区块链+隐私计算 将如何改变世界？

“入局隐私计算的公司当中，有不少是有区块链背景的公司”，零壹智库在研究隐私计算的发展趋势时，发现了这样一个现象。

从2017年底开始，区块链爆火，被认为是改变世界的技术。虽然后来的发展证明，区块链的爆火当中有相当大成分是泡沫，但是从2017年至今，区块链仍获得了长足的发展。与此同时，隐私计算也在飞速发展。作为目前可以实现数据“可用不可见”的唯一技术解，隐私计算可以平衡数据利用与数据保护的矛盾，被认为是未来数字社会的基础设施。

这两种被认为会改变未来的技术为什么会结合？二者结合会改变什么？

2022年4月25日，由《陆家嘴》杂志、零壹财经·零壹智库主办的《生态重塑：区块链+隐私计算一线实践报告》发布暨研讨会在线上顺利召开。

在研讨会上，零壹智库资深分析师温泉发布《生态重塑：区块链+隐私计算一线实践报告》并进行了解读和分享，同时八分量信息科技有限公司隐私计算与跨链大数据平台产品线负责人张轩浦，蚂蚁集团数字科技线资深解决方案专家夏建树，趣链科技隐私计算产品负责人刘欣，腾讯云区块链隐私计算产品负责人刘江等嘉宾围绕区块链、隐私计算的话题，从技术、应用等多个维度分享了自己的观点。

零壹智库资深分析师温泉介绍称，《生态重塑：区块链+隐私计算一线实践报告》由零壹财经·零壹智库和《陆家嘴》杂志联合发布，由蚂蚁链和八分量提供研究支持。该报告通过对10余家国内外代表性公司的深度访谈，对目前区块链与隐私计算相结合的历史、现状与未来趋势进行了研究。

报告认为，区块链与隐私计算的结合是必然，二者互为刚需。没有隐私计算，区块链无法解决隐私保护问题，无法为更多数据源提供服务；没有区块链，隐私计算无法解决数据确权与利益分配问题，多方数据协作难以达成。

温泉表示，区块链与隐私计算的应用，目前主要有五个具有代表性的探索方向：1、解决单点实际问题；2、扩大联盟链应用范围；3、提供网络安全相关服务；4、建立为企业提供服务的区块链+隐私计算基础平台；5、建立同时为企业和个人提供服务的区块链+隐私计算基础平台。

区块链与隐私计算结合，未来将形成大规模数据流通网络，推动数据资产化的发展。同时，将使得全社会重新确定数据权责以及利益分配机制。

目前，区块链与隐私计算技术的结合尚未大规模推开。该报告认为这主要是由两方面原因造成的：一方面是因为二者结合主要是解决多方数据协作的问题，目前实际需求尚未爆发；另一方面是因为二者结合涉及到新商业模式的形成、权责与利益的重新分配，需要更多的时间。

温泉表示，未来，区块链与隐私计算结合的应用要大规模落地需要三个前提条件：一是全社会数字化程度的提升；二是技术的进一步成熟；三是法律法规的完善与数据交易商业模式的形成。其中，前两个条件更为关键。

最后，温泉指出，区块链与隐私计算技术的结合当中，还有两个重要趋势：

第一，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和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。

第二，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。

隐私计算+区块链解决数据可信度与安全共享难题

研讨会上，八分量信息科技有限公司隐私计算与跨链大数据平台产品线负责人张轩浦发表了题为“隐私计算平台数据安全共享新范式研究”的主题演讲。

在实际应用中，张轩浦分享的第一个实践案例是融合区块链和因素计算验证多方数据、提高数据可信度的应用。他举了海淘的例子，在海淘过程中，商品描述、商家运单、超市购买记录都存在大量数据，但这些数据伪造非常容易，用户无从验证其真假。同时，验证的过程中也面临一个关键问题，数据的上下游信息，一般都是上下游企业的核心数据，这些数据不可能发送给需求方进行查验。

张轩浦提出了解决方案：在行业供应链上下游通过区块链和隐私计算查验供应链核心数据是否可信，查验之后，通过区块链让那些虚假信息的数据不可抵赖。面对合同流、发票流、物流、资金流等分开的数据以及分散存储的数据，引入隐私计算可信基础链，完成可信分析，通过数据之间的互相增信度量数据可信度。

第二个实践应用是解决数据的安全共享难题。沿着建设全国统一大市场的思路，八分量提供了服务于各行业、区域的数据共享平台，该平台最大的特色是基于区块链数据发布和搜索能力。实际应用中，在行业协会的指导下，行业内各成员单位将他们可以流通的数据导入到企业的隐私计算节点，数据共享平台做相应的整理，包括数据要素的原始数据，从中得到一些数据名称、数据内容、数据起始日期、更新周期等，进行相应的配置。

第三个应用是在实践过程中不仅应用了区块链隐私计算，还应用了可信计算的技术。比如为国家某部委提供企业运营监测，计算企业运营指数评估，评估过程中支持融合第三方的数据。在项目中，数据方最关注数据存储阶段如何保障数据安全、数据融合阶段确保数据不泄露、数据生存周期中任何操作都能得到强审计和强溯源。

隐私计算+区块链：新一代数据流通方式

趣链科技隐私计算产品负责人刘欣发表了题为“区块链+隐私计算：新一代数据流通方式”的主题演讲。刘欣表示，由于数据具备分散性、时效性、非排他性、无限供应和所见即所得等特性，很可能出现数据盗用、泄露等问题。隐私计算仅能解决以上部分问题，数据的实时动态定价、使用权及拥有权分离则需要使用区块链技术来解决。

