萬字詳解隱私計算公鍊及其可信化未來

原文：《 隱私計算公鏈的可信化未來》

撰文：Kyle，Bing Ventures 投資經理

用戶享受到了大數據提供的個性化服務，為生活帶來了極大的便利，但是其中所採集的信息包括了身份、興趣愛好、地理位置、個人收入等敏感信息。這些個人隱私信息一旦洩露將帶來極大的安全隱患，因此隱私計算技術的出現為用戶的數據安全提供了解決方案。

隱私計算（Privacy Computing）是指通過聯邦學習、安全多方、同態加密、零知識證明等機密技術實現數據隱私性與使用性安全分離的綜合性技術。除了能夠保護數據隱私外，它能夠使數據所有者掌控自己的數據，並且從中獲得使用價值的算法技術。

在隱私計算框架下，參與方的數據明文不出本地，從而在保護數據安全的同時實現多源數據跨域合作，可以有效破解數據保護與融合應用難題。簡單來說，隱私計算在保證數據本身不對外洩露的前提下，實現了「數據可用不可見」，以及數據價值的高效轉化和流通。

一、隱私計算的崛起

隱私計算可以幫助用戶在沒有明確公開他們的數據的情況下，實現遠程計算的功能。近年來，隱私計算行業發展迅速。據最新數據顯示，截至2020 年，全球隱私計算市場規模已達到286.1 億美元，預計到2026 年，市場規模將達到1118.9 億美元，增長率達到28.6%。

隨著行業的發展，隱私計算領域的最新需求也開始出現。隱私計算還需要強大的計算能力，以滿足用戶對更高效率和質量的要求。此外，可信計算也是隱私計算中的一個新興領域。用戶可以在不暴露數據的情況下，實現可信計算。

 Source: SciencDirect

隱私計算的應用領域也在不斷擴大。傳統的應用領域主要集中在金融、醫療、政府和法律等領域，但是隨著技術的發展，隱私計算已經進入了新的領域，如物聯網、自動駕駛等。隱私計算的發展也促進了相關技術的發展。例如，在隱私計算中，加密技術扮演著重要的角色。隨著隱私計算的發展，加密技術也取得了長足的進步，如基於隨機數和糾錯碼的加密技術等。

綜上所述，隱私計算行業發展迅速，其核心需求包括：（1）用戶對隱私保護和安全的需求；（2）更強大的計算能力，以滿足用戶的要求；（3）可信計算的發展。未來，隱私計算行業將繼續發展壯大，並不斷滿足用戶對隱私保護、安全和效率的需求。

二、隱私計算技術分類

（一）常見技術實現方式

隱私計算技術有許多種實現方式，常見的隱私計算技術實現方式包括：

1. 加密域計算：通過對數據和運算進行加密，從而確保在運算過程中不會洩露數據的真實內容。
2. 匿名計算：通過混淆數據的真實源身份，從而確保在運算過程中不會洩露數據的真實內容。
3. 混淆計算：通過對數據進行混淆，從而確保在運算過程中不會洩露數據的真實內容。

其中，加密計算是最常用的方式。它利用密碼學原理，通過對數據進行加密處理，保護數據的隱私。匿名計算是另一種隱私保護方式，它將數據處理過程中的用戶身份進行混淆，以防止用戶隱私被洩露。混淆計算則是一種特殊的匿名計算方式，它利用概率理論，在數據處理過程中添加噪聲，使得結果不確定，從而保護用戶隱私。

從優劣對比分析來看，加密域計算和匿名計算都有一定的安全性。但是在復雜運算的情況下，加密域計算的性能較差，而匿名計算的安全性也不是特別高。相比之下，混淆計算的性能和安全性都更優，但是實現較為複雜，不太適合一些簡單的運算。

