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用于身份管理的区块链:需要考虑的影响
随着我们的生活越来越多地在网上度过,物理世界变得越来越数字化,身份的概念正在发生巨大变化。验证我们是谁以及我们如何在线代表对个人和组织来说都至关重要。
人们希望对自己的身份拥有权力,并控制如何以及与谁共享他们的信息。毛球 科技 认为,组织正在面临更高的安全威胁,同时需要在数字经济中竞争、优化工作流程以及改善客户和员工体验。围绕身份的不断重组和不确定性只会减缓战略创新。
身份和访问管理( IAM )已成为管理和验证数字身份的核心构建块。但是,组织在IAM流程的设计和安全性方面面临挑战,促使他们考虑新技术。
区块链不同于现有的IAM架构,因为区块链本质上是分散的。DLT支持共享记录保存,交易、身份验证和交互通过网络而不是单个中央机构进行记录和验证。
随着网络犯罪、威胁、欺诈和资产泄露事件的激增,组织在保护敏感数据、保护IT和运营基础设施(OT)以及保护人们的身份方面发挥着至关重要的作用。许多企业IAM领导者和IT专业人士都在质疑DLT和共识技术的相关优势和风险,毛球 科技 整理如下:
在IAM流程中使用DLT的问题涉及技术、法律、商业和文化影响。这些影响应该是支持IAM 的任何架构投资的决策过程的基础。
在评估DLT可以在何处以及如何改进组织的IAM基础设施和最终用户体验时,需要考虑下面14个因素。
公司习惯于中央和专有数据存储的基础设施,这为盗窃、破坏、黑客、欺诈和丢失创建了一个蜜罐。这种模式加剧了身份凭证持有者与寻求使用它们的人(包括最终用户)之间的权力失衡。分布式身份验证和治理有望提高效率以及个人和机构的利益,但与中心化的现状背道而驰。
获得许可的区块链架构是一个需要关键考虑的因素,因为很少有企业用例可以完全公开。相反,用例需要保密性和权限才能读写已知参与者的托管区块链。这种区别对安全性、计算和可扩展性还有其他一些影响。
访问级别、特权和限制会发生变化,可识别的属性也是如此。DLT必须能够在各种连接和物联网环境中以最小的延迟准确处理验证的频率和复杂性。
用于验证和分布式访问的共识算法会影响以可扩展和可持续的方式交付服务级别协议所需的速度和计算能力。这些限制推动了IAM区块链的研发,并且是实施范围不可或缺的一部分。
数字身份功能需要可移植。区块链设计可以确保个人信息、可验证性和适当的控制在用户从一个组织过渡到另一个组织时跟随他们。可以调整这些设计以及时促进此过程。
积累大量个人身份信息(PII)的组织面临着新的和不断变化的风险、法规、以隐私为重点的竞争以及消费者日益增长的不信任。DLT支持的用例——例如自我主权身份和数据最小化——通过诸如零知识证明之类的技术提供了更强大的隐私保护。信息和共享控制可以保留在最终用户手中,而不是在数百个组织中复制和存储PII。
存在许多身份和认证标准,包括角色、属性、密钥和权利。这些必须符合通常不存在的区块链技术和跨链互操作性标准。
从集中式范式到分布式范式的转变需要数据、API、系统和治理机制的互连和协调。这不仅发生在IT和OT资产和环境日益多样化的大型组织中,而且发生在其他组织和生态系统合作伙伴中。
法规围绕个人数据,从国际、联邦和州数据保护法的拼凑到生物识别等特定领域。这些都与IAM和区块链架构决策相关。例如,GDPR的被遗忘权使公民能够删除他们的个人信息——这一概念与将PII注册到数据库的不变性不一致。
不变性——无法删除分类账上的记录——有利于安全,但它会影响PII的隐私。确定哪些信息保留在链上与链下对于此列表中的其他标准很重要。链上不变性必须平衡各方的要求和保障措施。
确保个人在任何特定时间拥有用于任何任务的正确加密密钥需要能够更新、撤销和更新访问权限。这是一个独特的IAM要求,DLT必须通过设计加以考虑。
IAM UX是分布式或集中式的,是数字身份、个人身份识别和个人数据控制机制的接口。虽然成功的IAM架构掩盖了最终用户的复杂性,但IAM UX的设计者不能忽视界面对于教育、同意、易用性和可访问性的重要性。
随着数据集的生成和使用规模越来越大——例如,生物识别、 情感 和基因组学——IAM领导者必须考虑当前和长期的风险和合规问题。他们应该专注于数据最小化和隐私工程技术。
