tee与区块链

❶ pha收益怎么那么低

pha收益低是因为pha是一个类似于阿里云的云计算服务，其核心业务是隐私计算。
1、Phala是波卡隐私计算基础设施。Phala Network是波卡上的隐私计算平行链，基于类pow的经济激励模式，Phala释放无数CPU中隐私算力并运用于波卡平行链，进而服务于波卡上的Defi、数据服务等其他应用。基于Phala的应用pLibra和Web3 Analytics已经获得web3基金会grant。
2、Phala旨在成为Web3.0隐私保护基础设施，基于Substrate开发并通过TEE区块链架构实现机密智能合约，可以为波卡生态提供隐私计算服务。项目的主要目标是创造真正能够快速商_的机密数据计算协议，弥补传统互联网数据隐私保护产品的不足。
3、pha总发行量将达到10亿，其中70%可由矿工开采，15%可由矿工开采。空投占比9%，团队占比5%，主网前社区建设占比1%。那么产出分配规则是，每日总产出为720,000 单位，每6 个月衰减25%，50% 的隐私计算机工作，30% 的矿工平均份额，以及20% 的项目方。综上所述，日排放量的80%流向矿工，20%流向生态建设。
拓展资料：
1、挖矿机是获取pha的方式之一。pha（Bitcoin）是一种由开源的P2P软件产生的网络虚拟货币。它不依靠特定货币机构发行，通过特定算法的大量计算产生，比特币经济使用整个P2P网络中众多节点构成的分布式数据库来确认并记录所有的交易行为。P2P的去中心化特性与算法本身可以确保无法通过大量制造比特币来人为操控币值。
2、任何一台电脑都能成为挖矿机，只是受益会比较低，可能十年都挖不到一个pha。很多公司已经开发出专业的比特币挖矿机，这种搭载特制挖矿芯片的矿机，要比普通的电脑运算速率高几十倍或者几百倍。

❷ 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。

END

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）》

❸ 阿里云助力平头哥获全球首个Ali ISA架构的GP TEE功能认证

2019年7月3日，平头哥半导体有限公司（以下简称：平头哥）基于810T安全处理器的TEE操作系统，正式获得GlobalPlatform（以下简称GP）TEE兼容性认证证书，这标志着平头哥CPU IP高性能处理器成为大陆首家获得认证的CPU IP企业，同时阿里云Link TEE技术助力平头哥810T安全处理器开拓高性能CPU在安防监控、人工智能、机器视觉等领域，全面开启阿里巴巴集团新技术赛道下，面向IC生态发展的云端协同、软硬一体的新时代里程碑。

可信执行环境TEE是一种整合系统硬件与软件的全系统的安全解决方案，其可以保证加载到该环境内部的代码和数据的安全性、机密性以及完整性。GP作为跨行业的国际标准组织，也是全球基于安全芯片的统一基础设施标准制定者，由数百家标准化安全组件成员公司，通过制定支持协作和开放性生态系统的规范来推动信任和安全管理的公认国际标准联盟。帮助芯片及模组厂商规范并共同制定可信执行环境的标准，是TEE产品全球最权威的专业安全性评估机构。

平头哥810T安全处理器全面推进可信安全应用技术的实施，帮助芯片设计及应用解决方案领域的合作伙伴加固其产品。基于阿里云Link TEE技术为用户提供物理上的硬件强隔离，保护用户的密钥证书等安全隐私信息。有效抵御故障注入攻击，算法侧信道攻击，调试接口滥用攻击，固件降级攻击，Cache攻击，调试接口滥用攻击等众多安全防护。

平头哥IoT研究员孟建熠表示：“客户对芯片安全及配套解决方案的诉求日渐紧迫，安全成为未来IoT设备的必备特征。用户希望在不降低算力和不增加硬件成本的前提下实现系统的安全性，硬件支持的TEE技术能够帮助客户很好的解决这个问题。今天在生物认证、电力物联网，工业控制等领域已经开始普及TEE安全技术，未来我们相信有更多的领域会应用该技术。平头哥结合阿里云Link TEE技术提供安全芯片平台与全栈解决方案。”