（二）核心關聯技術

隱私計算技術實現離不開以下三類技術：加密技術、隱私保護機制以及強化安全性技術。

1. 加密技術加密技術是隱私計算中最常用的技術。其原理是採用密鑰加密技術，將每個參與方的數據進行加密，使數據只能在參與方之間進行安全傳輸。加密技術的優勢在於能夠保護數據的完整性，確保數據的安全。它的缺點在於，無法保證數據的機密性，因為加密後的數據仍然是可見的。
2. 隱私保護機制隱私保護機制也是一種常用的隱私計算技術，採用數字簽名、消息認證碼等技術，確保參與方之間數據傳輸的機密性，以及確保消息的完整性。隱私保護機制的優勢在於能夠保護參與方之間的數據安全，確保消息的真實性和完整性。它的缺點是，由於數據已經被加密，參與方之間的計算效率會受到一定的影響。
3. 強化安全性技術強化安全性技術是一種針對複雜的隱私計算場景的技術。它採用身份認證、有效期限管理等技術，對參與方之間的數據安全進行保護，以確保數據在傳輸過程中不會被洩露。強化安全性技術的優勢在於能夠提高參與方之間數據傳輸的安全性。它的缺點在於，由於採用了雙重加密，計算效率會受到一定程度的影響。

通過上述分析，可以看出，加密技術和隱私保護機制能夠有效保護參與方之間的數據安全，而強化安全性技術則能夠更好地保護參與方之間的數據安全，但是會對計算效率造成一定的影響。因此，在不同的隱私計算場景中，需要根據實際情況選擇合適的隱私計算技術，以確保數據的安全性和計算效率。

（三）主流計算路徑

從技術的分類來看，隱私計算有以下幾個主要方向：首先是以密碼學為核心的隱私計算技術棧，包括安全多方計算、零知識證明以及同態加密等技術，其次是聯邦學習、可信執行環境以及差分隱私等技術。我們重點介紹以下主流技術解決方案，即：安全多方計算（MPC）、零知識證明（ZKP）、同態加密（HE）、可信執行環境（TEE）、聯邦學習（FL）。

1. 安全多方計算

在參與方不共享各自數據且沒有可信第三方的情況下，這項技術仍可以進行協同計算，最終產生有價值的分析內容。

優點：

基於密碼學安全原理，其安全性有嚴格密碼理論證明，不以信任任何參與方、操作人員、系統、硬件或軟件為基礎。各個參與方對其擁有的數據擁有絕對的控制權，保障基本數據和信息不會洩露，同時計算準確度高並支持可編程通用計算。

缺點：

多方安全計算包含複雜的密碼學操作，計算性能問題是應用的一大障礙。隨著應用規模擴大，採用合適的計算方案保證運算時長與參與方數量呈現線性變化是目前各廠商面臨的一大挑戰。從安全性上看，多方安全計算的目標是保證多方數據融合計算時的隱私安全，一些傳統安全問題，如訪問控制、傳輸安全等，仍然需要其他相應的技術手段支持。

2. 零知識證明

證明者（prover）可以在不透露具體數據的情況下讓驗證者（verifier）相信數據的真實性。零知識證明可以是交互式的，即證明者面對每個驗證者都要證明一次數據的真實性；也可以是非交互式的，即證明者創建一份證明，任何使用這份證明的人都可以進行驗證。

優點：

零知識證明的主要價值在於可以在以太坊等透明的公鏈上利用隱私數據集。區塊鏈結合零知識證明技術，可以讓用戶和企業用隱私數據來執行智能合約，並且不透露具體的數據內容。零知識證明在區塊鏈中目前應用的最多的是隱私交易。 ZCash 已經開始採用零知識證明，隱藏交易金額以及發送者和接收者的地址。

缺點：

需要找一個可信的第三方來創建初始化參數。創建過程中用到的隨機數如果不被持續刪除，那麼獲得這些隨機數的人可以成功地偽造證明。這就是所謂的trust setup 問題。

