ETH:圓桌論壇：隱私計算大爆發前夜，如何把握商機？_OLT

作者：邱祥宇

12月5日，2020世界區塊鏈大會·武漢正式在武漢國際會展中心開幕。大會由巴比特主辦，并得到了武漢市政府、江漢區政府、武漢市經信局、中國信通院等部門單位的大力支持。

在當天下午舉辦的“聯邦學習與隱私計算區塊鏈的商業創新發展應用”圓桌論壇，藍象智聯CEO徐敏、洞見科技創始人、董事長姚明、微眾銀行系統架構師曾紀策、光之樹副總裁武姍姍以及富數科技產品總監林琳，共同探討聯邦學習和隱私計算區塊鏈的商業創新。

如何看待數據商業化和隱私之間的博弈和平衡？

?徐敏：

數據隱私和數據商業價值是一對矛盾體，就像兩個對面拍過來的海浪一樣，它今天是互相沖向對方，不管浪多大，在下一秒就會融為一體一起往前走，我認為數據隱私和數據商業價值協同也是一樣的，今天來看，如果要達到數據隱私保護和數據商業價值協同我認為有三個方面，包括人文、法律以及技術。人文，我們會更好地去達成一個個人享受更好的社會福利、社會服務，以及各種隱私保護之間的平衡點。法律方面是去確定數據的底線，人文和法律在一起，一個確定了上線，一個確定下線，而技術就是讓我們更好地達成這個平衡點。

今天我們犧牲了40%的隱私，實現了60%的個人的便利性，有了隱私計算保護之后，我們可能就只需要犧牲20%的隱私就能實現80%的個人的便利性，隱私保護它就是能夠來提升更好的社會福祉。

Digitex創始人被指控操縱原生代幣DGTX被判支付1600萬美元解決訴訟:金色財經報道，美國商品期貨交易委員會（CFTC）在周三的一份聲明中表示，聯邦法院已下令加密貨幣交易所Digitex的創始人Adam Todd支付近1600萬美元，以解決他經營非法平臺并試圖操縱其原生代幣DGTX的指控。Todd在經營位于佛羅里達州的Digitex Futures交易所時違反了多項商品法，法官下令禁止他進行交易。Todd將面臨1200萬美元的罰款和約400萬美元的罰金，但目前尚不清楚Todd或公司是否有能力償還客戶。[2023/7/13 10:51:25]

如何在數據隱私保護的前提下把握智能數據與區塊鏈融合？

姚明：先從信用本身講起，信用行業是比較特殊的行業，行業的本質其實是在利用數據和人的歷史經驗，也就是模型和智慧去判斷交易主體的風險。在這樣一個領域存在第三方的信用評估場景，這個場景里面有個非常重要的原則，就是最少可用原則，如果大家關注信用產業的話，這個詞是在政策法規中頻繁提到的。最少可用的原則其實是為了保護主體的隱私能夠不被泄漏，并且不被侵犯，這在今年的民法典里面也有所體現。另一部分也是為了保障公平性。對于最少可用，實際上來說它實現的對于信息的可見部分盡可能不讓它去泄漏出來或者被轉售。對于這個最小可用原則，如果我們將它定義為是對可見的信息部分的一個保護，現在技術就提供了一個更新的機會，對于那些不可見的計算價值部分，如果我們能夠將它抽取出來，是不是就可以打破這個最少可用的原則呢，這點就對于信用評價，特別是風控有重大的意義。

DeFi利率掉期AMM協議Voltz Protocol智能合約已在Arbitrum上完成部署:2月14日，DeFi利率掉期AMM協議Voltz Protocol發推稱，Voltz智能合約已在Arbitrum上完成部署。

此前報道，協議社區已開啟「是否在Arbitrum上部署智能合約」提案投票。2021年12月份，Voltz Protocol完成600萬美元種子輪融資。[2023/2/14 12:06:32]

