比特幣:隱私計算發展脈絡丨從技術起源與探索了解隱私計算備受資本青睞的原因_人工智能技術應用學什么

但隨著數據帶動的應用發展不斷升級變革，也迎來了有關數據安全和隱私保護的新挑戰。

數據經歷了什么？人們為了保護數據做了哪些探索？又探索出了怎樣的結果？本文將為大家介紹關于隱私計算技術的起源探索故事。

01

數據經歷了哪些變革？

要想讓數據充分發揮價值，則意味著數據需要流通與協同。在數字經濟的發展過程中，數據的流通、協同模式也經歷了多輪變革和演進——

數據1.0

最初，計算機的誕生與應用帶來了信息技術發展的浪潮，數據作為其中的重要環節，從默默無聞到嶄露頭角，隨著信息化發展，數據也變得越來越重要，人們也開始意識到了保護數據的重要性。

在1.0階段，數據流通與協同主要指文件或數據庫形式的傳輸，而數據1.0階段僅僅只保證數據實體安全，主要核心是對外部進行監管，防止外部的入侵，并不具備完備的業務屬性和經濟屬性。

彭博社分析師：ARK比特幣現貨ETF申請或將于明日公布結果，大概率將延期處理:8月10日消息，彭博社金融分析師 James Seyffart 在社交媒體上發文表示，由 ARK Invest 提交的比特幣現貨 ETF 申請批準的最后期限是 8 月 13 日，但鑒于該日期為周日，所以明確的答復應該會在本周五公布，其個人預測 SEC 將于明日收市后公布結果，幾乎可以斷定 SEC 將做出延期處理。[2023/8/11 16:18:59]

在此階段中，數據所有權相關法律法規不明晰，該模式有較高的數據安全風險，較難保護數據所有者利益，易導致涉及用戶隱私泄露以及數據被使用方二次利用甚至濫用等情況發生。

數據2.0

隨著IT建設與互聯網發展，數據量迅速膨脹并變大，從TB級別躍升到PB、EB乃至ZB級別，大數據形態初具雛形。

大量數據在產生和匯聚時必然存在許多問題，而要解決的不只是在匯聚過程中的數據安全問題，還有數據離開本地后在協同或存儲中的安全問題等。

數據：Blurr.eth一小時前認領694,839枚LBR:金色財經報道，據Spot On Chain監測，Blurr.eth (@blurr_eth_)一小時前認領了694,839枚LBR(139萬美元)，占自報流通供應量的9.9%。

值得注意的是，在過去2個月里，他傾向于在索賠后立即將LBR換成WETH：

認購21.28萬枚LBR，將它們全部換成196.5枚WETH。[2023/7/2 22:13:07]

2.0階段并沒有完全拋棄1.0階段的技術和產品，而是圍繞中心化的技術體系為用戶提供數據協同服務。并且，這個階段除了中心化的技術，還搭配了中心化的管理機制，形成技術和管理相結合的中心化協同治理體系。

在2.0階段，數據協同需用戶發出數據使用請求，由中心化程序從元數據抽取、調用數據反饋給用戶。

在此模式中，中心化數據接口請求每日可達上億次，可滿足較廣的服務覆蓋范圍，保護用戶隱私信息以及降低二次利用可能性。

2020年Twitter黑客因加密貨幣盜竊、SIM交換計劃被判5年徒刑:金色財經報道，一名英國男子通過精心策劃的Twitter黑客攻擊和單獨的與加密貨幣相關的SIM卡交換計劃賺取了約90萬美元，周五被一名聯邦法官判處5年徒刑。周五，美國紐約南區地方法院法官Jed Rakoff在宣判時表示，Joseph O’Connor的行為影響了人們的生活。[2023/6/24 21:57:20]

數據3.0

由于數據本身具有流動性、多樣性、可復制性等不同于傳統生產要素的特性，數據安全風險在數字經濟時代被不斷放大，因此，對數據協同治理的要求也越來越高。

能夠通過協議或算法使得數據計算服務在不泄漏原始數據的前提下充分挖掘數據價值的隱私計算技術在此階段成為了數據協同的新范式，是對傳統數據協同機制的又一次重大升級，真正實現了數據所有權與使用權的分離。

美國5月未季調CPI年率4%，創2021年3月以來新低:金色財經報道，美國5月季調后CPI月率0.1%，預期0.20%，前值0.40%，美國5月未季調CPI年率4%，預期4.10%，前值4.90%。美國5月未季調CPI年率錄得4%，連續第11次下降，創2021年3月以來新低。

美國CPI數據公布后，現貨黃金短線下挫后上漲，波幅達20美元，最高報1971.01美元/盎司。美元指數DXY短線下挫超20點，現報103.14。BTC短線走高，觸及26500美元。[2023/6/13 21:34:30]

即使市場多機構需要數據協同，但通過隱私計算技術保證用戶所產生的數據歸自己所有，無法被他人或企業獲取，并且無法對來源的數據進行篡改，保證數據運算的準確性與真實性，從而充分發揮數據價值。