新功能、设计和最佳实践正在不断改变IAM格局——更不用说区块链、密码学、人工智能、网络安全、云计算、量子计算和数字钱包等关键概念的突破性发展。这些都必须在设计时和实施后加以考虑。
与任何新兴技术一样,组织应该首先定义问题。然而,IAM-DLT决策不仅仅是另一项IT尽职调查工作。由于监视资本主义、权力动态、地缘政治威胁、可持续商业模式和人权问题是数字身份模型的基础,因此IAM-DLT机会会对个人、机构和经济产生影响。
区块链概念和央行数字货币之间没有必然联系
天眼精选 Inner Eye
政策
通过数字货币来结束美元主导地位的计划没有任何意义
英国央行行长卡尼敦促Libra类型的储备货币结束美元的主导地位,并呼吁建立多极储备货币体系。对此,前美国联邦储备委员会官员Simon Potter表示,通过用数字货币代替美元来结束美元主导地位的计划没有任何意义,卡尼未能考虑到美元地位如何使其他国家受益。他补充说:“当您在美国拥有庞大而流动的资本市场时,我看不出有什么理由使事情复杂化,因为没有一种货币就可以对事物进行基本定价并拥有深厚的市场,这会使人们的生活更加艰难。”
山东港口集团日照港电子仓单首单业务落地,运用物联网、区块链等理念
据日照日报消息,9月20日,山东港口集团日照港大宗商品交易中心在自贸区内落地首单电子仓单质押融资业务。据了解,电子仓单是山东港口集团日照港大商中心依托港口和自贸区保税仓库先进的信息化管理水平,运用物联网、区块链等理念,打造的一种数字化的线上电子凭证。客户将电子仓单质押给银行取得融资,能够实现落地港口的货物快速变现、“落地生金”。
行业
区块链概念和央行数字货币之间没有必然联系
国盛证券指出,此前市场一直将区块链概念和央行数字货币混淆,但两者之间没有必然联系。区块链更多作为一种技术存在,虽然比特币等产物具备了一定的金融资产属性,但究其根本仍不是货币,未来对于区块链的应用更多在溯源、交易等领域。而央行数字货币更多是对既有货币发行体系的补充以及对未来数字经济下货币基础设施的布局,其采用的技术将更成熟,区块链只是备选。
在央行背书、全球竞争的环境下,数字货币主题定位较高,主题较新
建设多层次金融服务体系,要推进金融与大数据、区块链等深度融合
9月26日,燕赵晚报发表文章《支持民企发展 金融责无旁贷》。文章指出,要彻底解决民营企业融资难、融资贵,在立足当下贯彻好、执行好各级政策的同时,还应着眼长远,以深化金融改革化解民企融资困局。要建设多层次金融服务体系,不断提高直接融资比重,放宽金融市场准入,发展多元金融业态,推进金融与大数据、区块链等深度融合,降低民企融资成本。
行情
币市行情
2019年09月25日 比特币(BTC)行情
(火币Pro,美元计价)
涨幅:-0.80%
开盘:8499.81
最高:8727.80
最低:8217.00
收盘:8431.42
振幅:6.01%
成交量:5.33万
2019年09月25日 以太坊(ETH)行情
(火币Pro,美元计价)
涨幅:+2.55%
开盘:165.7900
最高:174.8300
最低:162.0000
收盘:170.0100
振幅:7.74%
成交量:84.13万
人物
达摩院区块链实验室已申请专利500余项
达摩院区块链实验室已申请专利500余项,达摩院量子实验室完成了第一个可控的量子比特研发工作。量子比特是量子计算基本的存储单元,量子计算最终实现需要完成对多个量子比特的高精度操控。
法定数字货币的推出,需要构建整体支持系统
不能为了创新而创新,法定数字货币的推出,需要构建整体支持系统,对大众去陈迎新的成本要有细致的匡算。在电子化时代,个人隐私和数据安全是重中之重。去年欧盟GDPR的实施,以及欧盟和美国监管机构对Google、Facebook等互联网巨头的巨额罚款,更凸显欧美监管部门在网络时代对个人隐私及数据安全的重视。所以中国央行试行数字法币时,消费者权利保护,尤其是数据安全、隐私保护,也应当是对标全球目前最高标准。
马克·扎克伯格
Facebook首席执行官
市场有风险,投资需谨慎
天眼财讯所发文章不做投资暗示
客观有深度的区块链媒体
区块链与隐私计算的结合是必然趋势吗?
区块链与隐私计算的结合是必然趋势吗?