因為從風控的角度來說，它其實并不希望用最小可用原則，他希望用更多的數據來刻劃交易對象的風險，以此來進行信用的量化定價和控制風險，這兩者實際上是沖突的。那么這種沖突就給聯邦學習和多方安全計算提供了機會，對于數據，把它用于計算的價值，從它的可見信息部分抽離出來，讓這個不可見的計算價值部分盡可能多的去參與共享，參與流通，參與信用評價，這樣就可以從技術層面突破最少可用原則，但是又充分保護了可見的個人隱私信息部分并沒有被侵犯或者被泄漏，這個實際上是對信用產業一種技術的革新。

如何對整個系統做安全驗證？

?曾紀策：

從數據交換或者隱私計算的原理來說，安全驗證需要各種算法的證明、一些證書等等。從系統層面來說，比如系統經過安全的認證，3A、4A的安全認證，包括合作方的身份，還有授權，還有賬號，還有審計。另外還有一個很大的殺手锏，因為微眾銀行是完全基于開源的一套東西，我們整個開源產品的家族，包括在線推理、一鍵可溯化的建模即將推出，也會跟區塊鏈技術結合。

以太坊網絡當前已銷毀284.61萬枚ETH:金色財經報道，據Ultrasound數據顯示，截止目前，以太坊網絡總共銷毀2846195.5枚ETH。其中，ETHtransfers銷毀255528.13枚ETH，OpenSea銷毀230050.24枚ETH，Uniswap V2銷毀146037.41枚。

注：自以太坊倫敦升級引入EIP-1559后，以太坊網絡會根據交易需求和區塊大小動態調整每筆交易的BaseFee，而這部分的費用將直接燃燒銷毀。[2023/1/23 11:26:16]

我們不單單想在學術界去建立一些標準，我們也嘗試通過開源的手段，在工業界建立一些標準。前面幾點只是說我們在前面做了一些手段，事后我們還繼續提供可審計，包括我們會提供一些網絡抓包的方式，還有日志，我們會利用區塊鏈對整個合作過程中的一些行為追溯。

如何突破傳統的數據合作模式，實現新型數據可用不可見的聯合建模和價值共享？

?武姍姍：

在傳統的數據合作模式下，數據的使用權和所有權難以分離，大家都認可我們每方數據放在一起進行計算、建模、應用、分析，會產生更好的結果。但通常在實踐中你會發現，那些擁有比較珍貴的數據資源的企業是非常不愿意去分享他的數據的，一是收到數據的一方不會再對同樣的數據進行反復付費，另外脫離了數據所有權人的控制之后，它的用途實際上是很難以再被明確和被監管的，這是問題之一。問題之二，回到聯合建模，原來聯合建模過程中，大家都是輸出一些脫敏后的數據標簽，它包含某種信息，但是顆粒度更粗，所以它離真實建模的場景遠一些。

Web3營銷解決方案Tristan推出忠誠度管理平臺:12月12日消息，Web3營銷解決方案Tristan已推出面向Web2和Web3客戶的通用忠誠度管理平臺Tristan Alliance，目前正在進行友好用戶測試。該平臺將結合ERC4337賬戶抽象、靈魂綁定NFT和鏈上小程序快捷部署能力，以Web3方式為Web2存量賬戶用戶進行促活和生命周期管理。

Tristan于3月11日完成超過100萬美元的私募輪融資。[2022/12/12 21:39:24]

