算能力需要扩展。以最大的加密支付系统比特币为例，每秒钟只能够处理大约 3 到 7 笔交易5 ，且当前产生的交易的有效性受网络传输影响，往往需要等待 10 分钟左右的记账周 期才能让网络上的节点共同知道交易内容。此外，如果链上有两个及以上节点同时竞争到记账权力，则还需要等待下一个记账周期才能确认交易的准确性，最终由区块最长、记账内容 最多的链来完成确认。

完全去中心化的系统与现实中大部分现有体系的兼容性不足，缺乏链上链下协同、多业 务发展的系统和功能，制约区块链技术的进一步落地。在区块链的技术落地过程中，首先， 各行业本身具有成熟的体系，区块链完全去中心化的形式不一定适合所有的领域和行业；其 次，区块链的平台设计和实际运行成本巨大，其所具备的低效率和延迟性的交易缺陷非常明 显，是否能够弥补原系统更换的损失需要经过一定的精算和比较；此外，使用区块链存储数 据需要对原有数据格式进行整理，涉及到政务、司法领域的敏感数据，更需要建立链接线上 和线下数据的可信通道防止数据录入有误，这带来了较高的人力、物力成本。

（2）隐私计算技术对区块链技术的帮助

隐私计算技术保障数据从产生、感知、发布、传播到存储、处理、使用、销毁等全生命 周期过程中的隐私性，弥补区块链技术的隐私保护能力，实现数据的“可用不可见”。通过 引入隐私计算技术，用户的收支信息、住址信息等个人数均以密文的形式呈现，在平台进行 数据共享的过程中，既能防止数据泄露，又能够保障用户个人隐私的安全，有利于进一步打 破数据孤岛效应，推动更大范围内的多方数据协作。隐私计算技术可与区块链技术形成技术组合，提升数据处理能力、扩大可应用范围。隐 私计算技术通过对数据进行规范化处理，能够提升数据处理、数据共享的效率，提升区块链 的数据处理能力。此外，隐私计算技术+区块链技术的技术组合能够应用于缺乏中心化系统、 但又对敏感数据分享有强烈需求的合作领域，扩展区块链技术的应用场景。

区块链技术的应用是否隐私计算技术的刚需

（1）隐私计算技术的局限性

第一，数据共享缺乏安全检验，制约数据流通的可信性

数据共享的整个流程涉及到采集、传输、存储、分析、发布、分账等多个流程，隐私计 算主要是解决全流程的数据“可用不可见”的问题，但是难以保证数据来源可信和计算过程 可信。

从数据来源可信的角度来说，在数据采集的环节，数据内容本身可能不完整，数据的录 入可能会存在失误；在数据传输的环节，数据的传输可能会被其他的客户端攻击，导致数据 在传输的过程中泄漏；在数据的储存环节，储存数据的角色方有可能会篡改数据或者将数据 复制转卖到黑市，这些都不会被隐私计算技术记录。如果无法保证数据共享各方的身份得到 “可信验证”，就有可能导致数据的隐私“名不副实”。从计算过程可信的角度来说，在数 据分析和发布的环节，数据的共享方有可能私自篡改数据的运行结果和发布内容，对最终数 据处理的结果进行造假。因此，一旦信息经过验证并添加到隐私计算的环境中，很难发现数 据是否被篡改、被泄漏，很难防止不同时间点不同节点的数据造假的情况，在涉及到金融、政务、医疗、慈善等关键领域里，如果数据有误则产生的一系列法律问题则难以追究。

第二，业务水平整体层次不齐，制约技术平台的扩展

当前，隐私计算的技术实现路径主要分为三种：多方安全计算、联邦学习、TEE 可信执行 环境。三种技术路径存在各自的应用缺陷和问题，由于行业内不同公司对于技术的掌握能力 和研发能力有限，导致技术平台的实际应用范围有限，可扩展能力不足。

多方安全计算尽管具有复杂高标准的密码学知识，但其计算性能在实际应用的过程中存 在效率低的缺陷。随着应用规模的扩大，采用合适的计算方案保证运算时延与参与方数量呈 现线性变化是目前各技术厂商面临的一大挑战。多方安全计算虽然能保证多方在数据融合计 算时候的隐私安全，但是在数据的访问、控制、传输等环节，仍然需要匹配其他的技术手段 防止数据泄露、篡改。

