10月20日, Gartner发布了2021年需要深挖的9项重要战略科技趋势,其中隐私增强计算(Privacy-Enhancing Computation)赫然在列,成为年度重要战略科技趋势中的新秀。
Gartner认为,到2025年将有一半的大型企业机构使用隐私增强计算在不受信任的环境和多方数据分析用例中处理数据,企业机构应在开始确认隐私增强计算候选对象时,评估要求个人数据转移、数据货币化、欺诈分析和其他高度敏感数据用例的数据处理活动。
作为目前依旧相对小众的战略科技趋势,当下区块链行业的前沿发展探索中,“隐私计算”的身影也开始逐步显现,那究竟什么是“隐私计算”?它又能在区块链及未来的数字经济中扮演怎样的角色?
根据中国信息通信研究院的定义,隐私计算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,主要分为密码学和可信硬件两大领域。
元宇宙平台Orbcity将于2023年Q1迁移至Polygon网络:12月27日消息,韩国Web3元宇宙平台Orbcity发推称,将于2023年第一季度正式迁移至Polygon网络。包含ORB、LAY和Land NFTs在内的所有资产将及时迁移。用户将能够购买第二处住所,艺术家和社区成员可以建立自己的元宇宙,同时获得奖励。[2022/12/27 22:10:00]
通俗讲,隐私计算就是在不影响数据使用的前提下,保护隐私信息的技术。而在实现“平衡数据安全和数据价值实现之间的矛盾”的过程中,安全多方计算、同态加密、零知识证明等密码学技术起到了关键作用,其核心思想是设计特殊的加密算法和协议,从而支持在加密数据之上(即不接触数据明文内容)直接进行计算,得到所需的计算结果。
隐私计算和比特币在某种程度上颇为相似,都是“站在一众巨人的肩膀之上”——虽然诞生和发展的时日并不长,但其中的关键技术组成,诸如安全多方计算、同态加密、零知识证明等密码学技术早在上世纪八、九十年代就被先后提出,所以技术基础上已经相对成熟,目前已经迈入了各领域实质落地应用的阶段。
数据:Wintermute在2022 DeFi漏洞利用损失排行榜上位列第五:金色财经报道,据PeckShieldAlert分享数据显示,遭黑客攻击损失1.6亿美元的Wintermute在2022 DeFi漏洞利用损失排行榜上位列第五,排在其前面损失金额最高的四个加密项目分别是Ronin Network(6.24亿美元)、Wormhole Bridge(3.2亿美元)、Nomad Bridge(1.9亿美元)、以及BeanstalkFarms(1.82亿美元)。[2022/9/21 7:10:58]
Gartner就专门强调,随着全球数据保护法规的成熟,各地区首席信息官所面临的隐私和违规风险超过了以往任何时候。在这种趋势下,不同于常见的静态数据安全控制,“隐私计算”可在确保保密性或隐私的同时,保护正在使用的数据,所以前景广阔:
借助“隐私计算”技术,能够实现数据“可用不可见”。数据拥有方能够安全地将数据对外开放,让“冻结”的数据成为“流动”的数据“石油”,释放数据价值。
2020年全球企业区块链支出达40亿美元:2月9日消息,2020年全球企业区块链支出规模达到40亿美元,比2019年接近翻倍。对比企业在IT领域的总支出,区块链行业的渗透率已增加到1%,仍有很高发展空间。从技术成熟曲线来看,区块链技术已经快要走出低谷期。(中国邮箱网)[2021/2/9 19:17:23]
“比特币第一次从技术角度真正实现了个人财产的神圣不可侵犯”,这也正是催生了以比特币为代表的数字货币革命的关键所在——给了每一个人真正拥有属于自己“金融权”的可能。
同样的,伴随着互联网的发展尤其是WEB 3.0时代的到来,个人数据权这个问题的迫切性也逐步显现。而在海量的数据及对应的保护需求之下,拥有安全可靠信息保护的“隐私计算”无疑就成了数字“新基建” 解决方案的关键一环——作为解决数据不透明情况下可信计算问题的新兴技术,“隐私计算”在助力数据私有化运动中功不可没。
不过隐私计算在确认数据所有权和激活数据共享流动方面其实效果有限,需要引入新的工具将功能进一步发挥。与此同时,区块链的分布式特性和建立在其上的Token机制,正好可以弥补“隐私计算”的局限,二者几乎天然是绝配。
eToro截至2020年年底的收入达到6亿美元:金色财经报道,社交交易平台eToro截至2020年底的总收入达到了6亿美元,总交易量激增40%,达到1.5万亿美元。据悉,eToro为新手交易者提供外汇、商品和股票市场的交易。在2019年,该平台通过推出加密货币交易所扩展至数字资产。[2021/1/27 13:37:03]
目前有一些明星区块链项目就专注于这方面的挖掘,诸如国内知名的基于区块链与TEE技术的隐私计算协议Phala Network,就是将隐私计算应用于区块链上,既一定程度上增加了隐私计算结果的不可篡改性和可验证性,也增加了区块链上数据的保密能力,目前也成为主流的技术融合方向之一。