阿里云智能IoT资深安全专家董侃表示，“阿里云IoT安全部与平头哥进行了多年深入的技术合作与市场共拓，将Link TEE与平台哥的硬件技术进行了深度融合并通过了GP兼容性测试，目前Link TEE已支持平台哥全系列TEE芯片，可为市场提供更低成本的TEE软硬件一体化的安全解决方案。依托于该方案，双方将共拓在智能 汽车 、路测单元、智能终端、智能机器人、区块链可信应用和eSIM等领域的市场。”

平头哥半导体聚焦AI芯片（云计算）和嵌入式CPU研发（物联网芯片）及安全认证技术的研发，利用芯片技术优化物理世界数据的产生、加工和使用，打造新一代云与端协同发展的技术体系。平头哥与阿里云基于物联网安全的合作致力于构建云计算与物联网相互连接，通过两侧释放算力为全球数亿用户的身份认证与安全交易保驾护航。

❹ 如何看待金融科技科技金融

金融科技与科技金融，两个词虽然字一样，但意思并不完全相同，给大家说说二者的区别。

关于金融科技

金融科技，就是业内所说的Fintech。维基网络对此给出的定义是，由一群通过科技，让金融服务更高效的企业，构成的一个经济产业。Fintech公司通常是那些尝试绕过现存金融体系，而直接触达用户的初创企业，它们挑战着那些较少依赖于软件的传统机构。

简而言之，金融科技理解为：利用包括人工智能、征信、区块链、云计算、大数据、移动互联等前沿科技手段，服务于金融效率提升的产业。

现阶段，随着央行政策以及监管的手段的发出，越来越多的人愈加重视金融科技，重视金融科技人才培育。

关于科技金融

国务院印发的《“十三五”国家科技创新规划》，明确了科技金融的性质和作用，在第十七章“健全支持科技创新创业的金融体系”第三节“促进科技金融产品和服务创新”中提到：

建立从实验研究、中试到生产的全过程、多元化和差异性的科技创新融资模式，鼓励和引导金融机构参与产学研合作创新。在依法合规、风险可控的前提下，支持符合创新特点的结构性、复合性金融产品开发，加大对企业创新活动的金融支持力度。

目前这是对国内科技金融最权威的表述。即科技金融落脚于金融，利用金融创新，高效、可控的服务于科技创新创业的金融业态和金融产品。

金融科技与科技金融之别

1、落脚点

金融科技的落脚点是科技，具备为金融业务提供科技服务的基础设施属性。与其并列的概念还有军事科技、生物科技等。

科技金融的落脚点是金融，即为用以服务于科技创新的金融业态、服务、产品，是金融服务于实体经济的典型代表。与其并列的概念还有消费金融、三农金融等。

2、目标

发展金融科技的目标在于利用科技的手段提高金融的整体效率。

发展科技金融的目标在于以金融服务的创新来作用实体经济，推动科技创新创业。

❺ 什么是隐私计算技术

在数字化浪潮推动下，数据领域的技术创新、场景应用与管理服务日益成为各个行业领域数字化转型发展的重要驱动力。同时，“数据流通”与“数据安全”间的矛盾也日益升级，成为影响数字化发展的制约因素。

安全VS发展

“安全”与“发展”，一直是数据管理领域的两大重要主题。二者既矛盾对立，相互制约；又在不断的技术创新下追寻均衡，最大限度实现数据的价值。

矛盾制约

“数据”作为一种特殊的市场资源与生产要素，其自身特点决定只有在更大范围的 社会 共享中才能发挥其真正的资源价值。 在人工智能、大数据、云计算等技术快速应用推广的当下， 不断提高的算力+不断优化的算法，将通过不同维度、不同领域的大数据发现事物间蕴藏的规律，并运用规律解释过去、预测未来。

智能算法持续优化、提升的重要前提即是通过海量、多元的大数据资源进行数据训练， 客观上有着较强的数据共享使用需求， 这与具有“信息数据共享和透明”特点的区块链技术不谋而合，相辅相成，因此近年来区块链技术发展应用迅速。 但需要注意的是，数据的共享交换虽然提升了数据自身价值，但也不可避免的出现侵犯数据所有者“数据隐私”的安全问题，数据共享挖掘面临合规监管，数据技术发展应用陷入瓶颈。