在數據安全3.0階段，隱私計算技術和數據密態已經密不可分，為更好守護數據流通安全，探索隱私計算從而實現數據安全成為事關國家安全與經濟社會發展的重要因素，利用隱私計算技術打造密態數據時代開啟。

數據：比特幣全網7日平均算力二季度增長7%，大幅低于一季度的15%:7月18日消息，Hashrateindex統計顯示，比特幣全網7日平均算力在2022年第二季度僅增長了7%，相比之下2022年第一季度增長15%，去年第四季度增長27%。

此外2022年初至今，低于38J/T的比特幣礦機價格下降了51%，38-68J/T的礦機價格下降了66%，68J/T以上的礦機價格下降了56%，目前中等級礦機在0.07美元每KWh以下的電價仍然可以勉強工作。[2022/7/18 2:19:56]

并且，在3.0階段中，數據協同不再只單一地通過中心化機構進行數據協同管理，而是正在試圖借助去中心化方式，打造一個“數據可用不可見”的去中心化密態數據時代。

02

同期還有哪些技術值得關注？

大數據

過去一段時間里，大數據產業發展迅速，企業濫用數據問題日益凸顯。傳統的粗放數據經濟模式已經不可行，在監管加強的當下，如何能在數據計算的同時保證數據的隱私安全，成為懸在各企業面前的一道難關。

兼顧數據分析計算和隱私保護、信息經過處理不能被復原等，這正是隱私計算的價值和意義。在這樣的背景下，隱私計算成為一抹光亮，市場正被逐步打開。

云計算

后疫情時期，企業的數字化轉型加速，云計算市場迎來了一個新的發展機會，混合云的潛力也讓各大云計算廠商看到了商機，爭相布局。

從功能上來說，云計算可以極快處理數以千計的數據，從而提升網絡的性能，而隱私計算，則是為了保證數據的安全隱私性。

從行業的角度來看，云計算是最早發展起來的，雖然只占據了4%的市場，而隱私計算行業還在起步階段，未來還有很長一段路要走。

從發展來看，這兩個領域并不沖突，云計算發展離不開隱私計算支持，因為隱私計算讓云計算更加可信。同時云計算行業的發展，也為隱私計算帶來了更大的發展空間。

人工智能

人工智能進步需要數據的支撐，如果數據主權和隱私保護問題不能得到有效解決，這會使人工智能無數據可用的現象會更加嚴重，人工智能發展也將停滯。

然而隱私計算給我們解決這一問題帶來了新的路徑。以聯邦學習技術為例，它最大價值在于：可以在保護數據隱私的前提下，實現數據充分挖掘和共享利用。

基于聯邦學習技術，人工智能公司可以在不收集歸納各方數據、不泄露各方隱私的前提下，通過協同計算進行算法訓練，保障數據利用合規性的同時，讓數據擁有方更樂意共享數據，讓人工智能更加智能。

區塊鏈

在隱私計算領域，區塊鏈已成為關鍵核心技術。

從區塊鏈的角度出發，我們可以發現區塊鏈上的數據需要采用隱私算法來保護，同時區塊鏈也可以成為隱私計算里的樞紐。通過采用區塊鏈技術去記錄、追溯多方協作中的數據集、算法模型、計算過程，并對最終結果進行評估和共識，持續優化協作效率。

區塊鏈通過數據目錄、數據庫等方式，構建數據流轉的樞紐，同時引入隱私計算和全面的治理規則，界定數據的邊界，使數據在不出庫的同時，依舊可以實現身份認證、隱匿查詢等能力。

04

結語

隱私計算旨在打破數據孤島，促進數據流通。隨著相關技術的成熟，隱私計算技術已經走出實驗室，逐步探索應用并進行規模化。

從應用落地來看，隱私計算已不再單單是技術問題，它同時也受到政策、市場等多方面制約。因為其落地應用已經呈現出跨技術、跨場景、跨行業融合發展趨勢。從動態發展的視角來看，隱私計算應用是一項融合了技術、網絡、產業、政策等諸多因素的社會化工程。

當前隱私計算往往作為一項功能服務，應用在特定場景，解決特定問題。隱私計算和其他技術、領域、場景交叉融合的案例并不多見。隨著隱私計算的規模化應用發展，未來隱私計算跨技術、跨網絡、跨行業、跨場景的融合應用將會成為主流。

雖然，在現有階段，隱私計算作為一項新興技術被探索出有無限發展的可能，但是在技術實際規模化商用的過程中，依舊存在一定的挑戰，比如安全機制是否可驗證可解釋、相關標準規范不夠健全以及數據源是否合規等。

但一項技術的發展必然經歷技術探索、市場啟蒙、局部應用到互聯互通的過程，因此，隱私計算產業的生態建設尚需各方的努力，而隱私計算在發展歷程中的故事仍值得人們繼續深挖。

來源：金色財經

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