我们目前对这个问题的思考框架是:如果不与隐私计算技术结合,区块链技术的应用是 否受到限制、无法向前发展;如果不与区块链技术结合,隐私计算技术是否受到限制、无法 向前发展。如果二者对彼此都是刚需,那么它们相结合的趋势就是必然。
以下为我们对这个问题的思考:
1、隐私计算技术的应用是否区块链技术的刚需
区块链技术有巨大的优势,但是如果没有隐私计算技术,区块链技术的应用会大大受到 限制,因为无法解决链上数据的隐私保护问题,这使得大量涉及敏感数据的场景不愿应用区 块链技术,比如金融和医疗领域。
(1)区块链技术的局限性
第一,链上数据公开透明,数据的合规处理和隐私保护能力不足 区块链作为分布式账本系统,数据的公开透明尽管有利于存证、防篡改,但也存在数据 可轻易被复制、泄漏个人隐私的风险。区块链在公有链上要求不同节点对交易和交易状态进 行验证、维护,形成共识,因此每个参与者都能拥有完整的数据备份,所有的交易数据公开 透明。如果知道某个参与者的账户,就很容易获取其每一笔交易记录,从而据此推断其 社会 身份、财产状况等。以消费场景为例,平台之间存在竞争壁垒,用户也希望保留消费隐私, 因此区块链缺乏对用户流水、物流信息、营销情况等与企业、个人隐私相关的数据缺乏保护 能力,往往导致数据拥有方不愿意让数据进入流通环节。在链上系统的交易不再受中心账本的控制,用户通过使用唯一的私钥进行交易,交易过 程被加密且加密前数据很难还原,仅以私钥作为交易凭证使得区块链内的交易变得更加匿名 和不可控。在分布式账本系统上,所有的转账以地址形式进行,一但发生了诈骗或者洗钱等 金融犯罪,即便可以公开查询地址,但对资金追踪的难度极大,且私钥作为交易凭证很难证 明使用者的身份,因此许多企业、个人通过区块链进行洗钱等违法交易,不利于数据的合规 处理和合法共享。
第二,数据处理能力不足,制约技术的进一步落地和商业化拓展 链上计算受限于网络共识的性能,使得链上交易难以具备实时性和高效率,区块链智能 合约的计算能力需要扩展。以最大的加密支付系统比特币为例,每秒钟只能够处理大约 3 到 7 笔交易5 ,且当前产生的交易的有效性受网络传输影响,往往需要等待 10 分钟左右的记账周 期才能让网络上的节点共同知道交易内容。此外,如果链上有两个及以上节点同时竞争到记账权力,则还需要等待下一个记账周期才能确认交易的准确性,最终由区块最长、记账内容 最多的链来完成确认。
完全去中心化的系统与现实中大部分现有体系的兼容性不足,缺乏链上链下协同、多业 务发展的系统和功能,制约区块链技术的进一步落地。在区块链的技术落地过程中,首先, 各行业本身具有成熟的体系,区块链完全去中心化的形式不一定适合所有的领域和行业;其 次,区块链的平台设计和实际运行成本巨大,其所具备的低效率和延迟性的交易缺陷非常明 显,是否能够弥补原系统更换的损失需要经过一定的精算和比较;此外,使用区块链存储数 据需要对原有数据格式进行整理,涉及到政务、司法领域的敏感数据,更需要建立链接线上 和线下数据的可信通道防止数据录入有误,这带来了较高的人力、物力成本。
(2)隐私计算技术对区块链技术的帮助
隐私计算技术保障数据从产生、感知、发布、传播到存储、处理、使用、销毁等全生命 周期过程中的隐私性,弥补区块链技术的隐私保护能力,实现数据的“可用不可见”。通过 引入隐私计算技术,用户的收支信息、住址信息等个人数均以密文的形式呈现,在平台进行 数据共享的过程中,既能防止数据泄露,又能够保障用户个人隐私的安全,有利于进一步打 破数据孤岛效应,推动更大范围内的多方数据协作。隐私计算技术可与区块链技术形成技术组合,提升数据处理能力、扩大可应用范围。隐 私计算技术通过对数据进行规范化处理,能够提升数据处理、数据共享的效率,提升区块链 的数据处理能力。此外,隐私计算技术+区块链技术的技术组合能够应用于缺乏中心化系统、 但又对敏感数据分享有强烈需求的合作领域,扩展区块链技术的应用场景。
区块链技术的应用是否隐私计算技术的刚需
(1)隐私计算技术的局限性
第一,数据共享缺乏安全检验,制约数据流通的可信性
数据共享的整个流程涉及到采集、传输、存储、分析、发布、分账等多个流程,隐私计 算主要是解决全流程的数据“可用不可见”的问题,但是难以保证数据来源可信和计算过程 可信。
从数据来源可信的角度来说,在数据采集的环节,数据内容本身可能不完整,数据的录 入可能会存在失误;在数据传输的环节,数据的传输可能会被其他的客户端攻击,导致数据 在传输的过程中泄漏;在数据的储存环节,储存数据的角色方有可能会篡改数据或者将数据 复制转卖到黑市,这些都不会被隐私计算技术记录。如果无法保证数据共享各方的身份得到 “可信验证”,就有可能导致数据的隐私“名不副实”。从计算过程可信的角度来说,在数 据分析和发布的环节,数据的共享方有可能私自篡改数据的运行结果和发布内容,对最终数 据处理的结果进行造假。因此,一旦信息经过验证并添加到隐私计算的环境中,很难发现数 据是否被篡改、被泄漏,很难防止不同时间点不同节点的数据造假的情况,在涉及到金融、政务、医疗、慈善等关键领域里,如果数据有误则产生的一系列法律问题则难以追究。