 Source: Gartner

3. 同態加密

同態加密是一種加密形式，它允許人們對密文進行特定形式的代數運算得到仍然是加密的結果，將其解密所得到的結果與對明文進行同樣的運算結果一樣。

優點：

這項技術讓人們可以對加密的數據進行處理，得出正確的結果，而在整個處理過程中無需對數據進行解密。全同態加密系統一般基於格理論等基礎工具，可以對抗量子攻擊。

缺點：

同態加密需要解決的一個核心問題是可以支持任意類型的計算。任意的意思是指加法和乘法，因為所有的計算程序抽象為算術電路表示都可以用加法和乘法實現。

4. 可信執行環境

它具有運算和儲存功能，並且能提供安全性和完整性保護的獨立處理環境。在該環境內的程序和數據，能夠得到比操作系統層面（OS）更高級別的安全保護。

優點：

可信執行環境中的機密計算具有通用和高效的優勢數據透視表，可以無縫支持通用計算框架和應用，同時計算性能基本可匹敵明文計算。它可以單獨用於隱私計算，也可以與其他技術結合在一起來保護隱私。

缺點：

機密計算的缺點在於TEE 信任鏈跟CPU 廠商綁定，目前硬件技術被掌握在英特爾、高通、ARM 等少數核心供應商手中，從而影響到機密計算技術的可信度。機密計算的另一個缺點是目前的TEE 實現在理論上存在側信道攻擊的可能性，因為TEE 與其它非可信執行環境空間共享了大量的系統資源。

5. 聯邦學習

這是一種分佈式機器學習技術或框架，最初是由谷歌提出的。其實現了在本地原始數據不出庫的情況下，通過對中間加密數據的流通和處理來完成多方聯合的學習訓練。目前聯邦學習技術通常與安全多方計算技術以及區塊鍊等技術相結合。

優點：

它能夠解決訓練階段數據特徵單一的問題，從而獲得一個性能更好的、優於利用自己本身數據集所訓練出的模型。

缺點：

它存在安全問題和通信效率問題。因為從底層編碼開始構建一個基礎的神經網絡模型通常耗時耗力，目前多數企業從開源平台獲取或第三方平台上購買基礎模型，這樣的基礎模型本身就有植入病毒的可能。同時學術界對於聯邦學習的安全保障效果尚無嚴格定義，利用中心服務器收集的梯度及權重信息還是有可能反推出每個參與方的數據信息。另外聯邦學習的機制默認所有參與方都是可信方，無法規避某個參與方惡意提供虛假數據甚至病害數據，從而對最終的訓練模型造成不可逆轉的危害。

三、隱私計算的價值

（一）隱私計算的產業未來

當下社會，對於保障數據的安全以及對於數據的隱私保護已經成為了不可或缺的訴求，而隱私計算則成為了數據安全與隱私保護的最優解決方案之一。隱私計算技術的產業價值主要體現在以下幾個方面：

1. 提升數據保護和隱私保護能力。隱私計算技術可以保護數據的隱私和安全，避免數據洩露和濫用，保護個人隱私和企業數據安全。
2. 提高數據分析和機器學習的準確性和效率。隱私計算技術可以提高數據分析和機器學習的準確性和效率，使模型更加精準，提高決策的準確性。
3. 促進大數據分析和機器學習的發展。隱私計算技術可以促進大數據分析和機器學習的發展，支持更多的數據分析和機器學習應用，拓展應用場景。
4. 滿足政府和社會對數據安全和隱私保護的需求。

具體來看，首先，隱私計算技術可以幫助企業提高數據分析效率。傳統的數據分析方法需要將數據集中存儲在一起，從而增加了數據安全風險。而隱私計算技術可以在不移動原始數據的情況下，進行數據分析，避免了數據的流失和洩露。這樣，企業可以更快捷地進行數據分析，並節省大量的時間和成本。

其次，隱私計算技術可以幫助企業提高數據分析準確性。由於數據集中存儲會導致數據混淆，導致分析結果不准確。而隱私計算技術可以在不損害原始數據隱私的情況下，進行數據分析，使得分析結果更加準確。這樣，企業可以依靠準確的數據分析結果，制定更有效的商業決策。

（二）隱私計算的應用場景

隱私計算可能在以下一些應用場景中得到應用：

1. 醫療數據分析：通過數據分析提高醫療服務質量，同時保證患者隱私權。可以採用隱私計算技術，在保證患者隱私的前提下進行數據分析。
2. 社交媒體分析：通過數據分析了解用戶喜好，進行推薦和廣告投放。可以採用隱私計算技術，在保證用戶隱私的前提下進行數據分析。
3. 金融數據分析：通過數據分析提高金融機構的風險管理能力，同時保護客戶隱私。可以採用隱私計算技術，在保證客戶隱私的前提下進行數據分析。

