區塊鏈:區塊鏈如何助力數據共享隱私保護？_ARP

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%，。

報告：區塊鏈將對企業產生重大影響:金色財經報道，Ripple近期發布了一份報告，該報告匯集了來自全球各地的思想領袖，展示了區塊鏈技術的全球影響力。此外，該報告強調了能夠滲透金融業的重要性，因為其性質更為保守。

報告稱，在全球金融機構的調查中，75% 的受訪者認為區塊鏈將在未來五年內對業務產生巨大或重大的影響。來自拉丁美洲和亞太地區的領導人帶頭沖鋒，每個地區超過 80% 的受訪者表達了這種觀點。

此外，鑒于金融業傳統上的保守性質以及區塊鏈技術仍然是一項相當新的技術，這是一個了不起的共識。這種熱情在很大程度上植根于技術改變我們思考和轉移價值的方式的能力，高效、可靠且具有成本效益。[2022/7/3 1:47:12]

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。

公告 | 拉卡拉：與廣州金融局簽訂協議 搭建小貸行業的監管區塊鏈及數字化監管服務平臺:拉卡拉公告，公司與廣州市地方金融監督管理局簽訂了《小貸行業數字化金融監管服務合作框架協議》。廣州金融局委托公司，基于區塊鏈、大數據、人工智能等金融科技技術，協助搭建小貸行業監管區塊鏈及數字化監管服務平臺，實現地方政府對小貸行業主體的運行狀況進行及時有效的監督管理。公司基于為廣州市金融局搭建的監管服務平臺，提供相關的增值服務，包括為被監管主體提供風險控制、業務鑒證、司法救濟等服務，促進行業持續穩健發展。[2020/1/8]

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。

聲音 | 金融時報：區塊鏈技術可提升商業保理行業風險管控能力:金融時報今日發文“商業保理步入調整高峰期?科技助力夯實風控”。文中表示，隨著大數據、云計算等技術的發展，科技對金融行業的滲透率與日俱增，尤以在風險防控、反欺詐方面應用更為廣泛。商業保理行業也不例外。當前，金融科技與商業保理的跨界融合愈發深入，越來越多的商業保理企業應用大數據、區塊鏈等新技術來提升風險管控能力。區塊鏈技術可解決行業核心數據泄露問題。此外，區塊鏈具備數據不可篡改的特征，在保理業務中，把融資、信用風險管理、應收賬款管理和催收服務一整套流程寫在區塊鏈上，可以使金融機構和保理公司追蹤到其數據及整個鏈條的資金流向，進而大幅度降低風險。[2019/8/26]

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。

歷史上的今天 | 首次完成基于區塊鏈技術的債券交易:1. 2018年1月10日，瑞士政府成立區塊鏈特別工作組，該組是由該國財政部長和經濟與教育部長牽頭組建，該區塊鏈特別工作組將會和瑞士國家財政事務國務秘書處合作，重點關注ICO和其他區塊鏈公司的法律指導問題。

2. 2018年1月10日，一名30歲左右的電腦技術人員因為涉嫌對于兩家旅行社進行網絡攻擊并索要比特幣作為贖金在香港被捕，面臨14年有期徒刑。

3. 2018年1月10日，內布拉斯加州州參議員卡羅爾·布萊爾向內布拉斯加州立法機構提交了三項擬議法律，其中一項涉及將修改州內的洗錢法案，以期法案也能夠適用于比特幣；另外兩項則是側重于區塊鏈技術應用。

4. 2018年1月10日，投資管理公司Lombard Odier完成基于區塊鏈技術的債券交易，這在債券交易領域是歷史性事件。[2019/1/10]

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。

瑞星發布今年網絡安全預測：挖礦類病和區塊鏈安全榜上有名:瑞星公司日前聯合國家信息中心信息與網絡安全部，對2018年網絡安全趨勢做出了預測。勒索病、挖礦類病、物聯網安全、區塊鏈安全等四個領域的安全風險將呈高發態勢。其中挖礦類病或呈爆炸性增長。[2018/1/29]

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。

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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