WEB:WEB3技术发展探索：隐私保护计算

数据流通行业进入密态时代，可信隐私计算将成为未来十几年互联网重点关注的领域。

7月4日，蚂蚁集团宣布面向全球开发者正式开源可信隐私计算框架“隐语”。

隐语是蚂蚁集团历时?6年自主研发，以安全、开放为核心设计理念打造的可信隐私计算技术框架，涵盖了当前几乎所有主流隐私计算技术。

据介绍，隐语内置?MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备，提供多类联邦学习算法和差分隐私机制。通过分层设计和开箱即用的隐私保护数据分析、机器学习等功能，有效降低了开发者应用的技术门槛，能助力隐私计算应用于AI、数据分析等领域，解决隐私保护和数据孤岛等行业痛点。

经过蚂蚁集团大规模业务以及外部金融、医疗等场景的成功应用，隐语兼顾了安全和性能。在发布会中，蚂蚁集团介绍了隐语的诸多特性.

数据基础制度建设提速，隐私计算迎来“黄金期”

隐私计算：数据要素安全流通的“加速器”

中央全面深化改革委员会第二十六次会议审议通过的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，对数据确权、流通、安全、监管等作出重要战略部署，引领我国数据基础制度建设驶入快车道。与此相应，能够为数据跨行业、跨机构的高效安全流通提供有力保障的隐私计算，也迎来了发展的“黄金期”。

Solana Web3手机Saga将于4月14日召开产品发布会:4月12日，据官方消息，Solana Web3 手机 Saga 将于北京时间 4 月 14 日 1 时召开产品发布会。项目方届时将在官方网站、推特和 Youtube 对发布会进行直播。[2023/4/12 13:58:33]

隐私计算技术可以在保护数据隐私安全的前提下，对数据进行分析和计算，为数据跨行业、跨机构的高效安全流通提供了有力保障。隐私计算技术涉及密码学、统计学、人工智能、计算机硬件等众多学科，其发展历史最早可追溯到20世纪40年代。但是直到最近几年，随着硬件技术的不断发展与算力技术的不断优化，隐私计算技术才迎来了大规模商用的机遇。

目前，我国已在隐私计算技术领域取得了丰硕成果：联邦学习、多方安全计算、可信执行环境等核心技术不断完善；隐私计算技术在金融、医疗、政务等诸多应用场景不断落地；FATE联邦学习开源框架与互联互通技术迅速普及……现在，《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》的审议通过，则令隐私计算技术真正迎来了发展的“黄金期”。

Web3.0浪潮下的隐私计算

2020年以来，我国陆续推出了《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规，以期最大限度保障互联网用户的数据权益。

Robinhood已向部分用户开放其Web3钱包测试:9月27日消息，股票和加密货币交易平台 Robinhood 正在向部分用户开放其 Web3 钱包测试。该钱包基于 Polygon 网络，借助 0x 聚合器，允许用户通过钱包进行免费资产交易。[2022/9/27 22:34:26]

除了国家层面的监管，还需要强大的技术手段作为支撑。Web3.0所具有的技术特性与解决上述问题的契合度，一定程度上也预示了其在中国市场的发展空间。

其中，隐私计算作为解决数据隐私问题的关键技术，正在成为Web3.0的刚需存在。

在Web3.0时代，用户将倾向于用更彻底的方式保护个人数据隐私，从而引发数据所有权和价值的转移。而隐私计算通过同态加密、多方安全计算、可信执行环境等技术，可以保证数据在使用过程中可用不可见。

值得关注的是，隐私保护是多方面的。随着Web3.0中应用的去中心化、链上数据可查的情况下，用户行为、产生的数据乃至应用协议亦需得到隐私保护。

因此，隐私计算提供的数据保护可涉及多个层面，如：基础区块链平台隐私保护、存储数据隐私、用户私钥管理、匿名协议等多方面。

Web3社交平台Bee Protocol开启Open Beta版本公测:5月25日消息，Web3社交平台Bee Protocol于今日发布Open Beta版本，参与Bee Protocol公测，可注册获得Bee Protocol Profile白名单。Bee Protocol是一个基于ClassZZ以NFT为底层设施完全去中心化且无需许可的多链web3社交图谱协议。

据悉，Bee Protocol旨在让创作者拥有个人NFT与社区NFT产生链接，形成一个完全可组合的、用户拥有的社交图谱。[2022/5/25 3:41:39]

在隐私计算巨大的市场潜力下，越来越多的头部风投机构和开发者入场隐私赛道。2021年下半年以来，在Web3.0的隐私赛道下，各种项目的角逐日益激烈，协议与应用层都诞生了诸多主打隐私的项目。

1.隐私交易协议

隐私交易网络，主要针对链上交易数据进行隐私化处理，通过零知识证明等技术原生支持用户进行隐私交易，可以保证自己的隐私数据不会被外界查看，同时支持在该协议开发更多类型的隐私应用。

2021年以来，至少数十个主打隐私交易的区块链网络出现并获得a16z、红杉资本等主流投资机构的支持，是最受资本市场看好的赛道之一。

Web3教程协议RabbitHole遭到意外中断:金色财经消息，Web3教程协议RabbitHole发推称，遭到意外中断，目前正在寻求解决方案。[2022/3/26 14:18:55]

据不完全统计，隐私交易网络包括Layer1隐私协议与Layer2隐私协议，前者类目之下分别诞生了十多个项目，后者的类目下也诞生了3个项目。目前，隐私交易网络大多数处于测试与开发阶段，并未有广泛应用。