回到聯邦學習，聯邦學習實際上提出了一種比較新的技術架構，大家可以在物理分散但是邏輯集中的情況下進行聯合的計算，整個流轉過程是可用不可見的。

隱私計算在整個商業化落地過程中所遇到的挑戰

?林琳：

第一個挑戰是安全性證明，安全性是客戶最關心的，而且是最難證明的一個環節和步驟，安全性證明會分成兩個部分，一個是理論安全性，另外一個是工程安全性。理論安全性是通過完成一些行業相關的認證，另外還會跟客戶一起去做安全相關的POC，來解決這個問題。工程安全性，我們希望通過我們產品把多方安全計算以及聯邦學習這樣一個非常復雜的但又很黑核的技術，能夠把它透明化，讓用戶可以看到每一個運行的實際的步驟，每一個節點的流轉，讓他們覺得這個技術相對是可控的。第二個挑戰，隱私計算也是一個非常新的技術，各個方面都沒有像其他的產品那么成熟，所以它的應用門檻是非常高的，我們希望通過現在已經在做的或者已經上線的，包括流程的自動化，聯邦學習的可拖拽建模，以及聯邦共享的一些算法庫以及模型庫來解決這樣的問題，不斷降低用戶的使用門檻，推動大規模應用。第三個挑戰，這個行業有非常多的技術流派，并且到目前為止，這些技術流派之間還不能夠做到互相兼容，我們也是希望在這個環節里面，可以不斷地去推動互聯互通，然后去推動行業往前再走一步。?

趙長鵬：幣安今年可能會在收購和投資上花費超過10億美元:10月7日消息，趙長鵬表示，盡管加密貨幣市場熊市即將到來，幣安今年可能會在收購和投資上花費超過10億美元。 幣安也一直在向NFT和粉絲代幣的生態系統以及傳統的支付服務提供商投入資金。在接下來的幾個月里，幣安也可能有興趣收購傳統電子商務和游戲公司的少數股權。幣安有一個70億美元的基金一直在投資交易，它有一個30多名成員團隊專注于并購。總體處于高位，在熊市期間，我們將看到更多的市場整合，有很多風險和很多痛苦，但也有很多機會。

此外，趙長鵬表示，盡管今年大多數加密貨幣的價格下跌了50%以上，但幣安今年仍保持盈利，但沒有更具體說明。 NFT用例在很大程度上沒有得到很好的構建，用于門票、大學學位的NFT。我認為這項技術會留下來。

據悉，今年到目前為止，幣安已向67個項目承諾了3.25億美元，而2021年為73個項目提供了1.4億美元。（彭博社）[2022/10/7 18:41:58]

聯邦學習和隱私計算適合在哪些領域大放異彩？

?林琳：

目前我們的多方安全計算以及聯邦學習技術已經在智能風控、智能運營、政務開放和智能營銷等領域都有一些非常好的案例。我們最近和交通銀行以及中國移動合作的基于多方安全計算的中小企業融資服務項目，最近被選入了中國人民銀行上海總部的金融科技創新監管試點應用。在這個項目里面，我們是通過多方安全計算這個技術，在數據不出域的情況下，讓銀行方和運營商這雙方的企業的關系圖譜，他們可以融合起來，幫助金融機構去識別這個企業背后非常復雜的關系網絡和欺詐風險，幫助金融機構更精準地去投放中小企業的貸款，提高他們的風控水平，同時也提高用戶的貸款體驗。這個項目是目前第一個進入央行監管沙箱的隱私計算項目，我們認為它可能會對隱私計算整個行業在金融行業之后的發展和應用，會有很好的指引的作用。武姍姍：我們覺得隱私計算是通用型的技術，在各個行業都可以大有作為，我們說到傳統的農業吧，在農業這塊的銀企合作，我們現在正在跟一家做農業批發市場數字化工具的企業在合作。曾紀策：聯邦學習在國內用得比較多的場景就是風控之類的場景，有小微的信貸，貸前、貸后的審批。微眾自己的幾個拳頭貸款的產品也用到了目前我們縱向聯邦的技術。同時在橫向聯邦里面，微眾有一個項目叫反洗錢，這個項目被深圳市作為重點推薦的試點。除此之外，還做了一個千人千面的東西，有點類似于保險或者權益。姚明：隱私計算技術誕生在一個特殊的環境之下，其誕生的前提是多方參與整個數據的流轉，在這個過程涉及到的場景方角色包括數據提供方、數據應用方、技術服務方、政府監管方等。洞見科技的基因是服務于信用產業，外延是服務于金融產業，再外延就是服務于政務和金融產業。徐敏：我個人看好三個行業：金融、大健康，包括社會服務，包括智能，因為這三個行業一方面是量身定制方案的，第二是它是非常個人化的場景。我講一下場景應用后的效果，很多時候兩個數據碰撞的效果非常非常出乎人意料，我們最近在做的項目，幫一個銀行做預售性風控模型，我們通過引用運營商七到八個因子，和銀行因子碰到一起，效率非常高，因為兩個行業之前是不同的行業，運營商并不知道自己的數據在金融行業這么有用，而銀行不知道運營商有多少數據，我們作為橋梁，是把整個數據進行更加高效的合作，一定帶來更多的回報，對整個社會會更好。?