 Source: Nature

隱私計算在區塊鏈行業中有著廣泛的應用。

1. 金融服務：隱私計算可以用於用戶認證、交易記錄等。
2. 智能合約：隱私計算可以用於智能合約的開發。
3. 社交媒體：隱私計算可以用於社交媒體中的用戶認證、數據分析和存儲等。
4. 供應鏈：隱私計算可以用於供應鏈中的數據存儲、軌跡跟踪和倉儲等。
5. 數據分析：隱私計算可以用於數據分析，以確保數據安全性和隱私保護。
6. 醫療保健：隱私計算可以用於醫療保健中的數據存儲、軌跡跟踪和倉儲等。
7. 數字身份：隱私計算可以用於數字身份的開發。

以上就是隱私計算在區塊鏈行業中的細分應用場景。總之，隱私計算是一種重要的技術。它可以在保護數據隱私的同時，為眾多行業提供更好的數據分析能力。隱私計算既可以從保證數據在行業的各個組織之間發生交互過程中的安全和隱私，又能打消個人或者組織對於數據安全性的擔憂，從而獲得更多的數據支持。

四、隱私計算的阻礙

隱私計算目前發展的瓶頸主要有三個方面：

1. 技術難題：隱私計算需要把數據分析和隱私保護結合起來，這需要一系列新的算法和技術來實現。目前，這方面的技術沒有完全成熟，還需要不斷探索和完善。
2. 標準缺失：隱私計算作為一個新興領域，缺乏統一的標準和規範，導致不同的技術方案之間難以兼容和互通。這阻礙了隱私計算的普及和應用。
3. 信任難題：隱私計算涉及到敏感的個人隱私，如果沒有足夠的信任機制，很難獲得用戶的信任和接受。目前，隱私計算領域還沒有完善的信任體系，需要在技術和管理方面進行深入研究。

（一）隱私計算的技術難關

隱私計算技術目前面臨著幾大難題：

1. 數據保護和隱私保護的平衡問題。隨著大數據分析技術的發展，數據分析常常需要涉及到大量個人敏感信息，如何在保證分析準確性的同時保護用戶的隱私成為一個重要問題。
2. 隱私計算的安全性問題。隱私計算需要使用到分佈式計算技術，如何保證數據在分佈式計算過程中不被篡改或洩露成為一個技術難題。
3. 隱私計算的可擴展性問題。隨著數據量的增大，隱私計算系統如何在保證隱私的同時保證分析的可擴展性成為一個挑戰。
4. 隱私計算的實現問題。隱私計算系統需要在算法、架構和實現等方面進行深入研究，如何實現高效、精準的隱私計算成為一個技術難題。

（二）隱私計算的標準缺失

目前，隱私計算領域存在若干個缺失難題，如：

1. 可靠性問題。隱私計算需要在保證數據隱私的同時，也要保證數據的準確性和可靠性。但目前許多隱私計算技術都存在可靠性問題，如加密算法的攻擊和破解，隱私混淆算法的魯棒性等。
2. 可擴展性問題。隱私計算技術需要支持大規模數據處理，但目前許多隱私計算方法都存在可擴展性問題，如計算複雜度高、性能瓶頸大等。
3. 可驗證性問題。隱私計算需要對數據隱私保護機制進行可驗證，但目前許多隱私計算方法都存在可驗證性問題，如無法驗證數據是否被篡改、隱私保護機制是否可行等。
4. 存儲性問題。一方面，隨著數據分析技術的不斷發展和應用，數據的存儲、分析和利用的方式也在不斷變化。在這種情況下，保護個人數據隱私的機制需要與時俱進，以適應不同的數據存儲、分析和利用方式。但目前，由於數據隱私保護機制的不同部門之間缺乏協同性，導致隱私保護機制的更新和完善進展緩慢，無法及時適應數據分析技術的發展。另一方面，隨著數據分析技術的發展，數據的存儲、分析和利用也越來越多樣化。在這種情況下，保護個人數據隱私的機制需要涵蓋多種不同的數據存儲、分析和利用方式。但目前，由於數據隱私保護機制的不同部門之間缺乏協同性，導致各個部門的隱私保護機制存在重疊和矛盾，使得隱私保護機制的實施和執行混亂。

