公众号回复【隐私计算ppt】

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近日，在《DataFunSummit 2022：数据安全与隐私计算》峰会上，微众银行区块链隐私计算技术负责人李辉忠出品的隐私计算融合区块链技术论坛，邀请了来自微众银行、工业和信息化部电子第五研究所、深圳国家金融科技测评中心、中山大学、易联众云链科技的5位专家学者，以线上直播的形式，针对隐私计算融合区块链技术的发展趋势和应用实践进行了深度分享。

《区块链和隐私保护融合之道》

张开翔 微众银行区块链首席架构师

以用户为中心，在安全隐私前提下交换数据，并保护用户的权益，是所有新模式和新技术展开的起点。

张开翔结合行业在数据和隐私保护方面遇到的挑战，具体讲述了在联盟链实践中，如何通过区块链技术和隐私计算的结合，更好地实现隐私保护和数据流转。

在数字时代，数据作为不可或缺的生产要素，在各行各业都存在强烈需求。与此同时，合法合规成为大势所趋，不论国内还是国外，都在个人信息保护和数据安全等方面提出了更严格的要求。这就需要我们以用户为中心，在安全隐私前提下交换数据，并保护用户的权益，这是所有新模式和新技术展开的起点。从本质上看，就是不管用什么样的技术，都需要同时做到自主控制、尊重隐私、兑现权益。

实现这种效果有两种路径，一种是多中心化的，一种是联盟式的。微众区块链做的是联盟式的，核心是通过联盟生态的协同，共同保护用户权益，在此基础上用户和平台共同参与到实体经济建设中去，实现可持续发展。目前，经过7年多的投入，微众区块链已经构建出了面向数据新基建的全栈技术架构，完全开源，实现全套国产化支持。

在具体的场景中，隐私计算和区块链两个技术的结合是一个“双循环”的模式。从用户端来说，使用分布式身份选择性披露，然后在执行同意的前提下，个人给机构共享一些数据，尊重用户对数据的知情权和控制权，把重要的数据交给用户管理；从业务方来说，机构和机构之间通过可信传输、安全多方计算、同态加密、零知识证明等，构建一个隐私计算网络，对用户已经授权的、合规采集的业务数据进行处理，在合作机构间实现协同计算，数据不出库，隐私不泄露。

未来，这个领域还有很多技术工作要做，有可能对现有的App云平台机构之间的链路和协作模型，包括系统商业模式等，大量地更新。目前并没有哪个单一技术，可以完全满足“双循环”的要求，我们需要根据具体场景去细分需求，选择合理的技术、合理的策略。

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《链隐之术助推数字经济产业发展》

相里朋 工业和信息化部电子第五研究所数字经济创新团队负责人/主任/教授级高工

以区块链、隐私计算等为代表的数字科技，相互之间的整合既可以推动传统产业的转型升级，又可以在未来构造出庞大的线上经济体，是数字经济的核心驱动力量。

围绕区块链跟隐私计算结合如何推动数字经济产业的发展，相里朋展开了具体分享。

他谈到，数字经济是互联网和A（人工智能）B（区块链）C（云计算）D（大数据）I（物联网）等新一代数字技术与经济深度融合的产物。在政策驱动、宏观经济整体向好、国内创新水平持续提高的背景下，我国数字经济发展大有可为。以区块链、隐私计算等为代表的核心数字科技，相互之间的整合既可以推动实体经济传统产业的转型升级，又可以在未来的虚拟世界中构造出庞大的线上经济体，是数字经济的核心驱动力量。

在隐私计算融合区块链技术方面，相里朋表示，在目前数据安全与可信流转的背景下，区块链跟隐私计算结合的需求比较旺盛，如何实现跨平台征信计算的同时确保信用数据的隐私安全，是当前行业亟需解决的问题。

在这方面，相里朋具体介绍了基于区块链的跨平台服务信用联邦学习技术架构如何解决隐私泄露的例子，基于区块链技术的底层架构，利用联邦学习、同态加密、可信执行环境等技术和方法，确保服务信用数据在处理、传输、计算的过程中处于加密状态，为服务信用跨平台、跨行业的数据建模、交换和计算，从而大幅降低数据隐私泄露的可能性。基于此，还能构建一种在数据泄露或者篡改后保障数据安全的安全处理机制。整体上，这套方案可以打造出一整套可以安全共享和使用数据的核心机制。