联邦学习技术目前在业内的应用通常以第三方平台为基础模型，在基础模型之上进行隐 私计算，这样的基础模型本身存在被开发者植入病毒的隐患。此外，联邦学习的机制默认所 有的参与方都是可信方，无法规避某个参与方恶意提供虚假数据甚至病害数据，从而对最终 的训练模型造成不可逆转的危害。由于联邦学习需要各个参与式节点进行计算，因此节点的 计算能力、网络连接状态都将限制联邦学习的通信效率。

TEE 可信执行环境在国内目前核心硬件技术掌握在英特尔、高通、ARM 等少数外国核心供 应商中，如果在关键领域从国外购买，则存在非常高的安全风险和应用风险。第三，数据共享缺乏确权机制，制约数据流通的应用性 隐私计算通过使用多方数据共同计算、产生成果，然而在实际合作的过程中，由于各个 数据共享方业务水平不同、数据质量不一导致在数据处理的每一个环节难以实现合理的确权。

按照常规的利益分配机制，拥有高质量数据、高成果贡献率的数据拥有方理应从中获取更多 的利润，但是隐私计算仅考虑到数据的“可用不可见”，数据共享方难以从最终结果来判断 谁的数据对于成果的贡献最大，造成利益分配的不公平。如果缺乏合理的成果贡献评估机制和利益分配机制，就会难以激励数据所有者和其他数 据持有者进行合作。尤其是在不信任的多方合作的场景下，会更加增加合作的信任成本，使 得多方协作难以达成，制约数据流通的实际应用性。

（2）区块链技术对隐私计算技术的帮助

区块链技术通过数据流通的所有环节、所有参与者进行记录，实现数据共享流程中的权 责分明，提升了数据流通的可信性。在数据传输的环节，区块链记录数据的提供者，确认数 据提供方身份的真实性和有效性，有利于数据确权，为公平可行的利益分配机制提供参考；在数据储存的环节，区块链保证数据的每一次修改都有迹可循，防止数据的恶意篡改。区块 链技术可作为隐私计算技术的底层平台，保证了加密数据本身的真实有效性，提升了隐私计 算平台里数据流通的可信性，拓展隐私计算技术的应用范围。

3. 结论

隐私计算技术和区块链技术的融合是必然的趋势。对于数据资产的流转来讲，没有隐私 计算，不能解决数据本身的安全和隐私保护问题；没有区块链，不能解决数据的确权问题以 及在更大范围内的数据网络协作问题。将区块链和隐私计算二者结合起来，建设大规模数据 流通网络，在目前的实践中成为有所共识的 探索 方向。

区块链与隐私计算的结合会改变什么？

1、形成大规模数据流通网络和数据要素市场

当前，数据流通存在三方面问题：数据拥有方的数据保护和数据确权难以实现；不同来 源数据的整合处理成本过高、缺乏统一标准；数据利益的分配机制不完善。

如前文所述，区块链和隐私计算技术相结合，可以一方面解决隐私保护问题，一方面解 决数据确权和多方协作问题，从而建立大规模的数据流通网络。

在大规模数据流通网络建立的基础上，真正意义上的数据要素市场才能够形成，数据作 为生产要素的价值才能够被充分发掘出来。

2、推动数据资产化的发展

所谓资产，是指由企业过去的交易或事项形成的，由企业拥有或者控制的，预期会给企 业带来经济利益的资源。

数据的资产化就是让数据在市场上发现价值，能够为企业创造新的经济益。

大规模数据流通网络和数据要素市场的形成，将大大推动数据价值的发现、数据资产化 的发展。

从企业一侧来看，企业的生产经营活动当中沉淀下来的数据会成为宝贵的资产。一方面， 对这些数据的分析和运用，将推动企业改善自身的业务；另一方面，与外部机构进行数据的 共享，能够推动数据发挥出更大的价值，企业自身也将从中获取更多收益。这会反过来进一 步推动企业的数字化转型和对数据资产的管理。未来，对数据资产的盘点可能成为企业在资 产负债表、现金流量表、利润表之外的“第四张表”。

数据资产化的发展，也会推动围绕数据价值挖掘形成全新的服务体系。其中包括数据确 权、定价、交易等各个环节。上海 社会 科学院信息研究所副所长丁波涛将未来数据资产服务体系中的机构分成四类：

第一类提供中介服务，包括数据经纪人，还有数据代理。

第二类提供数据评估，由于数据市场信息不对称或信息混乱，需要提供合规评估、数据 质量和数据价格的评估。

第三类提供价格咨询，如提供法律、经济咨询或者是上市辅导等的咨询服务企业。

第四类提供专业技术服务，包括数据开发、数据处理服务、数据交付服等。数据资产化的发展，带来的将是人们认知的提升、生产效率的提高、生产要素的重组、 创新的产生、经济的发展以及全 社会 整体福利的提升。

