區塊鏈如何助力數據共享隱私保護？_區塊鏈

作者：徐茂桐，ARPA聯合創始人&CEO稿件來源：小雨智媒

過去的20年，互聯網和移動互聯網的高速發展，給社會帶來給了巨大的變革，給人類生活帶來了極大的方便。互聯網科技企業的出現，給消費者提供了無窮無盡、眼花繚亂的產品和服務。我們在享受這些產品和服務的同時，也在時時刻刻向提供商提供關于我們自己的全方位個人信息。數以億計的用戶撐起了全球互聯網科技企業超過9萬億美元的市值，當互聯網愈發呈現寡頭化趨勢之后，個人數據更趨于集中，一旦泄露造成的后果也越來越嚴重。

中國互聯網協會在2016年發布的《中國網民權益保護調查報告》顯示，2016年全年國內有6.88億網民曾遭受不同程度的個人信息泄露，造成的經濟損失估算達915億元。

今年1月份，印度10億公民身份數據庫Aadhaar被曝遭網絡攻擊，該數據庫除了名字、電話號碼、郵箱地址等之外還有指紋、虹膜紀錄等極度敏感的信息。

今年3月，Facebook數據泄露丑聞爆發，至少8700萬用戶的隱私數據遭泄露，Facebook股價在之后下跌超過20%，。

“Hot Chainers 首屆大學生區塊鏈應用設計大賽”命題賽獲53所高校學子報名:4月16日，“Hot Chainers 首屆大學生區塊鏈應用設計大賽”命題賽報名已截止。據悉，在命題賽階段，有來自全國53所高校434名大學生報名參加了比賽。其中，北京地區高校有367人報名，占比84%。其余高校分別來自山東、浙江、河南、河北、福建、安徽、甘肅、黑龍江、廣東、海南、江蘇、上海、天津等省市。從報名階段報名大學生對賽道興趣表現看，公益有84人，占19.35%；游戲有48人，占11.06%；IP有37人，占8.53%；藝術有45人，占10.37%；餐飲有32人，占7.37%；人力有29人，占6.68%；未確定方向的有159人，占比36.64%。本周內參賽選手將確認參賽賽道，并開始進一步加入戰隊進行學習。

“Hot Chainers 首屆大學生區塊鏈應用設計大賽”由北京高校畢業生就業指導中心、北京市昌平區沙河高教園區管理委員會作為指導單位，火幣中國、沙河大學城大學生創業園（籌）、沙河高教園區高校聯盟大學生創新創業工作聯盟主辦，火幣Labs、中央財經大學科技園、沙河高教園發開公司承辦。北京航空航天大學、北京師范大學、北京郵電大學、中央財經大學、中國礦業大學（北京）、外交學院、北京信息科技大學、清華大學學生區塊鏈協會等單位聯合支持。[2021/4/16 20:27:09]

今年6月19日，一位ID為「f666666」的用戶在暗網上開始兜售圓通10億條快遞數據，該用戶表示售賣的數據為2014年下旬的數據，數據信息包括寄件人姓名，電話，地址等信息，10億條數據已經經過去重處理，數據重復率低于20%，并以1比特幣打包出售。

福布斯：從AI到區塊鏈 2020年保險行業發展具有5個技術趨勢:近日，福布斯發布《2020年保險行業發展5個技術趨勢》稱，全球保險市場正在經歷技術變革。數字優先業務模型是傳統保險公司和保險技術公司比以往任何時候都更加看重的方向，他們測試新的業務模型和新技術來推動收入流。而福布斯提到，2020年保險行業發展5個技術趨勢分別為：遠程信息處理設備、社交媒體、機器人過程自動化（RPA）、人工智能（AI）和區塊鏈。[2020/4/12]

2018年5月25日，歐盟開始強制實施了被稱為史上最嚴苛數據隱私保護法的GDPR(GeneralDataProtectionRegulation，「通用數據保護條例」)。這個新法律條款的制定，規定了企業在對歐盟公民進行數據收集、存儲、保護和使用時的新行為標準，也給予了用戶對自己數據更廣泛的處理權和決定權。其中，現有法律更加偏向于對個人可識別信息（PII)的保護，而GDPR則把范圍拓展到了數字世界里的cookie,deviceID,IP地址等個人行為數據。針對數據收集者，GDPR規定不能用隱藏默認的方式獲取用戶許可，必須提前進行明確的提示與詢問，獲得允許后才可以獲取使用用戶數據；收集之后還需要為用戶提供查看收集數據概覽及用途，還必須有用戶刪除功能。

動態 | 區塊鏈貿易融資平臺Contour獲Citi Ventures投資:花旗已成為最新一家入股基于區塊鏈的貿易融資平臺Contour的銀行業巨頭。Contour由包括荷蘭國際集團（ING）、法國巴黎銀行（BNP Paribas）和匯豐銀行（HSBC）在內的八家銀行于2018年成立，在過去兩年里隊伍不斷壯大，花旗風險投資公司（Citi Ventures）是最新一家投資該網絡的銀行。據悉，Contour此前的名稱為Voltron，它使用R3的Corda區塊鏈平臺建立一個全球網絡，旨在將價值18萬億美元的貿易融資市場數字化和現代化。它在14個國家進行了現場試點，并與50多家銀行和企業進行了全球試驗，證明該平臺有能力將執行紙質信用證的整個過程所需時間從5-10天減少到24小時以下，并于1月份進入商業生產階段。（Finextra）[2020/2/19]

從我個人之前的投資經歷看，我們認為數據行業會分為三個階段：

1）企業內部數據-在過去的十年中，越來越多的企業使用ERP、SaaS等系統以及IoT設備數據的采集，將企業內部的數據收集、整理并且做有效分析。在未來的三到五年里第一階段將接近尾聲。