第二,业务水平整体层次不齐,制约技术平台的扩展
当前,隐私计算的技术实现路径主要分为三种:多方安全计算、联邦学习、TEE 可信执行 环境。三种技术路径存在各自的应用缺陷和问题,由于行业内不同公司对于技术的掌握能力 和研发能力有限,导致技术平台的实际应用范围有限,可扩展能力不足。
多方安全计算尽管具有复杂高标准的密码学知识,但其计算性能在实际应用的过程中存 在效率低的缺陷。随着应用规模的扩大,采用合适的计算方案保证运算时延与参与方数量呈 现线性变化是目前各技术厂商面临的一大挑战。多方安全计算虽然能保证多方在数据融合计 算时候的隐私安全,但是在数据的访问、控制、传输等环节,仍然需要匹配其他的技术手段 防止数据泄露、篡改。
联邦学习技术目前在业内的应用通常以第三方平台为基础模型,在基础模型之上进行隐 私计算,这样的基础模型本身存在被开发者植入病毒的隐患。此外,联邦学习的机制默认所 有的参与方都是可信方,无法规避某个参与方恶意提供虚假数据甚至病害数据,从而对最终 的训练模型造成不可逆转的危害。由于联邦学习需要各个参与式节点进行计算,因此节点的 计算能力、网络连接状态都将限制联邦学习的通信效率。
TEE 可信执行环境在国内目前核心硬件技术掌握在英特尔、高通、ARM 等少数外国核心供 应商中,如果在关键领域从国外购买,则存在非常高的安全风险和应用风险。第三,数据共享缺乏确权机制,制约数据流通的应用性 隐私计算通过使用多方数据共同计算、产生成果,然而在实际合作的过程中,由于各个 数据共享方业务水平不同、数据质量不一导致在数据处理的每一个环节难以实现合理的确权。
按照常规的利益分配机制,拥有高质量数据、高成果贡献率的数据拥有方理应从中获取更多 的利润,但是隐私计算仅考虑到数据的“可用不可见”,数据共享方难以从最终结果来判断 谁的数据对于成果的贡献最大,造成利益分配的不公平。如果缺乏合理的成果贡献评估机制和利益分配机制,就会难以激励数据所有者和其他数 据持有者进行合作。尤其是在不信任的多方合作的场景下,会更加增加合作的信任成本,使 得多方协作难以达成,制约数据流通的实际应用性。
(2)区块链技术对隐私计算技术的帮助
区块链技术通过数据流通的所有环节、所有参与者进行记录,实现数据共享流程中的权 责分明,提升了数据流通的可信性。在数据传输的环节,区块链记录数据的提供者,确认数 据提供方身份的真实性和有效性,有利于数据确权,为公平可行的利益分配机制提供参考;在数据储存的环节,区块链保证数据的每一次修改都有迹可循,防止数据的恶意篡改。区块 链技术可作为隐私计算技术的底层平台,保证了加密数据本身的真实有效性,提升了隐私计 算平台里数据流通的可信性,拓展隐私计算技术的应用范围。
3. 结论
隐私计算技术和区块链技术的融合是必然的趋势。对于数据资产的流转来讲,没有隐私 计算,不能解决数据本身的安全和隐私保护问题;没有区块链,不能解决数据的确权问题以 及在更大范围内的数据网络协作问题。将区块链和隐私计算二者结合起来,建设大规模数据 流通网络,在目前的实践中成为有所共识的 探索 方向。
区块链与隐私计算的结合会改变什么?
1、形成大规模数据流通网络和数据要素市场
当前,数据流通存在三方面问题:数据拥有方的数据保护和数据确权难以实现;不同来 源数据的整合处理成本过高、缺乏统一标准;数据利益的分配机制不完善。
如前文所述,区块链和隐私计算技术相结合,可以一方面解决隐私保护问题,一方面解 决数据确权和多方协作问题,从而建立大规模的数据流通网络。
在大规模数据流通网络建立的基础上,真正意义上的数据要素市场才能够形成,数据作 为生产要素的价值才能够被充分发掘出来。
2、推动数据资产化的发展
所谓资产,是指由企业过去的交易或事项形成的,由企业拥有或者控制的,预期会给企 业带来经济利益的资源。
数据的资产化就是让数据在市场上发现价值,能够为企业创造新的经济益。
大规模数据流通网络和数据要素市场的形成,将大大推动数据价值的发现、数据资产化 的发展。
从企业一侧来看,企业的生产经营活动当中沉淀下来的数据会成为宝贵的资产。一方面, 对这些数据的分析和运用,将推动企业改善自身的业务;另一方面,与外部机构进行数据的 共享,能够推动数据发挥出更大的价值,企业自身也将从中获取更多收益。这会反过来进一 步推动企业的数字化转型和对数据资产的管理。未来,对数据资产的盘点可能成为企业在资 产负债表、现金流量表、利润表之外的“第四张表”。
数据资产化的发展,也会推动围绕数据价值挖掘形成全新的服务体系。其中包括数据确 权、定价、交易等各个环节。上海 社会 科学院信息研究所副所长丁波涛将未来数据资产服务体系中的机构分成四类:
第一类提供中介服务,包括数据经纪人,还有数据代理。
第二类提供数据评估,由于数据市场信息不对称或信息混乱,需要提供合规评估、数据 质量和数据价格的评估。
第三类提供价格咨询,如提供法律、经济咨询或者是上市辅导等的咨询服务企业。