3、对现有业态的改变

区块链与隐私计算的结合，将提升企业和个人分享数据、利用数据的积极性，进一步推 动打破“数据孤岛”。其对现有业态的改变主要体现在以下几个层面：

第一，这将带来新的数据和 科技 变革。

首先，这将推动数据密态时代的到来。数据密态时代的核心，是数据流通使用方式的巨 大改变，数据将以密态形式在主体间流动和计算，显著降低数据泄露的风险，并在合规前提 下支撑各种形态业务的发展。此前，数据被加密之后只能用来传输或者存储，但是未来数据 在加密状态下可以被计算。这将带来一系列新的问题和挑战，引发许多相关技术领域的连锁 反应。

其二，这将重塑大数据产业。随着数据流通的安全化，以往较为敏感的数据领域逐渐开 放。以政务数据为例，隐私计算使联合政务、企业、银行等多方数据建模和分析成为可能， 进一步释放数据应用价值，创造了多样化的应用机遇。

其三，人工智能产业将获得新一轮的发展。数据、算法和算力是人工智能发展的三要素。近几年来，由于缺乏可用的数据，人工智能的发展遭遇瓶颈。未来，5G 和物联网的发展将使 得万物互联，数据量大幅增长。区块链+隐私计算技术的应用，可以使得人工智能利用海量数 据优化模型，真正迈向“智能化”。其四，这将为区块链产业的发展带来新的机遇。区块链与隐私计算相结合，将拓展联盟 链的节点数量，从而进一步扩大可协同利用的数据资源的范围。

第二，在 科技 变革的基础之上，区块链与隐私计算相结合，将给许多传统产业带来变革。

在政务领域，一方面，可以实现政府不同部门之间的互联互通及数据共享，从而促进政 府不同部门的协同，提高政府的效率以及决策质量，推动智慧城市的建设；另一方面，可以 促进政务数据与民间数据的双向开放。政务数据向 社会 开放，可以为企业或学界所用，释放 更多价值。民间的数据源向政府开放，可以提高政府在决策以及政务流程等方面的效率。

在金融领域，支付、征信、信贷、证券资管等各个领域都会因之发生变化。总体来看， 主要是影响到金融的风控和营销两个方面。区块链与隐私计算技术的结合，可以在符合法律 规定、不泄露各方原始数据的前提下，扩大数据来源，包括利用金融体系外部的互联网数据， 实现多方数据共享，联合建模，从而有效识别信用等级、降低多头信贷、欺诈等风险，也有 助于信贷及保险等金融产品的精准定价；同样，内外部多方数据的共享融合也有助于提高金融机构的反洗钱甄别能力。

在医疗领域，未来在疾病治疗、药物研究、医疗保险等多个领域，区块链与隐私计算都 能助推医疗信息化建设，带来巨大变革。在疾病治疗和药物研究方面，区块链与隐私计算结 合，能够促进更多的医疗数据被联合起来进行分析和研究，从而为许多疾病的治疗带来新的 突破。在医疗保险方面，区块链与隐私计算技术结合，主要是可以使得保险公司可以应用到 更多的数据，改善保险产品的设计、定价、营销，甚至可以促进保险公司对客户的 健康 管理 等。

区块链与隐私计算技术相结合，目前应用的重点领域是政务、金融、医疗领域，但是未来其应用将不仅仅局限于这三个领域，还将在更多领域发挥作用。

第三，数据权利、利益将重新分配。

这可能是区块链与隐私计算技术相结合所带来的最为核心，也是最为深刻的，与每一个人 的切身利益都息息相关的变革。

首先，这涉及到每个产业链不同环节利益的重新分配。

前述在广告营销领域的应用落地为例，此前广告营销的利益分配主要是在广告主与渠 道商之间。但是，未来应用区块链和隐私计算技术，可以在更大范围内进行数据协作，则要 解决广告主、多个渠道方、消费者之间多方数据协作的问题，这其中就涉及到多方之间权责 的划分、利益的重新分配。