矩阵元创始人兼CEO孙立林就曾针对隐私计算定过性:和区块链一样,隐私计算不是单一技术,所以如果把区块链和隐私计算当技术去做,可能很难往下走。隐私计算应该是作为基础设施重要的一部分,或者本身就是基础设施的载体,天生是面向运营的生意和商业,而不是单独的“技术”。
而目前各行各业已经诞生了诸多结合“隐私计算”技术的数据共享方案,在金融风控、精准营销、智慧医疗、保险理赔等领域落地应用。
分析 | 多数投资者认为加密技术将在2025年成为主流:根据SharesPost的年中加密货币和区块链调查,大多数投资者和消费者仍在继续发现加密货币的吸引力。59%的投资者和消费者计划在明年买入更多的加密货币,这一数字与SharesPost首次调查的结果相比略有下降,尤其是在合格投资者中。80%的合格投资者和64%的消费者认为比特币未来成功的潜力最大。然而,受访者对于以太坊的热情有所下降。认为加密技术将在2020年成为主流的合格投资者比例从此前的51%降至27%,消费者的这一比例从42%降至37%。越来越多的人认为加密技术在2025年成为主流更为现实。[2018/9/7]
与此同时,以DeFi为代表,区块链目前在逐步向金融等行业融合发展的过程中,海量资产之下的隐私保护自然也就成了刚需——将区块链功能和安全隐私计算相结合,搭建更好的有可扩展性、隐私保护的DeFi,同时又能够建立起新兴数据资产,实现安全又便捷的数据分享、交互,打造可靠、负责任的数据经济。
目前也有一些明星区块链项目专注于隐私计算方向的挖掘,诸如国内知名的隐私计算公链 PlatON、基于区块链与 TEE 技术的隐私计算协议Phala Network以及最近主网上线的Oasis等等。
具体仍以Phala Network为例,它首先从协议层强制用户对个人数据掌握100%所有权,并利用区块链的分布式特性,允许所有个人或者组织自由接入Phala Network,通过引入Token媒介来激活整个网络,使之成为一个可交易流动的自由市场。
并且Phala整个网络是无需许可型隐私计算服务。这一方面避免了TEE计算方案会产生不可用的缺陷,另一方面也规避了当英特尔这类硬件巨头实施作恶时,网络仍然保持安全,因为构成整个Phala网络的节点分散在全球各地,且可以自由进出。
同时Phala作为一个去中心化的网络,运行的程序由智能合约来保证去信任化。这也便意味着没有任何中心化的机构或组织可以掌握用户数据。除此之外,它还解决了一个数据规模与可信计算需求相匹配的问题:即产生了多大规模的数据,便有多少的需求使之进行计算。
也即采用了区块链+隐私计算方案的Phala协议从某种程度上在努力实现让普通用户真正拥有属于自己的“个人数据权”——从垄断巨头中夺回控制权,并将所有权交还给数据所有者。
从这个角度讲,叠加隐私计算技术的基础,我们都有必要重新审视区块链和区块链的可能性用途——隐私计算与区块链的结合,满足了更复杂多变的商业需求,特别是面向数据存证/确权/共享/交易的各类场景,实现从信息互联网到价值互联网的转变。
今年以来,无论是灰度(Grayscale)的持续大举“屯币”,还是Square和PayPal对于数字货币支付的新兴支持,这些国外机构的“高调”布局或入场使得比特币和区块链行业迎来了前所未有的高光时刻。
其实近些年来,国外科技巨头一直也在布局隐私计算产业。2019年4月微软新发布的两项专利申请表明其正在推出的区块链产品中使用可信执行环境(TEE),8月谷歌也发布消息称推出新型多方安全计算(MPC)开源库,以隐私安全的方式进行数据协作。
而反观国内,金融机构和科技巨头在“币”层面则相对显得“低调”,为数不多的信息披露多集中在技术研发尤其是应用层面,致力于突破规模化可靠应用的瓶颈,其中隐私计算技术也是国内主要的攻坚方向之一。
蚂蚁金服、腾讯云、百度在2019年纷纷推出了各自的多方安全计算(MPC)产品,阿里巴巴、微众银行、京东等企业也在各自的技术领域形成一定优势。
Phala第三阶段(POC-3)的测试网络(代号:Vendetta)也已于11月15日正式上线,正式允许隐私计算节点自由注册,任何集成了SGX功能的设备都可以通过运行POC-3客户端加入到Phala网络,这都是国内在这“隐私计算”方向探索的中坚力量。
与此同时,我国在法律层面一直对数据隐私高度重视,早在2016年11月的《中华人民共和国网络安全法》中,即强调了数据隐私的重要性。到了2019年,网信办发布了《数据安全管理办法(征求意见稿)》。今年7月,第十三届全国人大常委会第二十次会议公布了《中华人民共和国数据安全法(草案)》,进一步完善了我国数据隐私方面的法律条文。
人们总是习惯于高估一项技术两年内的发展,却低估它未来十年可能带来的革命性影响。未来数据时代的大潮汹涌而来之际,如何使得庞大的数据要素成为可管控资产,可能是隐私计算技术最能大展手脚的爆发方向,让我们拭目以待。
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