（三）隱私計算的信任缺失

隱私計算目前存在信任難題，因為在數據分析過程中，數據需要進行綜合分析，經常需要將多方數據聯合分析，這就需要涉及數據隱私問題。例如，在銀行業中，銀行通常需要與多方協作分析客戶信用信息，但是如果將客戶的敏感數據直接暴露給外部合作方，會帶來隱私洩露的風險。

為了解決這一信任難題，目前已有一些方案提出，如區塊鏈技術、加密技術、匿名化技術等。這些技術可以有效保護數據隱私，但是它們也存在一些局限性。例如，區塊鏈技術的性能有限，無法應對大規模數據分析的需求；加密技術可能會對數據分析產生影響，影響數據分析的準確性。

因此，要解決隱私計算的信任難題，需要在保護數據隱私的同時，提高數據分析的準確性和效率。這需要在技術、法律和製度層面上加以研究和改進，以便找到一種可行的解決方案。

五、「隱私計算+ 區塊鏈」的潛力

當前，結合隱私計算結合區塊鏈技術正在迅速發展。近幾年，隨著科技的發展，結合隱私計算結合區塊鏈技術受到了更多的關注。特別是隨著加密貨幣的出現，使得結合隱私計算結合區塊鏈技術變得更加常見。未來，結合隱私計算結合區塊鏈技術的發展將會越來越快，而且將會進入更多的領域。比如，隱私保護方面將會有更多的應用，還可以在金融領域中更好地運用，以保護金融交易的安全性和便利性。此外，結合隱私計算結合區塊鏈技術還可以運用於物聯網、自動駕駛等領域，以保證設備之間的安全通信。

（一）「隱私計算+ 區塊鏈」的融合

目前，隱私計算和區塊鏈技術發展趨勢主要體現在以下幾個方面：

1. 聯合應用：隱私計算技術和區塊鏈技術相互結合，在大數據分析中提供更好的隱私保護和安全保障。
2. 智能合約：利用區塊鏈技術支持的智能合約，可以實現隱私計算的自動化和規範化，提高數據分析的效率和準確性。
3. 去中心化：通過區塊鏈技術的去中心化特性，可以實現對隱私計算過程的透明化和可信化，保證數據分析的公平性和公正性。
4. 高性能計算：區塊鏈技術能夠支持高性能計算，可以有效地提升隱私計算的速度和效率。
5. 可擴展性：區塊鏈技術具有良好的可擴展性，可以支持大規模的隱私計算，滿足不斷增長的數據分析需求。

（二）「隱私計算+ 區塊鏈」的難題

目前，隱私計算與區塊鏈技術的結合存在一些困難。

1. 區塊鏈技術本身是一種分佈式賬本技術，具有不可篡改、去中心化等優點，但這些優點也同時帶來了一些問題，比如區塊鏈的性能、安全性和公平性問題。在數據存儲和交易中容易被黑客入侵和篡改，對數據安全造成威脅。
2. 隱私計算與區塊鏈技術的結合還存在隱私保護問題。隱私計算涉及到大量數據的處理和分析，如果將這些數據直接存儲在區塊鏈上，就可能會暴露個人隱私，因此需要開發出創新機制來保護隱私。
3. 隱私計算與區塊鏈技術的結合還需要解決數據合法性和準確性問題。由於區塊鏈技術的分佈式特性，數據的產生和存儲都是分散的，因此需要開發出一些機制來保證數據的合法性和準確性。隱私計算的技術還不夠成熟，在計算過程中會導致數據失真和精度下降，影響數據分析的準確性。
4. 結合隱私計算與區塊鏈技術需要大量的計算資源和儲存空間，使得成本高昂，不利於普及應用。
5. 隱私計算與區塊鏈技術之間的兼容性也是一個問題，需要通過統一的技術標準來保證數據的互通和安全性。