隱私計算和聯邦學習的發展趨勢

?徐敏：

2020年是隱私計算元年，2021年是隱私計算的應用落地年，我能想見在接下去一年中，會出現很多很多百花齊放的場景，很多場景會得到全行業的復制。藍象智聯會重點聚焦在金融行業，同時我們會重點聚焦在金融的營銷和風控兩個領域。姚明：市場關于數據流通的環節可以分為四個時代：第一個時代是數據搬家時代；第二個時代是API時代，即用即調的模式；第三個時代是沙盒模式時代；第四個時代是隱私計算時代，即2020年為元年的“數據可用不可見”、數據不離庫的方式，也是沙盒模式的升級版，真實的市場是這四種模式共存。在我看來，隱私計算的應用不但要開發新的落地場景，還要升級迭代傳統的數據流通或共享交換的商業模式，所以從整個市場來看，既有存量市場，又有增量市場，從技術側來看，無論是數據搬家還是API調用，亦或是沙盒、隱私計算等，其都有各自價值發揮的空間，我并不認為某一種技術能通吃整個市場，更多的還是根據場景特點選擇組合或疊加某項技術來完成商業落地。用通俗一點的話來說就是，不管白貓黑貓能抓住耗子的就是好貓，沒有萬能的技術，只有萬能的組合，這是我的觀點。曾紀策：我認為在技術上一定也是百花齊放，不同的隱私技術方面的成熟還就框架方面的層出不窮，框架也會趨向開放性跟成熟性。第二，微眾目前在構建商業化的時候運營了一個比較大的合作的網絡，有很多問題就暴露出來，我覺得標準依然是非常重要，特別是在工業應用的標準，如果我們在系統框架有一套應用場景，互聯互通就會變得更為簡單。第三，因為這個網絡趨向越大越豐富，治理的問題也比較突出，包括每一個用數方、供數方他的貢獻度是怎么去治理的，他的安全性等等這些治理也是會變得非常重要。第四，監管，在今年我國也發布了類似的法律法規，這個領域就大放異彩。武姍姍：我們覺得2021年，一個是隨著隱私業務的持續的爆發，隨著市場不斷的反饋和表達，也隨著剛才說到的隱私信息的共享和交換相關的法律法規逐步的實施和構建，當然再加上在座的各位領導和同仁，我們的行業共同的深耕，我們認為2021年一定是在這些推動下，隱私計算會有一個長足的演進。那么在這個演進的過程中，可能大家會找到更適合自己的路線，可能有一些合作伙伴會往平臺化演進，沿著場景化深耕。對于我們來說，我們會做更多的互聯互通的工作，跟大家一起去把技術更成熟，它的應用場景再往前推一步。林琳：第一點，2021年，整個市場對于隱私計算的接受度會有個非常好的上升，也會有大量的商業化的案例去落地。第二點，我們非常認同技術精進這一點，我們背后有競爭，但有很多的交流，會在很小的技術細節上去共同努力攻克它，真正把這個技術再往上推一個高度。第三點，我們認為2021年在監管層面，我們行業的標準會更加明確，我們整個隱私計算的賽道它的商業邏輯也會更加清晰。第四點，我非常認同互聯互通這個說法，因為從終極的思維來想，隱私計算將來非常有可能成為一個非常重要的一個底層的基礎設施。我們希望能夠把隱私計算串聯起來，真正能夠讓數據、價值和AI的價值，以安全的方式在更多的地方流動起來。

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