2.隐私计算协议

隐私计算协议，主要从数据的产生、收集、保存、分析、利用、销毁等环节对隐私进行保护，除了常见的DeFi、NFT等场景外，还计划与大数据和AI行业进行深度结合。

与其他形式的隐私项目相比，隐私计算协议是一种更底层的基础设施，具体的交易信息往往可以通过区块浏览器公开查看，但更强调用户使用数据的隐私。

目前主要的隐私技术包括零知识证明、安全多方计算、基于现代密码学的联邦学习、可信执行环节等。

值得注意的是，隐私计算不是区块链的原生产物，就像分布式存储在区块链诞生之前就已经存在了。而基于区块链的隐私计算与其他类型的隐私计算最根本的不同在于，底层技术区块链是去中心化的，排除可信第三方。

Stake Pool协议Moonstake宣布Web Wallet支持DOT质押:1月8日消息，Stake Pool协议Moonstake宣布，Moonstake的Web Wallet支持DOT质押。（CryptoNinjas）[2021/1/8 15:40:04]

目前比较知名的区块链隐私计算网络包括PhalaNetwork、OasisNetwork、PlatON、ARPA、AlephZero、Findora和DeeperNetwork等。

由于隐私计算目前仍然很少被产业型项目所采用，以及部分技术尚不成熟，所以隐私计算网络目前的实际应用场景亦比较有限，这也是没有广泛应用的主要原因。

3.隐私应用

隐私应用是指建立在Layer1或Layer2协议之上，为用户或DApp提供不同应用场景隐私保护功能的应用，例如交易、支付、邮件等。

据不完全统计，隐私应用目前也有16个了。其中，TornadoCash是目前最为常用的隐私应用，如今许多加密用户都会使用该应用对资产信息进行隐私化处理。

4.隐私币

隐私币是指原生支持隐私性的加密货币，外界无法查看交易双方的具体交易类型、金额等信息，通常不支持智能合约及相关应用，最早在2014年就有相关项目诞生。

目前，隐私币普遍发展状况一般，用户量、交易量都大幅小于智能合约平台、DeFi等赛道项目。

隐私计算技术联盟

2020年被认为是隐私计算元年，除了垂直的初创企业外，不少互联网企业、综合IT服务商、人工智能、大数据等相关企业纷纷试水隐私计算赛道。作为推动实现数据「可?不可?」的?类重要技术，隐私计算技术?前已成为了基于合规与产业之间的?条必经之路，并在数据安全流通、价值释放过程中，向市场展示出了技术的不可替代性。

近两年，海内外隐私计算产业扩?趋势明显，区块链创企、?融机构、数据服务商、互联?巨头等多类机构投资研发隐私计算领域。通过在区块链分布式技术领域的不断探索，隐私计算逐步从理论?向实践，从开发?向应?，隐私计算的多技术路径协同互补已成为业界共识。

隐私计算技术联盟由此诞生，由区块链原?隐私计算?态中的建设者们发起，是国内首个区块链隐私计算领域的自治组织。

该联盟通过「中国技术经济学会区块链分会」牵头发起，由PhalaNetwork、CabinVC、Candaq、Findora、OasisNetwork、CertiK、MantaNetwork、Blocklike八家机构共同筹办。

中国技术经济学会成立于?1978年，是全国技术经济工作者自愿组成并依法登记成立的学术性、公益性法人社会团体，是中国科协直属学会之一，累计发展会员7000多人。主要工作内容包括为党中央和国务院的重大决策提供参考意见，为国民经济和社会发展规划的编制，为国家重大科技、产业、区域发展规划等的制定提供咨询服务等。

隐私计算促进数据要素市场化

投资持续走热的同时，隐私计算落地应用情况如何？根据艾瑞咨询发布的《2022年中国隐私计算行业研究报告》显示，隐私计算目前正处于落地初期阶段，金融、政务、通信运营商领域的商用实践相对领先。其中，金融行业对数据安全性、隐私性要求严格，成为隐私计算落地应用的重要领域。

以金融风控应用为例，由于金融数据的敏感性，无法在多个机构间直接共享与整合。陈凯表示，隐私计算技术能在保护用户个人隐私安全的前提下，为金融机构链接海量数据，优化迭代其风控模型，构建完整的贷前风险识别、贷中管理、贷后风险预警，为金融机构降低信贷风控成本与坏账率。未来，隐私计算或在金融领域大展拳脚。

安全与效率的平衡，是数据要素产业发展的一大难题。陈凯认为，无论是多方安全计算、联邦学习、同态加密，还是秘密共享等隐私计算技术，在实际应用场景中都对算力提出了巨大的需求与挑战。倘若算力性能无法提升，那么隐私计算将难以处理越来越多的海量数据，也就无法实现自身的规模化发展。

值得期待的是，目前算力的提升得到了社会各层面的普遍重视。在国家层面，京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地已启动建设国家算力枢纽节点，标志着“东数西算”工程已进入到规划建设阶段。隐私计算消除了数据壁垒，为数据要素市场化、全国数据资源流通“一盘棋”提供了有效技术支持，因而也将成为“东数西算”工程实施“软”建设的关注重点。

在企业层面，构建一个良好的发展生态，是隐私计算发展与规模化应用的关键所在。因此需促进各方互通互联，实现技术开放与迭代，充分释放算力市场的巨大发展空间。

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