第四类提供专业技术服务,包括数据开发、数据处理服务、数据交付服等。数据资产化的发展,带来的将是人们认知的提升、生产效率的提高、生产要素的重组、 创新的产生、经济的发展以及全 社会 整体福利的提升。
3、对现有业态的改变
区块链与隐私计算的结合,将提升企业和个人分享数据、利用数据的积极性,进一步推 动打破“数据孤岛”。其对现有业态的改变主要体现在以下几个层面:
第一,这将带来新的数据和 科技 变革。
首先,这将推动数据密态时代的到来。数据密态时代的核心,是数据流通使用方式的巨 大改变,数据将以密态形式在主体间流动和计算,显著降低数据泄露的风险,并在合规前提 下支撑各种形态业务的发展。此前,数据被加密之后只能用来传输或者存储,但是未来数据 在加密状态下可以被计算。这将带来一系列新的问题和挑战,引发许多相关技术领域的连锁 反应。
其二,这将重塑大数据产业。随着数据流通的安全化,以往较为敏感的数据领域逐渐开 放。以政务数据为例,隐私计算使联合政务、企业、银行等多方数据建模和分析成为可能, 进一步释放数据应用价值,创造了多样化的应用机遇。
其三,人工智能产业将获得新一轮的发展。数据、算法和算力是人工智能发展的三要素。近几年来,由于缺乏可用的数据,人工智能的发展遭遇瓶颈。未来,5G 和物联网的发展将使 得万物互联,数据量大幅增长。区块链+隐私计算技术的应用,可以使得人工智能利用海量数 据优化模型,真正迈向“智能化”。其四,这将为区块链产业的发展带来新的机遇。区块链与隐私计算相结合,将拓展联盟 链的节点数量,从而进一步扩大可协同利用的数据资源的范围。
第二,在 科技 变革的基础之上,区块链与隐私计算相结合,将给许多传统产业带来变革。
在政务领域,一方面,可以实现政府不同部门之间的互联互通及数据共享,从而促进政 府不同部门的协同,提高政府的效率以及决策质量,推动智慧城市的建设;另一方面,可以 促进政务数据与民间数据的双向开放。政务数据向 社会 开放,可以为企业或学界所用,释放 更多价值。民间的数据源向政府开放,可以提高政府在决策以及政务流程等方面的效率。
在金融领域,支付、征信、信贷、证券资管等各个领域都会因之发生变化。总体来看, 主要是影响到金融的风控和营销两个方面。区块链与隐私计算技术的结合,可以在符合法律 规定、不泄露各方原始数据的前提下,扩大数据来源,包括利用金融体系外部的互联网数据, 实现多方数据共享,联合建模,从而有效识别信用等级、降低多头信贷、欺诈等风险,也有 助于信贷及保险等金融产品的精准定价;同样,内外部多方数据的共享融合也有助于提高金融机构的反洗钱甄别能力。
在医疗领域,未来在疾病治疗、药物研究、医疗保险等多个领域,区块链与隐私计算都 能助推医疗信息化建设,带来巨大变革。在疾病治疗和药物研究方面,区块链与隐私计算结 合,能够促进更多的医疗数据被联合起来进行分析和研究,从而为许多疾病的治疗带来新的 突破。在医疗保险方面,区块链与隐私计算技术结合,主要是可以使得保险公司可以应用到 更多的数据,改善保险产品的设计、定价、营销,甚至可以促进保险公司对客户的 健康 管理 等。
区块链与隐私计算技术相结合,目前应用的重点领域是政务、金融、医疗领域,但是未来其应用将不仅仅局限于这三个领域,还将在更多领域发挥作用。
第三,数据权利、利益将重新分配。
这可能是区块链与隐私计算技术相结合所带来的最为核心,也是最为深刻的,与每一个人 的切身利益都息息相关的变革。
首先,这涉及到每个产业链不同环节利益的重新分配。
前述在广告营销领域的应用落地为例,此前广告营销的利益分配主要是在广告主与渠 道商之间。但是,未来应用区块链和隐私计算技术,可以在更大范围内进行数据协作,则要 解决广告主、多个渠道方、消费者之间多方数据协作的问题,这其中就涉及到多方之间权责 的划分、利益的重新分配。
其次,这还涉及到企业与个人之间利益的重新分配。
欧盟的 GDPR,美国的 CCPA 等法案中涉及用户的一项重要权益即“portability,(可携 带权)”。即第三方应用不能封锁个人数据,一旦个人有下载的诉求,APP 需要提供便利的 API 利于个人拷贝数据。美国公司已陆续为用户提供 API,如果在这方面功能缺失,个人客户 可以提出诉讼,而公司也将面临巨额的罚款。在中国的《个人信息保护法》当中,也有相关的条款。《个人信息保护法》第四十五条规 定,“个人有权向个人信息处理者查阅、复制其个人信息”、“个人请求查阅、复制其个人信息 的,个人信息处理者应当及时提供。个人请求将个人信息转移至其指定的个人信息处理者, 符合国家网信部门规定条件的,个人信息处理者应当提供转移的途径。”
目前,中国公司的区块链+隐私计算 探索 主要集中在 To B 服务领域,但是区块链是全球 化的商业,如果美国已经出现这样的模式,中国大概率不会完全不受影响。伴随着消费级软硬件技术能力的提升,区块链与隐私计算技术结合,会逐步对个人与机构 之间的数据服务进行变革。对于个人用户而言,将有机会获得自身隐私数据的完全掌控权, 并为数据业务过程中所涉及的数据隐私需求获得更强的技术性保障。目前关于 To C 服务的相关问题,国内业界还在探讨当中。
为什么区块链+隐私计算的应用尚未大规模普及?