因此，結合隱私計算與區塊鏈技術的發展還需要繼續探索和完善，才能更好地應對技術挑戰，實現更高效和安全的數據分析與存儲。總的來說，目前隱私計算與區塊鏈技術的結合還需要在技術層面上進一步研究和探索，解決上述的技術難題。

六、隱私計算公鏈生態發展

在技術方面，隱私計算公鏈項目也取得了長足的進展。一些項目採用了先進的加密技術，實現了多方計算、隱私保護等功能，為用戶提供了更安全、更私密的數據分析服務。根據數據分析，這類項目的用戶數量和交易量均呈現上升趨勢，表明市場對隱私計算公鏈技術的需求日益增長。此外，隱私計算公鏈項目的參與者也不斷增多，吸引了眾多知名企業和投資機構的關注。

總的來說，隱私計算公鏈項目目前發展良好，具有廣闊的發展前景。隨著社會對數據隱私保護的需求日益增長，隱私計算公鏈技術將在更多領域得到應用，為用戶提供更好的服務。當我們評估一條隱私計算公鏈時，需要從以下方面進行分析對比：

1. 可用性：隱私計算公共區塊鏈項目需要保證數據的可用性，包括防止網絡故障、節點宕機等。
2. 安全性：隱私計算公共區塊鏈項目需要保證數據的安全性，包括防止第三方攻擊、數據洩露等。
3. 隱私性：隱私計算公共區塊鏈項目需要保證數據的隱私性，包括對稱加密、非對稱加密等技術來保證數據不被洩露。
4. 開放性：隱私計算公共區塊鏈項目需要開放源代碼，方便社區參與開發和審計。
5. 可擴展性：隱私計算公共區塊鏈項目需要具備良好的可擴展性，能夠應對海量數據的存儲和處理。
6. 社區活躍度：隱私計算公共區塊鏈項目需要具備良好的社區活躍度，包括參與開發、參與社區治理等。
7. 技術創新：隱私計算公共區塊鏈項目需要具備良好的技術創新能力，能夠不斷提供新的技術解決方案。
8. 用戶友好：包括用戶界面友好性、操作流程合理性、交互效率等。此外還需要評估該項目的功能完備性，包括數據存儲、訪問、查詢、統計分析等方面。

1.Aleo

簡介：Aleo 是第一個支持私有和可編程應用程序的去中心化開源平台。 Aleo 使用零知識證明解決隱私問題、可編程的隱私公鏈，通過零知識證明技術隱藏參與者、智能合約、金額等交互細節。

融資：2021 年4 月20 號Aleo 獲得了2800 萬美金的a 輪融資，A16z 領投，coinbase ventures 和polychain capital 跟投。 2022 年2 月7 日，Aleo 宣布完成2 億美金的B 輪融資，本輪融資由softbank 和kora management 領投，A16z 和老虎基金跟投。

最新進展：Aleo 在8 月-10 月間運行測試網3。第一階段（8 月）面向開發者，開發人員可以開始編寫、部署和執行程序。第二階段（9 月）面向證明者，證明者解決Coinbase 謎題（PoSW）以獲得學分。第三階段（10 月）面向驗證者，驗證者通過出塊獲得獎勵。 Aleo 將在測試網3 的3 個階段將2500 萬個Aleo 積分（ALEO）分發給開發者、證明者和驗證者社區。同時Aleo 團隊計劃在今年第四季度上線主網。

 Source: Aleo

2.Secret Network

簡介：Secret Network 是基於Cosmos SDK 和Tendermint core 共識機制構建的一條Layer 1 隱私公鏈，通過IBC 協議能夠與其他開通IBC 接口的Cosmos SDK 應用鏈實現互操作性。 Secret Network 主要通過以下幾個主要組成部分實現數據隱私：加密智能合約（Secret Contract）和可信執行環境（TEE：Trusted Execution Environments）。