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《金融科技测评助力金融数据安全共享》

罗丰 深圳国家金融科技测评中心 隐私计算实验室负责人

隐私计算是目前实现金融数据安全共享的主流技术路径，并形成了以多方安全计算、联邦学习、可信执行环境和区块链辅助下的隐私计算工具为核心的“3+1”技术发展方向。

罗丰以金融科技测评机构的视角，围绕隐私计算和区块链等相关技术、标准以及测评的落地，探讨了金融科技测评如何助力金融数据安全共享。

他谈到，从顶层设计到规范指引，再到指导意见，金融行业整体数据安全共享方面的相关配套政策体系在逐渐完善。在具体实现层面，隐私计算是目前实现金融数据安全共享的主流技术路径，并形成了“3+1”的技术发展方向，“3”主要指多方安全计算、联邦学习、可信执行环境，“1”主要指区块链辅助下的隐私计算工具。区块链与隐私计算互为补充、相辅相成，基于区块链分布式、可溯源、不可篡改、共识机制等特点，构建了分布式多方协作的信任机制，帮助实现数据确权、数据流通防篡改等，能更好提升数据共享安全。目前，隐私计算技术已经在金融领域的联合营销、欺诈监测、智能风控等细分应用场景下有具体案例和实践。

在金融科技测评方面，罗丰结合《多方安全计算金融应用技术规范》、《联邦学习金融应用技术要求》以及《隐私计算一体机金融应用科技要求》三个隐私计算及区块链的评测依据，详细介绍了几个评测依据的标准框架、流程，在安全、性能等方面的要求及区别。

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《基于区块链的可信联邦学习架构》

陈川 中山大学 副教授

区块链+隐私计算的国产化是未来趋势。区块链+隐私计算的应用，涉及网络、数据安全，未来将成为新基建的重要部分。

随着技术深入发展，区块链已逐步成为分布式的网络数据管理手段，其计算可验证性也为隐私计算的数据生命周期安全及计算过程可追溯提供了有效保障。陈川分享了基于区块链可信联邦学习方面的研究进展，并针对其提出的多中心化联邦架构进行理论分析，探讨未来区块链+隐私计算方向的潜在发展趋势。

他提出了一种基于委员会机制的去中心化联邦解决方案——CMFL，包含训练客户端、委员会客户端、聚合客户端、空闲客户端四个部分，通过委员会的机制创新设计，以及四个部分之间的高效协同，使得区块链跟联邦学习两者之间的特性得到了更好的互补，具有理论上的收敛性保障，以及更加健壮的鲁棒性。

对于区块链跟隐私计算的融合，陈川表示，区块链+隐私计算的国产化是未来趋势。区块链+隐私计算的应用，涉及网络、数据安全，未来将成为新基建的重要部分。目前两者融合需要解决一些问题，从外部环境来看，需要全社会整体数字化水平提高，产生更多与外部数据进行协作的需求；从技术发展来看，目前的技术成熟还需要一定的投入，主要以联邦学习为代表的隐私计算在与区块链结合的过程中，需要兼顾效率与安全的平衡。最后，也肯定需要相关法律法规的完善以及数据交易商业模式的形成。

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《“医保+商保”数据链接分布式解决方案》

王琳 易联众云链科技COO

保司、医院、医保之间存在数据断点，数据隐私、理赔数据安全存在大量风险，是造成理赔难的核心痛点。通过区块链与隐私计算技术相结合，实现医保+商保打通的一站式理赔，是保险科技发展的趋势之一。

王琳结合易联众在数字医保方面的成绩，以及分布式保险解决方案、分布式保险生态构想等内容，探讨了“医保+商保”数据链接分布式解决方案。

结合具体的实践领域，王琳介绍了技术平台的架构，以及1+2+N模式。1+2+N模式即为1条联盟链，附带SANCORE引擎和ICFS存储两大核心能力。其中，SANCORE引擎可以提升数据整合治理能力，增强数据上链渠道，解决隐私数据应用问题；ICFS存储补充区块链存储大文件的短板，多节点存储方案提升存储效率，保证数据的容灾备份能力。

在具体的实际应用场景中，针对目前商业保险中存在医保商保数据没有打通的痛点，王琳介绍了分布式保险解决方案，将保单上链，通过区块链与隐私计算技术相结合，连接医保局、医院、保司、再保等商业机构。对c端客户来说，保单服务内嵌惠民保入口，清晰展示保障责任，实现保单服务前端与短期、高频惠民保业务相互赋能，大幅提升用户体验；对链上合作机构来说，区块链构建可信执行网络，机构间部署隐私计算节点，可以实现原始数据可用不可见，关键结果上链，数据不在链上共享，有效降低保司的运营成本。

未来，微众区块链将持续关注隐私计算相关热点问题，与各方一道共同推动区块链以及隐私计算行业的健康高质量发展。