第一,区块链+隐私计算的落地应用,主要是在涉及需要多方数据协作的情况,目前实际需求尚未爆发。
从隐私计算技术发展的角度来看,目前隐私计算尚在落地初期,解决的主要是两方之间 的数据协作问题,涉及到多方的场景还不多,因此很多时候还没有体会到对区块链+隐私计算 应用的需要。
从区块链技术发展的角度来看,区块链技术在许多领域的应用目前并非刚需。不少问题 可以应用区块链解决,但是不用区块链技术也能解决,而应用区块链技术解决的成本更高。因此,目前区块链项目的建设主要是政务部门和大型企业较为积极,因为政府和大型企业从 长远发展的角度来考虑,可以做前瞻性的投资建设和技术布局,但是大多数商业机构需要衡 量投入与产出。
区块链技术与隐私计算技术结合,主要是用于处理数据协作问题。从数据治理的角度来 看,目前大多数机构都在处理自身内部的数据治理问题,内部的数据体系梳理好之后,才涉 及到与外部进行数据协作,因此还需要时间。
第二,区块链+隐私计算的落地应用较为复杂,涉及到新商业模式的创造、权责以及利益 的重新分配,因此需要的时间更长。
以在广告营销领域的应用落地为例,目前的大多数应用 都只是落地了隐私计算平台,主要涉及两方数据协作,直接应用隐私计算技术,延续此前商 业应用即可。但是,如果引入区块链技术,则要解决广告主、渠道方、消费者之间多方数据 协作的问题,这其中可能涉及到多方之间权责的划分、利益的重新分配,新商业模式的形成 需要时间进行 探索 。
应用的大规模普及,还需要解决哪些问题?
区块链+隐私计算的应用在大规模铺开之前,还需要具备三方面的条件:
第一,从外部环境来看,需要全 社会 整体的数字化水平的提高。 打个比方,区块链+隐私 计算将来会形成数据流通的高速公路,但是路上要有足够的车。目前全 社会 的数字化正在快 速推进当中,大多数机构都是正在进行自身内部的数据治理,他们需要先处理好自己的数据, 之后才能产生更多的与外部数据进行协作的需求,这还需要时间。
第二,从技术发展来看,技术成熟尚需投入。 区块链+隐私计算技术的应用,实际上是牺 牲了数据流通的效率、提升了安全性,但是数据流通的效率也非常重要,未来需要在效率和 安全这两个方面形成一定的平衡,安全要保障,足够的效率也要满足,这其中涉及到许多技 术的研发、行业标准的制定,技术产品化的发展和完善、技术成本的进一步降低,还需要时 间。
第三,还需要相关法律法规的完善,以及数据交易商业模式的形成。 不过,这一条件与 前两个条件相比,其在目前的重要性相对次之。因为随着需求的爆发、技术的完善,相关的法律法规以及商业模式就会随之形成,这一条件在现阶段并非限制区块链与隐私计算技术落 地应用的最关键因素。
区块链+隐私计算的应用中还蕴藏着哪些趋势?
1、国产化的趋势
区块链+隐私计算的应用,涉及网络安全、数据安全,未来将成为新基建的重要组成部分。这是关乎网络空间主权、国家安全和未来发展利益的重要方面,因此这个领域的国产化是未来趋势。
在区块链+隐私计算技术应用的国产化当中,软件的国产化是相对容易实现的。难点在于 硬件的国产化,其中最难的部分是芯片的国产化。
这一部分的发展,与信创领域的发展相关。信创,即信息技术应用创新产业,其是数据 安全、网络安全的基础,也是新基建的重要组成部分。信创涉及到的行业包括 IT 基础设施:CPU 芯片、服务器、存储、交换机、路由器、各种云和相关服务内容;基础软件:数据库、操 作系统、中间件;应用软件:OA、 ERP、办公软件、政务应用、流版签软件;信息安全:边 界安全产品、终端安全产品等。
在区块链+隐私计算领域,目前已经有企业在尝试产品的国产化。例如,前文提到的,蚂 蚁链自研了密码卡、隐私计算硬件以及自研可信上链芯片,同时还推出了摩斯隐私计算一体 机。创业公司如星云 Clustar、融数联智也在进行相关国产化硬件产品的研发。
2、软硬件技术相结合、更多技术融合发展的趋势
目前,在区块链与隐私计算技术相结合的实践中,也呈现出了软硬件技术相结合、更多 技术融合发展的趋势。这主要是缘于几方面的需求:
第一,是加强数据安全性的需求。
隐私计算主要是解决数据在计算过程中不泄露的问题,区块链主要是解决存证问题,二者结合仅能解决数据安全的一部分问题。数据从产生到计算再到消亡,会涉及采集、传输、 存储、计算、销毁等多个环节,其生命周期可能会有数十年之久,要真正保障数据安全需要 一个更加全方位的、体系化的解决方案,以使得每个环节上都有对应的技术体系保障数据安 全 在数据采集阶段需要精心设计设备可信架构,在网络传输阶段需要合理运用安全协议, 在存储阶段需要兼顾加密与性能,在数据计算阶段需要灵活选择可信执行环境与密态运算。除此以外,计算环境的可信与安全在防御纵深建设上也至关重要。这些安全保障能力的技术 图谱会涉及到可信计算、软硬件供应链安全、隔离技术、网络与存储的透明加密、密钥管理、 可信执行环境等等。这其中每一个技术点都有软硬件结合、多种技术融合发挥的空间。