 Source: Secret Network

融資：2021 年5 月完成由Arrington Capital 和Blocktower Group 領投的1150 萬美元融資。 1 月20 日，Secret Network 宣布推出4 億美元的生態系統基金以加強生態建設，投資方包括Alameda Research、Dragonfly Capital、Fenbushi Capital 等。

3.Oasis Network

簡介：Oasis Network 是支持隱私、可擴展的Layer1 區塊鏈，旨在為私有、可擴展的DeFi 提供支持。 Oasis Network 具有通證化數據的設計，通過該設計，用戶可以通過將其數據在Oasis Network 支持的應用中質押來獲得獎勵。

 Source: Oasis Network

融資：2018 年11 月融資4000 萬美元，投資機構包括A16Z、Polychain Capital、Binance Labs、Pantera Capital 等知名風投；2021 年11 月推出1.6 億美元的生態發展基金，資金來源包括FBG、Jump Capital、 NGC Ventures、Oasis Foundation、Pantera Capital 等投資機構，生態基金的應用場景包括Defi、NFTs、元宇宙和數據代幣化。

最新進展：Oasis 將推動首個EVM 兼容隱私ParaTime Sapphire 主網上線，進行主網升級以加強現有的隱私ParaTime Cipher，以實現基於WebAssembly（WASM）的隱私智能合約功能。

4.PlatON

簡介：PlatON是一條採用多方安全計算（MPC）的隱私和智能計算公鏈。 「計算互操作性」是其核心特徵。 PlatON 通過構建由可驗證計算、安全多方計算、零知識證明、同態加密等密碼算法和區塊鏈技術組裝而成的計算系統，為人工智能、分佈式應用程序開發人員、數據提供者和有計算需求的組織、個人提供公共基礎設施。

融資：2018 年7 月份在舊金山正式發布以來，兩輪共計融資超過5000 萬美金，第一輪融資由Hashkey Capital、Youbi Capital 聯合領投，Hash Global Capital、SNZ Capital、Fundamental Labs 等投資機構共同參與發起。第二輪融資由複星集團聯合創始人、曾任復星集團總裁及CEO 的梁信軍先生髮起，由高山資本和Hash Global Capital 領投，新加坡OUE 集團、亞洲領先的保險資管機構及其他家族辦公室共同參與。

 Source: PlatON

最新進展：PlatON 在持續推進2.0 的更新，PlatON 2.0 將採用三層網絡的技術架構方案，分別是Layer1 共識層、Layer2 隱私計算網絡Metis、Layer3 AI 代理自治網絡Horae 。三層架構的設計，旨在以去中心化方式聚集隱私AI 計算所需的數據、算法和算力。

隱私計算公鏈項目在發展過程中應該重點關注技術的突破和差異化戰略的落實，以應對市場競爭的挑戰。例如，通過持續改進技術，提升隱私計算的性能和安全性；通過開發獨特的應用場景和優質的用戶體驗，為用戶提供更加優質的服務。

七、隱私計算公鏈如何突出重圍？

隱私計算公共區塊鏈項目可以通過以下幾點來在競爭中脫穎而出：

（一）強大的隱私保護技術

在開發過程中，採用領先的隱私保護技術，如零知識證明、多重簽名等，以保證用戶信息的安全性和隱私性。一種方法是採用加密技術，例如零知識證明或聚合簽名，來保護交易數據的隱私。這種技術能夠在不洩露交易細節的情況下證明交易的合法性。

另一種方法是採用區塊鏈擴展技術，例如分片技術，來提高網絡的處理能力和安全性。這種技術能夠讓多個節點同時處理交易，提高交易的處理效率，同時降低交易被破解的風險。

（二）高效的交易處理能力

優化區塊鏈的架構和算法，使交易處理能力更高效，提高系統的可擴展性和穩定性。一種方法是採用高效的隱私計算算法，如零知識證明、內容匿名化等，來保護交易信息的隱私，同時不影響交易處理的效率。項目方也可以採用更快速、高容量的分佈式存儲系統，來確保區塊鍊網絡能夠進行大規模、高速的交易處理。