刘欣认为在多方数据无法直接共享的时候即出现隐私计算需求，而在多方互不信任的情况下，区块链则是降低系统信任成本非常好的工具。

以隐私计算和区块链为核心建设分布式数据交易的平台，则首先可通过区块链构建可信联盟，再引入隐私计算节点，将计算过程等在区块链上进行记录，最后根据记录数据进行资产以及交易的结算，区块链技术担任第三方可保证整个联盟内的数据资产交易更加公平公正。趣链科技正是打通了以上技术，推出了基于“区块链+隐私计算”的数据协作平台BitXMesh。

在数据交易场景方面，主要包括联合营销、反欺诈、企业征信和新药研发等。以趣链科技典型的业务为例，刘欣主要介绍了其技术在企业联合融资征信场景、金融风险数据协同分析平台及医疗科研协作平台上的应用。趣链科技的数据协作平台BitXMesh可保护各方数据安全、隐私安全，解决各方数据可信度问题，保证各方数据公平公正分享。

区块链+隐私计算，助力实现数据价值

腾讯云区块链隐私计算产品负责人刘江在“区块链隐私计算如何实现数据价值之‘美’”的主题演讲中表示，区块链+隐私计算能够更好实现数据协同。

刘江认为，在数字经济开展过程中，数据本身就是企业价值的重要定义。以算力和算法作为辅助数据价值最大化的生产引擎，结合数据作为生产资料，可以在各个场景或者行业中发挥数据价值。在此基础上，数据可以和其他传统的生产要素进行结合（如土地、资本、劳动等），实现数据价值倍增、资源优化，并带动相关要素发展。

在数据运用时，同样会面临以下问题和挑战：如何保护数据资产方的数据产权、如何保护在数据协作过程中涉及到的用户隐私、如何利用有效的技术手段进行供需多方之间的数据匹配以及数据作为特殊资产在安全、隐私、共享方面的风险和监管问题。

基于此，刘江表示区块链+隐私计算能够更好实现数据协同。隐私安全计算是当下数据隐私保护的最佳技术实现方式，真正做到不共享数据但可共享数据价值，而区块链则可用来实现数据共享协同过程调度与流程可审计，可基于区块链同步隐私计算协作过程中任务状态和执行情况，实现在整个隐私计算中的任务过程调度，因此，基于区块链和隐私计算，刘江提到了四个安全可信，分别是：保证数据安全可信、模型安全可信以及对外提供的数据应用安全可信，而最主要的核心是保证计算安全可信。

刘江最后表示，数据要素流动带来的数据价值越来越重要，大量数据信息经过清洗后变成数据资源，通过进行数据的确权、定价，把数据赋予金融属性开展数据资产化操作，形成数据资产化或资本化，数据价值将得到最大化发挥，而通过区块链+隐私计算技术则是当前发挥数据价值的较好方式之一。

单一技术无法解决难题，要构建融合技术底座

蚂蚁集团数字科技线资深解决方案专家夏建树在会上做了“构建融合技术底座 助力数据价值创造”的主题演讲。夏建树认为，过去行业内更多侧重于数据全生命周期，但实际上我们已经走入下一个阶段——以数据商业化、市场化的全生命周期来看产品、市场及客户需求。

在市场化趋势下，包括公共数据、商业数据和交易平台数据，数据可控、可管是一切业务的前提。夏建树提出，有客户看不到隐私计算所带来的价值，这一问题的背后有数据孤岛、数据业务流程、数据大量分散等情况，这导致很难在业务一开始就做好数据资产的收集和处理。

面对这些难题，也很难用一个隐私计算平台或单一技术解决，而是需要在市场化情境下进行全生命周期处理。

比如商业化数据资产，我们要做的不仅仅是从采集到传输到存储到消费，还要看到采集需要标准化，交换需要有开放生态。数据流通、互联、融合等环节的问题都需要解决，并且需要的是区块链和隐私计算融合的总体方案和思路。

夏建树认为，我们需要在不同数据类型、管理合规要求、客户业务场景中找到一个平衡点。为此他提供了一个思路：从数据源出发直到最后的数据使用，首先要做数据的采集、收集处理，其次要做数据分类、分级，在不同类别下进行不同数据的分享、审批、授权、密钥生成，以应对不同的策略。

蚂蚁集团数字科技线资深解决方案专家夏建树表示，很多客户买了单独的平台却没有完全使用，原因是场景没有贯穿或数据没有准备好，所以产品应建立完整的“数据安全+隐私计算”体系，面对未来数据资产、数据场景、线上线下的贯穿业务越来越多的情况，需要把隐私计算能力和数据安全能力，基于合规底线进行进一步的延伸和拓展。

腾讯云区块链隐私计算产品负责人刘江介绍称，公司的合作企业比较关注以下三个方面的隐私计算产品核心能力：1）在安全方面，数据隐私和安全是首位；2）在互联网领域的数据共享协同方面，在数据量较大、样本和纬度较多等情况下，数据共享协作的处理的性能是企业关注要点，如处理要求和实时性等；3）隐私计算产品功能的完备性。

刘江表示，基于以上三个关注点，我们在做隐私计算产品时要遵循三个核心原则：一是结合实际需求，设置动态敏捷的需求模型，融合多元技术形成优势互补。二是平衡业务需求的前提下，选择最优的安全假设模型，对产品安全性、业务实践安全性进行证明，融合安全防御能力，在发现安全问题后，即时中止计算执行，做到风险隔离。三是从硬件、算法、通信、计算方式等多个维度来提升性能，不能以牺牲安全性的方式来提升性能。

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