第二,是提升计算性能的需求。
隐私计算的性能目前还比较低,在计算机单机、单机和单机之间、计算机集群之间这三 个层面上都存在。
在计算机单机上,隐私计算由于运用了密码学技术,计算过程中涉及到很多加密解密的 步骤,这使得计算量以几何级数增加。以全同态算法为例,在通用芯片上密文运算的速度比 明文运算慢了 10 万倍。这意味着,做同样的运算,如果用全同态算法,在 Intel 最新的 Icelake 处理器上,跑出来的效果等同于 Intel 的第一代 8086 处理器,直接回退了数十年。这使得全 同态加密在现实情况下就不具备可用性了。算力问题也是导致全同态算法一直未得到广泛应 用的根本原因。
在单机之间和计算机集群之间,会涉及到单机之间和集群之间的通信效率问题。一方面, 主流的隐私计算技术无论是联邦学习还是多方安全计算,都有通信问题。密文膨胀、传输次 数膨胀,会导致单机之间网络传输效率成为隐私计算的瓶颈之一。另一方面,由于大多数隐 私计算的场景都是跨多方的,多方要通过公网进行通信,公网的带宽与时延目前也是巨大的 鸿沟。
性能的问题,会随着时间的推移越来越严重。2021 年,隐私计算的落地尚处于颇为早期 的阶段,主要是在一些机构内部或者是两方、三方之间应用,处理的数据量较小,这个问题 还不明显。可是未来,多方数据交换需求的到来、5G 和物联网的发展所带来的数据量急剧增 大,最终导致的将是数据量爆发式的增长,这需要消耗大量的算力。
到那时,隐私计算的性 能将面临巨大的挑战。现在在硬件的创新方面正处于体系结构的黄金时代。这是因为,移动互联网的飞速发展 使得应用场景发展很快,上层的软件也发展很快,这使得在计算机底层进行支持的硬件甚至 芯片都需要随之进行改变,进入了新一轮的创新周期。
而从区块链与隐私计算结合的长远发展来看,软硬件结合、多技术融合,对隐私计算来 说,可以提升性能、安全性和计算效果;对区块链来说,可以促使更多机构低成本加入联盟 链,扩大联盟链应用范围。
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编辑 | 领路元
来源 | 零一 财经 《区块链+隐私计算一线实践报告(2022)》
华为汪涛:面向智能世界2030,华为提出八大展望
文/海峰看 科技
面向未来2030年会是什么样子?华为常务董事、ICT产品与解决方案总裁、ICT战略与Marketing总裁汪涛在9月22日的智能世界2030论坛上提出八大展望,并发布《智能世界2030白皮书》。
面向未来2030年,智能世界八大展望
围绕人类 社会 发展的需求,华为尝试 探索 智能世界2030,为每个人、每个家庭、每个组织发掘新机会,创造关于未来的无限可能。面向未来2030年会是什么样子?华为提出智能世界八大展望。
展望一:医,让 健康 可计算,让生命有质量。 2030年,人们以依托高灵敏的生物传感器、云端存储的海量 健康 数据,让 健康 可计算。人类将能实现主动预防,从“治已病”到“治未病”;借助物联网、AI等技术,让未来的治疗方案将不再千篇一律;大型医疗设备更加便携化,实现居家远程医疗联动。
华为预测,到2030年:全球通用计算(FP32)总量将达3.3 ZFLOPS,同比2020年增长十倍%。AI计算(FP16)总量将达105 ZFLOPS,同比2020年增长500倍。
展望二:食,用数据换产量,普惠绿色饮食。 2030年,人们可以利用农情多元数据图谱,实现精准农耕;通过对数据的收集,模拟作物生长发育所需的温度、湿度等要素,打造不受变化莫测气候影响的“垂直农场“;通过3D打印,获得符合个人 健康 需求且口感最佳的人造肉,真正实现从靠天吃饭过渡到靠数据吃饭。
华为预测,到2030年:全球联接总数达2000亿;全球每年产生的数据总量达1YB,相比2020年,增长23倍。
展望三:住,新交互体验,让空间人性化。 2030年,基于万兆家庭宽带、全息通信等技术,打造数字化的物品目录,通过自动配送,实现储住分离;构建智能管理系统,打造物与物的自动交互,让人类有可能在零碳建筑中工作和生活;基于下一代物联网操作系统,实现居家和办公环境的自适应,打造“懂区块链和gdpr你”的空间。