此外，項目方還可以通過不斷完善和升級網絡的技術架構，來提高網絡的可擴展性和彈性，使其能夠應對不斷增長的交易流量。最後，項目方也可以與第三方合作，搭建快速、安全的支付通道，提供多種安全的交易方式，滿足不同用戶的需求，增強項目的競爭力。

（三）完善的應用生態

為用戶提供豐富的應用場景，構建完善的應用生態，為用戶提供便捷、安全的區塊鏈服務。隱私計算公共區塊鏈項目可以通過下列方式在應用生態中脫穎而出：

• 通過高效的隱私保護技術，為用戶提供安全有保障的隱私保護服務，並建立良好的口碑。
• 建立合作夥伴關係，與其他項目合作開發應用，擴大應用範圍和用戶群體。
• 通過提供優質的開發者工具和資源，支持開發者開發隱私保護應用，吸引更多的開發者加入。
• 積極參與行業峰會和研討會，展示項目成果，吸引投資者和合作夥伴的關注。
• 加強對用戶需求的收集和分析，不斷改進項目技術和服務，滿足用戶的需求。

（四）創新的社群治理模式

DAO 的匿名化將是不可阻擋的趨勢。推行公平、透明、可信的社群治理模式，讓用戶參與其中，建立良好的社群氛圍。隱私保護是目前區塊鏈技術面臨的一大挑戰，許多用戶因為擔心隱私洩露而不願意使用區塊鏈應用。因此，隱私計算公共區塊鏈項目可以提供更完善的隱私保護機制，如隱私計算技術、匿名賬戶系統、隱私保護協議等，來吸引用戶加入DAO 治理。

一種方式是通過在DAO 治理中強調隱私計算的重要性並向社區展示其獨特優勢。例如，提供更安全、更高效的隱私保護機制，以及與其他公共區塊鏈項目相比具有更低的交易成本等。同時，可以通過與相關專家和機構合作，為隱私計算項目提供更多的技術支持和合法合規保障。此外，還可以通過與社區成員的溝通和互動，收集並滿足社區的需求，為隱私計算項目的發展提供更多的支持。

總結

2022 年隱私計算公共區塊鏈項目的發展趨勢可以總結為三個方面：

• 技術創新：隱私計算技術將在2022 年進一步發展，開發出更加高效、安全的隱私保護技術。例如，混合加密技術、私鑰加密技術、聚合簽名技術等都將得到更多應用。
• 市場擴張：隱私計算公共區塊鏈項目將進一步擴張其市場份額，逐漸成為區塊鏈領域的主流技術。例如，隱私計算項目Zcash 已成為支持隱私計算的公共區塊鏈項目中市值最大的，在2022 年有望繼續保持領先地位。
• 應用拓展：隱私計算公共區塊鏈項目將逐漸擴展其應用領域，拓展到更多行業。例如，隱私計算技術可以應用於醫療行業，用於保護患者個人信息的安全；也可以應用於DeFi 行業，用於保護用戶隱私。隱私計算公共區塊鏈可以用於智能合約安全審計和保護，確保智能合約執行過程中的隱私安全，也可以用於DID 驗證，通過對用戶信息的加密存儲和安全驗證，確保身份信息的安全性和真實性。隱私計算公共區塊鏈可以用於遠程訪問控制，通過對訪問權限的加密存儲和安全驗證，確保系統的安全性和可控性，也可以用於跨境支付，通過對交易信息的加密存儲和安全驗證，確保交易的安全性和可信性。

未來隱私計算技術將得到進一步完善，使得數據在傳輸過程中更難被竊取和破解。隱私計算公共區塊鏈項目將更多地應用於金融、醫療、政府等領域，提高數據安全性和審計可追溯性，同時將與其他區塊鏈技術，如模塊化、集成層、智能合約等相結合，實現更多的應用場景。

值得警惕的是，隱私計算公共區塊鏈項目將面臨更多的監管挑戰，需要與相關部門溝通協調，確保數據隱私合法合規。該領域將會有更多的競爭對手出現，需要不斷創新和提陞技術，才能在市場中佔據優勢。