其次，这还涉及到企业与个人之间利益的重新分配。

欧盟的 GDPR,美国的 CCPA 等法案中涉及用户的一项重要权益即“portability，（可携 带权）”。即第三方应用不能封锁个人数据，一旦个人有下载的诉求，APP 需要提供便利的 API 利于个人拷贝数据。美国公司已陆续为用户提供 API，如果在这方面功能缺失，个人客户 可以提出诉讼，而公司也将面临巨额的罚款。在中国的《个人信息保护法》当中，也有相关的条款。《个人信息保护法》第四十五条规 定，“个人有权向个人信息处理者查阅、复制其个人信息”、“个人请求查阅、复制其个人信息 的，个人信息处理者应当及时提供。个人请求将个人信息转移至其指定的个人信息处理者， 符合国家网信部门规定条件的，个人信息处理者应当提供转移的途径。”

目前，中国公司的区块链+隐私计算 探索 主要集中在 To B 服务领域，但是区块链是全球 化的商业，如果美国已经出现这样的模式，中国大概率不会完全不受影响。伴随着消费级软硬件技术能力的提升，区块链与隐私计算技术结合，会逐步对个人与机构 之间的数据服务进行变革。对于个人用户而言，将有机会获得自身隐私数据的完全掌控权， 并为数据业务过程中所涉及的数据隐私需求获得更强的技术性保障。目前关于 To C 服务的相关问题，国内业界还在探讨当中。

为什么区块链+隐私计算的应用尚未大规模普及？

第一，区块链+隐私计算的落地应用，主要是在涉及需要多方数据协作的情况，目前实际需求尚未爆发。

从隐私计算技术发展的角度来看，目前隐私计算尚在落地初期，解决的主要是两方之间 的数据协作问题，涉及到多方的场景还不多，因此很多时候还没有体会到对区块链+隐私计算 应用的需要。

从区块链技术发展的角度来看，区块链技术在许多领域的应用目前并非刚需。不少问题 可以应用区块链解决，但是不用区块链技术也能解决，而应用区块链技术解决的成本更高。因此，目前区块链项目的建设主要是政务部门和大型企业较为积极，因为政府和大型企业从 长远发展的角度来考虑，可以做前瞻性的投资建设和技术布局，但是大多数商业机构需要衡 量投入与产出。

区块链技术与隐私计算技术结合，主要是用于处理数据协作问题。从数据治理的角度来 看，目前大多数机构都在处理自身内部的数据治理问题，内部的数据体系梳理好之后，才涉 及到与外部进行数据协作，因此还需要时间。

第二，区块链+隐私计算的落地应用较为复杂，涉及到新商业模式的创造、权责以及利益 的重新分配，因此需要的时间更长。

以在广告营销领域的应用落地为例，目前的大多数应用 都只是落地了隐私计算平台，主要涉及两方数据协作，直接应用隐私计算技术，延续此前商 业应用即可。但是，如果引入区块链技术，则要解决广告主、渠道方、消费者之间多方数据 协作的问题，这其中可能涉及到多方之间权责的划分、利益的重新分配，新商业模式的形成 需要时间进行 探索 。

应用的大规模普及，还需要解决哪些问题？

区块链+隐私计算的应用在大规模铺开之前，还需要具备三方面的条件：

第一，从外部环境来看，需要全 社会 整体的数字化水平的提高。 打个比方，区块链+隐私 计算将来会形成数据流通的高速公路，但是路上要有足够的车。目前全 社会 的数字化正在快 速推进当中，大多数机构都是正在进行自身内部的数据治理，他们需要先处理好自己的数据， 之后才能产生更多的与外部数据进行协作的需求，这还需要时间。

第二，从技术发展来看，技术成熟尚需投入。 区块链+隐私计算技术的应用，实际上是牺 牲了数据流通的效率、提升了安全性，但是数据流通的效率也非常重要，未来需要在效率和 安全这两个方面形成一定的平衡，安全要保障，足够的效率也要满足，这其中涉及到许多技 术的研发、行业标准的制定，技术产品化的发展和完善、技术成本的进一步降低，还需要时 间。

第三，还需要相关法律法规的完善，以及数据交易商业模式的形成。 不过，这一条件与 前两个条件相比，其在目前的重要性相对次之。因为随着需求的爆发、技术的完善，相关的法律法规以及商业模式就会随之形成，这一条件在现阶段并非限制区块链与隐私计算技术落 地应用的最关键因素。

区块链+隐私计算的应用中还蕴藏着哪些趋势？

1、国产化的趋势

区块链+隐私计算的应用，涉及网络安全、数据安全，未来将成为新基建的重要组成部分。这是关乎网络空间主权、国家安全和未来发展利益的重要方面，因此这个领域的国产化是未来趋势。