华为预测,到2030年:全球光纤宽带用户数量达16亿;万兆家庭宽带渗透率达23%。
展望四:行,智能低碳出行,开启移动第三空间。 2030年,出行将是多维的创新系统,基于自动驾驶技术的新能源 汽车 ,能让我们拥有专属的移动第三空间;新型的载人飞行器不但能提升紧急救援效率,降低救急医疗物资的输送成本,甚至还能改变我们的通勤方式;通过定制高效地与区块链和gdpr他人共享出行方案,来提高交通工具的使用率,促进绿色出行。
华为预测,到2030年:电动 汽车 占所销售 汽车 总量的比例达50%;整车算力超过5000 TOPS;智能 汽车 网联化(C-V2X)渗透率达60%。
展望五:城市,数字新基建,让城市有温度,更宜居。 随着新型数字基础设施的普及与应用,城市环境治理方案将进一步优化,资源的利用率和治理的效率将大幅提升,通过实现跨区的一网统管和一网通办平台,让居民将能享有更便利、人性的服务,生活在有温度,更宜居的城市中。
华为预测,到2030年:万兆企业WiFi渗透率达40%。
展望六:企业,新生产力重塑新生产模式,增强企业韧性。 2030年,数字化转型推动企业的进一步升级,协作机器人、自主移动机器人等新生产力融入企业;通过对生产、物流等环节的柔性化重塑,实现以人为中心的新生产模式;供应链将数字化的影响下,变得可视化、网状化,企业将拥有更强的韧性以应对变化万千的市场环境。
华为预测,到2030年:每万名制造业员工将与390个机器人共同工作;有100万家企业会建设自己的5G专用网络(含虚拟专网)。
展望七:能源,绿色能源更智能,呵护蓝色星球。 2030年,能源将更加绿色、更加智能。人们可以在近海、湖面部署新型能源电厂,利用虚拟电厂、能源云构建“源网荷储”全链路数字化的能源互联网,零碳数据中心和零碳站点将有望成为现实。
华为预测,到2030年:全球可再生能源产量占全球发电总量比例达50%。
展望八:数字可信,数字技术与规则塑造可信未来。 2030年,数字可信将成为 社会 基础设施的基本要求。区块链、AI打假、隐私增强计算等技术与GDPR、隐私安全保护法等数字规则,双管齐下,共建数字可信的智能世界。
华为预测,到2030年:50%以上的计算场景将采用隐私增强计算技术;85%的企业将采用区块链技术。
面向未来2030年,四大产业展望
汪涛还在会上提出面向2030年,通信网络、计算、数字能源和智能 汽车 解决方案四大产业展望。
2030年,通信网络的覆盖将从地面走向空天地一体,满足人们多空间,多维度的联接需求;强大的算力,助力千行万业从数字化走向智能化;绿色能源更智能,使能呵护蓝色星球;智能 汽车 产业也将迎来智能驾驶、智慧空间、智慧服务和智能生产的大发展。
第一,通信网络2030。 从联接百亿人到联接千亿物,一个智能原生、安全可信、具备确定性体验和通信感知融合能力的绿色立体超宽网络是未来发展方向。
华为预测,全球连接数将达到2000亿;人均月无线蜂窝网络流量将达到600GB,增长40倍;IPv6地址渗透率达到90%;千兆及以上家庭宽带用户渗透率达到55%,增长50倍;家庭月均网络流量达到1.3TB,增长8倍。
第二,计算2030。 在人类即将迎来的YB数据时代,提升百倍的计算能效,将帮助我们获得超越自我的能力,让认知跨越微小的夸克到广袤的宇宙,并利用数字手段实现双碳目标,让千行万业从数字化走向智能化。
华为预测,通用计算算力将达到3.3ZFLOPS,增长10倍;AI计算算力达到105ZFLOPS,增长500倍;全球每年产生的数据达到1YB,增长23倍;云服务占企业应用支出比例达到87%。
第三,数字能源2030。 未来十年,人类将进入数字能源时代,全面推进低碳化、电气化、智能化转型。光伏、风电等新型可再生能源将逐步撼动传统化石能源地位,电力电子技术和数字化技术正深度融合,实现整个能源系统的“比特管理瓦特”,并在“能源云”上实现各种智能化应用。
华为预测,可再生能源占全球发电总量比例将达到50%;终端电气化率达到30%;光伏度电低至0.01美元;光伏装机达到3000GW。
第四,智能 汽车 解决方案2030。 在未来,把数字世界带入每一辆车,就能真正实现智能的驾驶、智慧的空间、智慧的服务和智能的生产,让 汽车 产业与ICT技术加速融合,跨界合作共赢将成为新的趋势。
华为预测,电动 汽车 占新车销量比例将超过50%;车载算力将达到5000+Tops;中国自动驾驶新车渗透率超过20%;车载单链路传输能力超过100Gbps。
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