通俗解釋隱私計算（多方安全計算）_TER

隱私計算是一個由多方參與計算的技術，本質是不透露出相關具體信息的情況下，能夠協同計算得出想要的結果。

對于個人、機構、政府，隱私計算都很重要。這里的有隱私計算更多時候可以用另外一句話代替“多方安全計算”。

多方安全計算入門

多方安全計算國內最著名（也是世界著名）的研究者是姚期智，姚期智是清華姚班創始人，圖靈獎得主，院士等等不再贅述。

“我現在非常重視的一個熱門問題是隱私保護問題。我在三十多年前提出了多方安全計算。我們兩個人中都有一個數據，想要雙份的數據合起來，但不想把數據交給對方。我們希望使這個計算完成，但是完全不透露我們的數據是什么。共享數據保護隱私現在已經成為密碼安全的一個重要領域。多方安全計算現在是一個非常熱門的關鍵技術，會在金融科技、人工智能、醫藥保護、共享數據等方面都是一個關鍵技術。現在關鍵已經成為各國怎樣能夠把技術落地。我希望我們中國也有自己原創的技術。”

俄羅斯參與與伊斯蘭世界的去美元化談判以建立獨立的金融體系:金色財經報道，俄羅斯和伊斯蘭世界目前正在討論如何深化去美元化議程，以創建一個新的金融體系。由于七國集團(G7)打算進一步限制俄羅斯進入金融體系，俄羅斯最近一直在尋求建立一種替代金融體系，使他們能夠在不依賴全球銀行聯系系統SWIFT和美元的情況下與其他國家進行交易。

此前報道，俄羅斯被跨境支付系統SWIFT移除，加密貨幣跨境交易屬性被認可，而穩定幣由于其價格穩定可能會成為首選的交易媒介；部分普通俄羅斯公民為了保護自己的資產價值，用盧布兌換穩定幣。[2023/5/22 15:17:22]

“多方安全計算（MPC：Secure Muti-Party Computation）理論是姚期智先生為解決一組互不信任的參與方之間在保護隱私信息以及沒有可信第三方的前提下協同計算問題而提出的理論框架。多方安全計算能夠同時確保輸入的隱私性和計算的正確性，在無可信第三方的前提下通過數學理論保證參與計算的各方成員輸入信息不暴露，且同時能夠獲得準確的運算結果。”

OPNX過去24小時交易量接近300萬美元，創歷史新高:4月27日消息，三箭資本創始人Zhu Su在社交媒體上發文表示，由其創辦的加密索賠和交易平臺 Open Exchange（OPNX）過去 24 小時交易量達到 296 萬美元，創下歷史新高。[2023/4/27 14:30:18]

上述多方安全計算相關內容在網上有成熟的內容，可以通過搜索“姚期智 多方安全計算”關鍵字得出。

通俗實例1

1982年，姚期智先生在《安全計算協議》（Protocols for Secure Computation）里提出了著名的姚氏百萬富翁問題。

DeFi協議StaFi將質押傭金費用減半:金色財經報道，去中心化金融(DeFi)協議StaFi周三在其博客上宣布，已將其流動性質押衍生產品的傭金費用減半，以促進其平臺的采用和增長。該協議現在將向用戶收取10%的傭金，所得收益將平均分配給驗證者和StaFi DAO財政部。此前，該協議向其用戶收取19%的質押傭金。StaFi在其帖子中表示“為了讓StaFi成為一個互惠互利的生態系統，激勵利益相關者參與該項目并為其發展做出貢獻是至關重要的。”

在新的10%傭金模式下，5%的費用將分配給驗證者，另外5%將進入StaFi DAO Treasury。剩余90%ETH獎勵的分配將通過評估驗證者資本與用戶資本的比率來確定。[2023/3/2 12:37:19]

所謂的“姚氏百萬富翁問題”，通俗化解釋就是張三和李四都是富翁，但是財產并未披露，也不要可信第三方的情況下，兩個人想要在不公布具體財產數額的情況下比出來誰更加有錢，這時候就用到了隱私計算（多方安全計算）。

Terra社區成員發起0.5% LUNA緊急資金分配的分配方法的新提案:6月6日消息，Terra社區成員發起0.5% LUNA 緊急資金分配的分配方法的新提案，提議有三個群體有資格獲得緊急資金分配：在 Terra Classic 上推出并實現產品市場匹配和 TVL 的項目、在 Terra Classic 上推出并實現了產品與市場匹配但沒有可衡量的 TVL 的項目、尚未實現產品與市場匹配（pre-PMF）的項目（發布前和上市后），并建議向符合條件的 pre-PMF 團隊分配 10 萬到 30 萬美元的 LUNA 資金。

注，Terra 生態系統復興計劃 2 指定了 LUNA 供應量的 10% 專門用于激勵 Terra 2.0 上的開發人員，其中 0.5% 為緊急基金，旨在在網絡啟動后幫助項目方們構建產品，如果產品在 1 年內未推出，則退還資金。[2022/6/6 4:04:27]

姚院士在此基本問題的基礎上發展出了通用技術框架，可以解決“百萬富翁問題”。

通俗實例2

人工智能發展迅猛，這里面有三類公司，第一類，有數據沒有算法；第二類，有算法沒有數據；第三類，有算法有數據，這類公司很多是巨頭公司比如google、字節跳動、阿里巴巴等。

對于機構來說，算法需要數據的喂養才能進化、成熟，對于數據公司來說，需要算法才能將數據智能化賦予價值。兩者結合當然很好，只是，數據給了算法公司的話，數據是可以copy和存儲的，本來是要多賺錢，結果一合作就把數據公司給收了，還是以一個極低的價格，這時候需要的是隱私計算，在不暴露數據的情況下進行算法優化，這樣數據公司獲得收益的同時保護了自己的數據資產，而算法公司的算法也可以得到優化——“多方安全計算”隱私計算就是這樣子。

但是，這種合作更多是在學術研究構想里，目前的現實世界里，基本上數據公司占據主導地位是， 有數據就有了生產資料，你能想象一個石油資源豐厚的國家搞不出自己的煉油廠和煉油技術嗎？

基本上都是算法公司直接將算法“給到”數據公司，讓數據公司進行算法培訓。

通俗實例3

張三在工行開戶，這輩子沒用過中行，現在他要去中行辦理貸款，怎么證明他的信用是良好的，是可以貸款的？工行不給中行數據，也不給你流水單，不想泄露自己的數據，又要證明自己的信用良好，于是就有了隱私計算的場景。

目前的解決方案是查一下“征信”——這里并沒有調侃的意思，只是因為征信系統自上而下的已經做得很完備了，如果不完備呢？如果沒有好的征信系統呢？如果在區塊鏈世界或者在另外一種場景下呢？那時候有隱私計算就會變得非常重要。

隱私計算目前的價值更多體現在學術價值上、科學研究上，但是不代表隱私計算在未來沒有大的用武之地。只是說目前沒有高效的通用標準可以使用隱私計算。

在區塊鏈領域，隱私計算又有其特殊意義，在下一篇文章中，我們會著重講解區塊鏈行業都有哪些項目在隱私計算賽道。

本文只是通俗化講解隱私計算，沒有涉及區塊鏈項目。至少最近一段時間多個項目方都在做隱私計算，而大家似乎分不清隱私計算、分布式計算、匿名等概念。

當然，這里也推薦各位讀者搜索關鍵字進行學習研究，整理如下：“姚期智”、“多方安全計算”、“同態多方安全計算”、“華控清交”。

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