隐私计算的迅猛发展不仅是一个挑战，也是一个机遇

毫无疑问，隐私计算本身具有巨大的价值和应用前景，但要实现百亿级的市场规模，突破商业化发展的瓶颈，还有很长的路要走。

在当前区块链产业前沿发展的探索中，“私有计算”正逐渐兴起。

目前，无论是bat这样的大公司，还是初创科技企业，都纷纷进入隐私计算局。蚂蚁金融服务、腾讯云和百度都推出了自己的产品。一些专注于隐私计算生产的初创企业，如华控清教和富时科技，也正在崛起。

什么是“隐私计算”？它能在区块链和未来数字经济中扮演什么角色？隐私计算的挑战是什么？

隐私计算火爆

隐私是个人或企业的敏感话题。近年来，关于“大数据”、“感觉手机在监控消费者偏好”、“外卖哥被困算法”等话题的讨论，反映出人们对数据安全和个人隐私的要求越来越高。

那么，什么是隐私？隐私计算如何达到隐私保护的目的？

隐私计算是一种由两个或多个参与者共同计算的技术和系统。参与者在不公开自己数据的前提下，通过合作对自己的数据进行联合机器学习和联合分析。

隐私计算的参与者可以是同一组织或不同组织的不同部门。

隐私计算的主要目的是使数据在各个方面都“可用且不可见”。与传统的数据安全方法相比，隐私计算**创新性的亮点是实现数据的物理去中心化和逻辑中心化。在保证数据安全和隐私的同时，挖矿数据价值，促进价值流通。

隐私计算作为一种跨学科的集成技术，涉及多方安全计算、可信硬件、联邦学习、差异隐私、区块链等相关概念。

目前业界主流的技术路线有三类：联邦学习（FL）、安全多方计算（PC）和保密计算（CC）/可信执行环境（TEE）。

在全球权威技术研究和分析公司Gartner发布的2021年需要深入探讨的9个重要战略技术趋势中，隐私计算也进入了榜单；

区块链和隐私计算需要结合起来

业内人士普遍认为，区块链和隐私计算需要相互结合，相互启用，才能有效。区块链是为了解决去中心化和信任的问题，而隐私计算则是为了确保个人和商业组织的隐私不会在链上被泄露。两者的结合是未来构建分权社会的必由之路。

《腾讯隐私计算白皮书》特别提到，虽然隐私计算实现了多方协同计算过程中输入数据的隐私保护，但原始数据、计算过程和结果都面临可验证性问题。

区块链由于其共享账本、智能合约、共识机制等技术特点，可以实现计算过程中原始数据的在线验证和关键数据及环节的在线追溯，从而保证计算过程的可验证性。

因此，将区块链可信证明技术应用于隐私计算可以保护数据隐私，增强隐私计算过程的可验证性。

与区块链行业相比，众所周知，区块链**的优势在于缺乏中心化管理和所有权。如何让用户相信并参与管理自己的数据？用户是否有合理的动机？

“有必要在区块链之外加入强大的数据安全体系，建立安全闭环。国际密码学应用科学家、yottachain创始人王东林告诉联信，数据流在整个过程中都受到数据安全系统的保护，没有任何安全漏洞，以确保用户之外的任何人（包括项目方）都不能偷看用户的数据。

王东林强调，区块链本身并不能保证数据的隐私。区块链使用加密哈希和签名，但不包括加密。数据的私密性需要通过在区块链之外增加一个特定的数据安全系统来实现。激励机制是区块链的主要价值之一，但激励是否合理取决于项目的设计和运营。

“可以说，合理的激励措施是可行的，但大多数项目是不可行的，”王说

因此，在区块链行业，隐私计算也被认为是通往Web3.0的必经之路。Web3.0的关键属性是数据的所有权属于用户。隐私计算是为数不多的能够提供多方数据联合计算的技术之一。它可以使数据在一个安全的环境中执行并受到保护。

