隐私计算词典丨一文读懂安全多方计算

前言：隐私计算赛道作为当下的风口赛道，无数企业纷纷涌入，抢跑占道。作为一家专注于区块链隐私计算赛道科普入门的垂直媒体，同时也是针对隐私计算兴趣者开放的低门槛入口，我们汇总并分类了隐私计算行业内晦涩难懂的名词，编写了「隐私计算词典」板块，帮助大家理解、学习。

前两篇，我们分别从「数据安全」和「云计算」两方面入手，讲解了对于「隐私计算」一词的理解。而在「隐私计算」实现方面，所有的理论必定需要技术作支撑，因此，接下来我们将一一介绍有关于实现「隐私计算」的技术手段。?近年来，有很多隐私计算技术取得了关键突破，并对未来产业的发展产生了重要的影响，其中安全多方计算、可信执行环境、联邦学习和区块链辅助的隐私技术工具被认为是目前产业最重要的四大技术发展方向。?考虑到「隐私计算词典」板块的核心目的是为了让大家更好地理解隐私计算技术，因此，本文将抛开晦涩难懂的密码学原理等理论，只针对技术概念进行入门科普。

上海陆家嘴“十四五”规划：在区块链、隐私计算等领域积极构建良好生态:8月12日，上海市《自贸试验区陆家嘴片区发展“十四五”规划》正式发布。《规划》显示，“十四五”时期，陆家嘴将进一步强化国际化水平最高、生态功能最完整、营商服务最优三大优势，加快建设全球人民币金融资产配置中心。推动专业服务业进一步向新经济、新业态、新领域延伸拓展，在区块链、隐私计算等领域积极构建良好生态，赋能新经济，推动数字化转型。[2021/8/12 1:50:26]

此篇，我们来介绍隐私计算技术之「安全多方计算」。

首先，我们先代入以下几个情景——

小明、小红和小刚三人是好朋友，某天他们想知道谁的存款更多，但又不想公开自己的存款，此时该怎么办？甲认为自己得了某种遗传疾病，乙有含有所有疾病DNA模型的数据库，甲想验证自己的想法，但同时不希望自己的DNA被乙采集，此时该如何是好？?A、B、C三家公司现有一个项目需要共同合作，但在合作时，需要三家公司各自提供部分数据资源，但谁都不愿意公开自己收集到的数据，此时该采用什么办法才能让合作继续进行？通常情况下，解决上述问题的策略是假设有可信任的第三方或是可信任的服务平台。但是在目前多变、不确定和充满对立的环境中，依托第三方极具风险，因此采用这种方式并不合适。?

隐私计算研发企业富数科技完成数亿元C轮和B轮融资:7月15日，富数科技宣布完成数亿元C轮和B轮融资，其中C轮融资来自中国互联网投资基金、同创伟业，B轮融资来自亚信安全、晨山资本等，累计金额达数亿元。富数科技成立于2016年，是国内最早入局隐私计算的公司之一，2019年上线独立自主研发的安全计算平台Avatar，截至目前已合作50+家企业，包括金融、政务、运营商、电力等诸多领域，初步完成重点商业场景的全覆盖。（界面新闻）[2021/7/16 0:56:30]

孙宇晨：2020年波场推出4.0升级，将隐私计算、PBFT一键发链等技术引入波场:8月5日15:00，2020年纷智云端峰会第三场直播正式开启，本场云会议由元界DNA总冠名，蚂蚁节点联盟、金色财经联合主办，主题为“DeFi领航数字金融最前沿”。

TRON波场创始人孙宇晨首先回顾了2017年在纷智峰会上诞生了诸如波场、币安、金色财经等行业顶尖的企业与公司。三年过去了，2020年波场推出了4.0强势升级，将隐私计算、企业级服务、PBFT一键发链、跨链等全球最新技术引入波场区块链，与此同时，波场入局DeFi取得强势进展，最后他祝贺2020年纷智峰会取得圆满成功。[2020/8/5]

那么，究竟如何在保护数据私密性的前提下解决问题？通过分析，我们不难发现以上情景有两个共同点：?

