走进CBX，了解一场隐私革命
“互联网+”的大数据时代：你的个人隐私数据安全吗？
智慧旅游、智慧健康、智慧交通、网上银行、网购等等，给人们的生活、工作、出行带来极大方便。大数据与云计算、互联网等新技术相结合，正在迅速并将日益深刻改变人们生产生活方式。当人们越来越清晰感知到全球大数据时代来临，我们的生活、工作更为便捷的同时，也有一些迷惑，甚至疑虑和忐忑。这是因为海量数据的收集、互通、共享及相关产业的出现，与之相伴而来的是数据不安全和个人隐私难于保护感。
消息人士：Coinbase拟议的海外平台将提供衍生品交易:金色财经报道，两位消息人士称，加密货币交易所 Coinbase 正在探索推出一个离岸平台，以推出与加密货币相关的永久掉期交易，因为该公司希望打破由竞争对手币安主导行业的现状。知情人士称，Coinbase 已向做市商和交易公司简要介绍了在离岸司法管辖区推出该平台的计划，永久掉期合约将在这些计划中，衍生品为交易者提供了一种更具资本效率的方式来押注基础加密货币市场。
彭博社早些时候报道称，Coinbase Global 正在考虑在海外建立一个新的交易平台，但没有具体说明新平台将交易何种类型的产品。（The Block）[2023/3/18 13:11:23]
数据共享、共融、共治成为社会发展的必然趋势。然而，隐私保护与数据开放共生共处不可分割，同等重要。数据开放已成为了时代发展的必然选择,在大数据时代,移动互联网的迅猛发展,无论在何时何地,手机等各种网络入口以及无处不在的传感器等都会对个人数据进行采集、存储、使用、分享,而这一切大部分都是在用户无法控制和知晓的情况下发生的。
Mythical Games起诉前高管秘密为新公司筹集1.5亿美元:金色财经报道，Mythical Games公司已经对Web3游戏工作室的三位前高管提起诉讼，指控他们在公司任职期间违反了信托责任。根据周四提交的案件，高级副总裁Chris Ko、首席运营官兼游戏主管Matt Nutt和联合创始人Rudy Koch窃取了Mythical公司的融资计划，在仍受雇于该公司的情况下将1.5亿美元注入他们的新公司Fenix Games。
去年，Ko、Nutt和Koch的任务是为Mythical Games的风险投资部门Mythical Ventures获得投资者。在各自于11月宣布离开该公司后，这些高管宣布Fenix Games从Cypher Capital筹集了资金，Cypher Capital是这些高管之前为Mythical Ventures获得资本而合作的主要投资者。（coindesk）[2022/12/24 22:04:48]
或许从互联网出现的那一刻起，数据防护和数据入侵之间的斗争就注定成为无法摆脱的命运。网络安全已经从冷战时期的军事防护到如今成为国家级的战略力量。无论是政、商机构还是个人都遭受着信息泄露带来的损失，无人能置身事外。
USDD出现脱锚，孙宇晨回应或因Alameda抛售导致:11月10日消息，据UTXO Management高级分析师Dylan LeClair透露，USDD出现脱锚，当前价格跌至0.985美元，过去24小时跌幅达到1.6%。孙宇晨回应称，他认为可能是Alemeda（或为Alameda笔误）出售了持有的USDD来弥补FTX交易所流动性导致，目前USDD流动性池目前正在以健康的速度恢复。[2022/11/10 12:40:29]
区块链是促进数据安全和隐私保护的重要技术。隐私计算，根据中国信息通信研究院的定义，是指在保证数据提供方不泄露敏感数据的前提下，对数据进行分析计算并能验证计算结果的信息技术。广义上是指面向隐私保护的计算系统与技术，涵盖数据的产生、存储、计算、应用、销毁等信息流程全过程，想要达成的效果是使数据在各个环节中“可用不可见”。在保证数据安全的前提下，让数据可以自由流通或共享，消除数据孤岛问题，从而释放数据更大的价值，提升生产效率，进而推进产业创新。
CryptoBattle2.0将为数据安全保护带来新的希望。
1)基于密码学的多方安全计算技术。通过秘密分享、遗忘传输、混淆电路或同态加密等特殊的加密算法和协议，从而支持在加密数据上直接进行计算。理论上，在不考虑代价的“理想”情况下，多方安全计算技术能实现任意的计算“功能”，并且达到比较高的安全性。但是由于数据通信量骤增，计算效率损失大和需要极高的算力要求等因素，MPC的技术产品化还有一定的限制，相关的技术解决方正在积极探索。
2)基于可信硬件的安全沙箱计算技术。其核心思想是构建一个硬件安全区域，数据仅在该安全区域内进行计算，利用可信任执行环境TEE防止操作系统恶意地查看应用执行环境的内容；利用安全沙箱防止恶意应用通过特殊调用控制操作系统。
3)基于人工智能的联邦学习技术。在横向维度，每个参与者在本地训练计算自己的样本，只分享模型训练的梯度；纵向维度，各参与者训练各自的，共同训练上层模型。两个维度的融合，从而让多个相互不信任的数据拥有方不必共享数据的基础上联合进行模型训练。
4)差分隐私(DifferentialPrivacy)，保护的是数据源中一点微小的改动导致的隐私泄露问题。
一场颠覆过去的隐私革命战役，一次未来经济安全生态的自由畅享，一个无限延展的商业帝国，向所有加密商海之战的勇者致敬。
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