正在着陆

经过2019年技术普及和市场教育阶段，2020年大规模概念验证和试点部署阶段，隐私计算将于2021年进入真正规模应用阶段。

以医学领域为例，患者数据更为敏感，基于医学数据的科学研究通常需要大量的样本。单一数据源的数据量难以满足海量数据的需求，数据共享过程会带来隐私泄露的风险。在利用隐私计算技术进行多方协作的过程中，可以有效防止与敏感信息相关的医疗数据泄露，保证数据安全。

目前，多家医疗机构通过横向联邦学习的解决方案，在各医疗机构数据不出域的前提下，联合构建了目标检测模，使得有效训练数据显著增加。据介绍，由多个联合会培训的模式，其绩效比单一医疗机构培训的模式高出30%以上。

在金融行业，富数据科技合伙人、**总监黄凤晓曾对媒体表示，私有计算技术可能成为私有流量平台之间的边界，它可能重构流量业务的内在逻辑和商业模式。

举个简单的例子，银行存款用户数量众多，但单纯依靠银行的客户数据，很难圈定有购买理财兴趣的用户。一般操作是通过API或离线库购买第三方数据公司的标签。API查询行为在很大程度上会对银行客户ID的隐私造成威胁。而隐私计算可以从技术上保证此类业务的隐私数据安全。

通过案例分析可以发现，目前隐私计算技术主要应用于金融、互联网、政务、通信、医疗等领域，主要应用场景有**营销、金融风险控制、医疗健康、身份验证等。

“隐私计算融入区块链技术领域已经有好几年了，但过去由于应用场景不突出，痛点不明确，在实际的业务场景中找不到**的价值。”，坦率地说，隐私和安全是区块链协议中最基本的存在。但由于以往分布式数据的实际落地场景并不突出，因此对隐私计算并不担心，“数据的价值是无限的，但只有在保证数据的隐私性和安全性的前提下，才能体现和发挥其价值。”

这既是机遇也是挑战

毫无疑问，隐私计算本身具有巨大的价值和应用前景，但要实现百亿级的市场规模，突破商业化发展的瓶颈，还有很长的路要走。

一方面，目前市场对隐私计算的认识、认可度还不够。由于隐私计算技术的复杂性和“黑箱”现象，使得大多数用户难以理解和信任隐私技术。如果对技术的理解不够全面，用户就会对技术应用的效果产生过高的期望。

以“区块链+数字身份”的行业应用为例，一位区块链行业的**产品经理告诉链新，主要的发展瓶颈是：一是区块链技术和数据隐私保护技术的性能低下；第二，用户隐私保护与企业数据实现的商业模式之间存在冲突。在安全多方计算不成熟的前提下，保护用户隐私的唯一途径是授权认证，而不是授权身份信息，这可能导致企业参与动机不足；第三，did和私钥很难记忆，需要用户自己保存，所以对用户的门槛很高。

另一方面，技术推广的成熟商业模式仍在形成。目前市场处于快速发展的初期，明确的激励机制、利益分配机制、通用平台收费机制等商业落地模式尚未形成，难以支撑技术的大规模推广。

以“区块链+不动产登记”的行业应用为例，目前主要是针对信息登记实现信息层面的交换，而没有实现资产和价值的转移。

“其社会效益和示范价值巨大，但从目前的商业模式来看，盈利能力相对有限”，中国通信工业协会区块链专委会轮值主席于建宁说，对连心分析认为，制约因素之一是信息共享与隐私保护在一定程度上的矛盾。

“不动产登记涉及多方参与。在多方参与的过程中，需要区块链多方账本的信息共享，但共享后如何保护每个参与者的数据隐私？如何利用好隐私计算等技术，在信息共享的前提下保护隐私和安全，使数据可用和不可见，也是未来亟待解决的问题。”于建宁对新链说。

此外，相关法律、标准、规则的缺失、数据审计、保险等行业的配套也是制约隐私计算发展的重要原因。

值得注意的是，目前还没有真正意义上的杀手级隐私计算应用，距离决定结果的时候还很遥远，因此发展潜力巨大。随着大数据产业的快速发展，效率、性能、成本等综合能力将成为隐私计算产业竞争中各类主体的重要抓手。