在区块链+隐私计算技术应用的国产化当中，软件的国产化是相对容易实现的。难点在于 硬件的国产化，其中最难的部分是芯片的国产化。

这一部分的发展，与信创领域的发展相关。信创，即信息技术应用创新产业，其是数据 安全、网络安全的基础，也是新基建的重要组成部分。信创涉及到的行业包括 IT 基础设施：CPU 芯片、服务器、存储、交换机、路由器、各种云和相关服务内容；基础软件：数据库、操 作系统、中间件；应用软件：OA、 ERP、办公软件、政务应用、流版签软件；信息安全：边 界安全产品、终端安全产品等。

在区块链+隐私计算领域，目前已经有企业在尝试产品的国产化。例如，前文提到的，蚂 蚁链自研了密码卡、隐私计算硬件以及自研可信上链芯片，同时还推出了摩斯隐私计算一体 机。创业公司如星云 Clustar、融数联智也在进行相关国产化硬件产品的研发。

2、软硬件技术相结合、更多技术融合发展的趋势

目前，在区块链与隐私计算技术相结合的实践中，也呈现出了软硬件技术相结合、更多 技术融合发展的趋势。这主要是缘于几方面的需求：

第一，是加强数据安全性的需求。

隐私计算主要是解决数据在计算过程中不泄露的问题，区块链主要是解决存证问题，二者结合仅能解决数据安全的一部分问题。数据从产生到计算再到消亡，会涉及采集、传输、 存储、计算、销毁等多个环节，其生命周期可能会有数十年之久，要真正保障数据安全需要 一个更加全方位的、体系化的解决方案，以使得每个环节上都有对应的技术体系保障数据安 全 在数据采集阶段需要精心设计设备可信架构，在网络传输阶段需要合理运用安全协议， 在存储阶段需要兼顾加密与性能，在数据计算阶段需要灵活选择可信执行环境与密态运算。除此以外，计算环境的可信与安全在防御纵深建设上也至关重要。这些安全保障能力的技术 图谱会涉及到可信计算、软硬件供应链安全、隔离技术、网络与存储的透明加密、密钥管理、 可信执行环境等等。这其中每一个技术点都有软硬件结合、多种技术融合发挥的空间。

第二，是提升计算性能的需求。

隐私计算的性能目前还比较低，在计算机单机、单机和单机之间、计算机集群之间这三 个层面上都存在。

在计算机单机上，隐私计算由于运用了密码学技术，计算过程中涉及到很多加密解密的 步骤，这使得计算量以几何级数增加。以全同态算法为例，在通用芯片上密文运算的速度比 明文运算慢了 10 万倍。这意味着，做同样的运算，如果用全同态算法，在 Intel 最新的 Icelake 处理器上，跑出来的效果等同于 Intel 的第一代 8086 处理器，直接回退了数十年。这使得全 同态加密在现实情况下就不具备可用性了。算力问题也是导致全同态算法一直未得到广泛应 用的根本原因。

在单机之间和计算机集群之间，会涉及到单机之间和集群之间的通信效率问题。一方面， 主流的隐私计算技术无论是联邦学习还是多方安全计算，都有通信问题。密文膨胀、传输次 数膨胀，会导致单机之间网络传输效率成为隐私计算的瓶颈之一。另一方面，由于大多数隐 私计算的场景都是跨多方的，多方要通过公网进行通信，公网的带宽与时延目前也是巨大的 鸿沟。

性能的问题，会随着时间的推移越来越严重。2021 年，隐私计算的落地尚处于颇为早期 的阶段，主要是在一些机构内部或者是两方、三方之间应用，处理的数据量较小，这个问题 还不明显。可是未来，多方数据交换需求的到来、5G 和物联网的发展所带来的数据量急剧增 大，最终导致的将是数据量爆发式的增长，这需要消耗大量的算力。

到那时，隐私计算的性 能将面临巨大的挑战。现在在硬件的创新方面正处于体系结构的黄金时代。这是因为，移动互联网的飞速发展 使得应用场景发展很快，上层的软件也发展很快，这使得在计算机底层进行支持的硬件甚至 芯片都需要随之进行改变，进入了新一轮的创新周期。

而从区块链与隐私计算结合的长远发展来看，软硬件结合、多技术融合，对隐私计算来 说，可以提升性能、安全性和计算效果；对区块链来说，可以促使更多机构低成本加入联盟 链，扩大联盟链应用范围。

END

编辑 | 领路元

来源 | 零一 财经 《区块链+隐私计算一线实践报告（2022）》