Felix：隐私计算目前最快落地的场景在金融行业:5月22日19点，ARPA联合创始人&CEO Felix Xu受邀参加京东数科大咖视界，分享主题为隐私计算赋能金融数据共享。Felix就数据行业现状，隐私计算技术，以及ARPA与京东数科在金融数据领域的尝试进行了阐述。

Felix指出：隐私计算最快落地的场景在金融行业，原因是金融数据较完善、价值高、监管要求高。金融机构风控和黑名单共享对于隐私计算需求强烈，有望最先落地。同时产品需要标准化，减少对企业现有IT系统的影响。[2020/5/22]

两方或者多方参与基于他们各自隐私数据输入的计算任一参与方不愿意让其他任何人知道自己输入的信息对此，华裔计算机科学家、图灵奖获得者姚期智教授提出了解决办法——「安全多方计算」。?

动态 | 去中心化隐私计算方案ZEXE正式在Github上建立代码库:新的去中心化隐私计算方案ZEXE正式在Github上建立代码库。ZEXE 方案由研究人员Sean Bowe（Zcash）、Alessandro Chiesa（加州大学伯克利分校）、Matthew D. Green（约翰霍普金斯大学）等人通过论文《Zexe：Enabling Decentralized Private Computation》提出，利用包括零知识证明、递归证明合成等密码学知识，在保护数据隐私的前提下，实现高效的链下计算和链上验证。该方案目前尚处于学术概念验证阶段。[2019/4/7]

安全多方计算，全称SecureMulti-PartyComputation，用于解决一组互不信任的参与方之间保护数据机密性的协同计算问题。多个参与方共同参与协同计算，输出计算结果，并保证任何一方均无法得到除应得的计算结果之外的其他任何信息。?

安全多方计算的技术架构如下图所示：?

图片来源：《数据流通关键技术白皮书》?

如图，我们可以将计算过程分成以下步骤：?

发起计算任务，枢纽节点传输网络及信号控制各数据持有方发起协同计算任务通过枢纽节点进行路由寻址，选择相似数据类型的其余数据持有方进行协同计算节点根据计算逻辑，从本地数据库中查询所需数据，共同就计算任务在数据流间进行协同计算在保证输入隐私性的前提下，各方得到正确的数据反馈简单说，所有参与方在参与计算时输入数据至节点，节点统计所有参与方的数据统一进行协同计算，获取计算反馈，最终将结果给到参与方，这个过程便称为安全多方计算。?

需要注意的是，不论是在输入信息的过程中，还是在获得反馈结果后，各参与方的输入信息都做到了加密保护，无法获取自己以外的其他人输入的信息。换句话说，安全多方计算可以保证获取数据价值，却不泄露原始数据内容。

通过以上介绍，我们可以总结出安全多方计算的三个特点：?

安全性安全多方计算研究的是各参与方在协作计算时如何对各方隐私数据进行保护，重点关注各参与方之间的隐私安全性问题，即在安全多方计算过程中必须保证各方私密输入独立，计算时不泄露任何本地数据。?

准确性多方计算参与各方就某一约定计算任务，通过约定安全多方计算协议进行协同计算，计算结束后，各方得到正确的数据反馈。?

去中心化协同计算中，各参与方地位平等，不存在任何有特权的参与方或第三方，提供一种去中心化的计算模式。?

随着数字经济的飞速发展，众多企业越来越向着「数据为王」的方向发展，对于现在的企业来说，技术似乎已不是难以跨越的鸿沟，而数据正逐步成为企业之间角逐的资本。?

安全多方计算作为密码学研究的核心领域，可以运用在日常生活的方方面面，例如共享医疗信息却不想泄露患者隐私，公司之间合作但又不想公开已有数据资源等类似情况。?

虽然安全多方计算也被吐槽说过于强调安全性，导致效率的降低，但是在众多应用场景下，人们需要的不是效率，而是足够的安全。?

对此，安全多方计算技术的确可以提供一个安全、私密、可信的数据信息处理方式，为解决网络环境下的信息安全提供了新的思路，真正解决了实现数据可控共享和保证数据信息安全性之间的两难问题。?

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