聲音 | 長鋏：2019年服務于現實經濟的區塊鏈會到來:巴比特創始人長鋏剛剛在微博表示：舒馬赫都醒了，真正的區塊鏈還會遠嗎？2019年，以技術為導向、服務于現實經濟的區塊鏈時代將會到來，不看好當下、游戲方向。[2018/12/18]

2）企業間的數據流通-目前我們已經進入了數據的第二階段即企業間數據的流轉，數據的融合可提高其價值，數據的交叉使用可產生協同作用。這將會是未來十年的一個不可逆的趨勢。3）最終是個人與企業間的數據流通-即GDPR所規定的，但是我認為目前距離實現有很長的一段路要走。

眾所周知，多方數據共享能產生協同作用。但因為數據本身的可復制性和易傳播性，一經分享無法追蹤使用情況，數據資產的分享與協同開發受到嚴重制約。對于數據提供商，大數據分析一般由第三方對各類數據源進行合并、分析和建模。數據集中化收集導致隱私信息泄露等風險，目前只有1%的企業數據向第三方如大數據、AI公司分享。擁有數據的公司無法安全的將數據共享或變現，產生數據孤島。對于數據使用者，大數據公司、開發者和科學家僅能接觸到有限的數據集，并且費用高昂。

動態 | 菲律賓帕西格河修復委員會與區塊鏈公司簽署諒解備忘錄:據Cryptovest消息，菲律賓帕西格河修復委員會（PRRC）已與區塊鏈公司Cypher Odin簽署諒解備忘錄，借此恢復高污染河流健康。PRRC執行董事Jose Antonio Goitia表示，該合作加強了他的機構致力于促進公私伙伴關系的倡議，從而恢復和保護馬尼拉的河道。[2018/9/24]

簡單來講，數據是所見即所得的，目前公鏈、聯盟鏈均無法解決這個問題。ARPA就是為了解決數據流轉問題而誕生的，我們從2018年3月到現在已經持續科研和開發9個月了。

基于前沿的多方安全計算密碼學，ARPA致力于將SecretSharingbasedMPC與區塊鏈所結合，利用密文運算和區塊鏈透明、不可篡改的屬性，賦能多方數據共享，形成數據交易閉環。在保證各方原始數據隱私的同時產生數據協同作用，實現數據的可使用、可追溯但不可見的效能。ARPA在數據共享中起到的是一個技術enabler的角色。

同時，ARPA利用多方安全計算將區塊鏈解耦為雙層架構，可為公鏈提供隱私性及高可擴展性，大幅提升區塊鏈基礎設施性能。ARPA和公鏈是合作關系，是一個Layer2隱私解決方案。

那么什么是安全多方計算？安全多方計算研究的是在無可信第三方的情況下，幾個相互不信任的參與方如何安全地計算一個約定函數的問題。安全多方計算可在明文數據不離開各自節點的前提下，完成多方協同分析、處理和結果發布。

我們改進優化的MPC算法具有可驗證性和隱私性。1）可驗證性指，驗證方可以花費比運算本身更少的資源去驗證運算正確與否的能力。2）隱私性指，在輸入方安全的條件下，參與計算的所有輸入不可以被任何攻擊者獲取，甚至是所有其他參與方合謀的極端情況下仍可保證數據安全。為了達成這兩方面條件，我們使用的密碼學算法采用了全閾值秘密分享，并引入信息論安全的信息校驗碼。另外，零知識證明，部分同態運算及安全通信也是本協議的基本模塊。

混淆電路具有高通信量，低通信輪數，可以保護函數的隱私的特點，在兩方計算中較為成熟。秘密分享具有高通信輪數，低通信量，最少只需要1個誠實節點，可以驗證計算結果的特點。

技術上我就不再贅述了，有興趣的朋友可以看看我們網站arpachain.io并和我們交流。那么MPC在商業上有什么應用場景呢？

安全多方計算可在明文數據不離開各自節點的前提下，完成多方協同分析、處理和結果發布，適合以下應用場景：多個機構之間想共享數據以供信息聯合查詢，但又互不信任，每個機構都需要防止數據泄露。利用安全多方計算技術，可以實現數據的安全查詢，即在不泄漏任何一方數據的情況下對數據整合和分析。

數據安全查詢：政府部門的系統中往往儲存了大量的公民個人數據和企業經營數據，很多商業機構需要查詢信息用作商業用途，但政府不希望數據被泄露或被拷貝走，同時，有些場景下商業機構也不希望政府知道其查詢條件。利用安全多方計算技術，可以實現數據的安全查詢。除此之外，數據安全查詢的解決方案還可應用在商業競爭、數據合作等眾多領域中。

聯合征信：安全多方計算可賦能金融、保險企業對客戶的負債率等風險指標進行聯合分析。目前各家金融、保險、資產管理機構只掌握客戶部分數據，從而導致風險評估誤差。聯合分析不泄露各參與方數據，對客戶的風險有整體評估，在多頭借貸等場景下能有效降低違約風險。

精準廣告投放：安全多方計算賦能商戶對潛在客戶多維度信息進行分析，從而更精準的投放廣告。廣告投放機構可以從更多數據維度對客戶購買意向建模，且數據源不泄露個人隱私數據。

數據匹配：安全多方計算可完成兩方或多方的去中心化數據匹配，數據無需脫敏。

我們的長期目標，是想讓每個人把個人數據，包括行為、醫療、健康和基因數據在保護隱私的情況下安全、高效地變現。如此，不僅能讓更多人意識到數據的價值，推動社會對個人隱私的守護意識，還能解放大量數據，增加數據流動性，形成雙邊數據市場，從而更快推動人工智能的發展。

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