均衡发展

“在矛盾中寻找平衡”，是目前数据领域技术创新应用的重要课题。 客观市场环境的快速变化也为“数据流通”与“数据安全”的均衡发展形成强大驱动力。

2019年末，一场突如其来的新型冠状病毒疫情在世界范围内蔓延肆虐，大量民众不幸罹难，各国经济发展更是遭受沉重打击。在客观疫情防控形势下， “数字化转型发展”成为各国恢复经济秩序和建立全新国际竞争优势的重要战略措施。 在这样的背景下，数据作为全新的生产要素，随着功能价值不断提升，技术应用不断拓展，数据的“流通使用”和“安全保障”也日益受到行业发展与政府监管的重视。

数据技术创新应用，一方面对数据安全保障提出了全新挑战，另一方面也以技术创新形式给出了相应的答案——“区块链+隐私计算”。

区块链+隐私计算

数据时代的信任机制与隐私保护

区块链技术是一种通过去中心化、高信任的方式集体维护一个可靠数据库的技术方案。 由于具有“去中心化”、“分布式数据存储”、“可追溯性”、“防篡改性”、“公开透明”等优势特点，区块链技术能够有效解决数据领域的数据真实性、安全性与开放性问题， 通过建立可信任的数据管理环境，防范和避免各类数据造假、篡改、遗失等数据管理问题，促进数据的高效共享与应用。

一如上文所述，区块链技术具有“信息数据共享和透明”的特点，但无论从市场商业竞争角度还是个人信息安全角度来看，都没有人希望自己的数据完全公开、透明。因此， 隐私保护合规成为数据管理领域的一条重要“红线”，一方面保护着数据所有者的隐私安全，另一方面也影响着数据流通共享的效率与发展。

那么有没有一种技术既可以保证信息数据的高效流通共享，却又不会越过隐私保护合规红线？

如果说“区块链”技术建立了数据时代的信任机制，那么“隐私计算”则在数据共享洪流中为数据所有者建立了安全的隐私保护防线。

“隐私计算”， 即面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，是隐私信息的所有权、管理权和使用权分离时隐私度量、隐私泄漏代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统。 简单来说，隐私计算即是从数据的产生、收集、保存、分析、利用、销毁等环节中对隐私进行保护的技术方法。

同区块链技术一样，隐私计算并不特指某一门技术，而是一种融合了密码学、数据科学、经济学、人工智能、计算机硬件、软件工程等多学科的综合技术应用。 隐私计算包括一系列信息技术， 如业界较早提出的 安全多方计算（MPC）技术、 以硬件技术隔离保护为主要特点的 可信执行环境（TEE）技术、 基于密码学和分布式计算实现多方协作机器学习的 联邦学习（FL）技术，以及如同态加密、零知识证明、差分隐私等辅助性技术，都属于隐私计算范畴。

安全多方计算（MPC），是一种在参与方不共享各自数据且没有可信第三方的情况下安全地计算约定函数的技术和系统。 通过安全的算法和协议，参与方将明文形式的数据加密后或转化后再提供给其他方，任一参与方都无法接触到其他方的明文形式的数据，从而保证各方数据的安全。

可信执行环境（TEE），是指CPU的一个安全区域， 它和操作系统独立开来，且不受操作系统的影响。 在这个安全区域里保存和计算的数据不受操作系统的影响，是保密且不可篡改的。

联邦学习（FL）， 是指在多方在不共享本地数据的前提下，进行多方协同训练的机器学习方式。联邦学习技术支持 数据不出域，而是让算法模型进行移动，通过数据训练进而优化算法模型。

隐私计算技术的目的在于让数据在流通过程中实现“可用不可见”，即只输出数据结果而不输出数据本身。 这一方面保证了数据所有者的数据所有权不受侵犯，满足数据流通的合规性；另一方面在隐私保护技术加持下，各方主体拥有的信息数据能够高效流通使用，不断扩大数据价值，赋能各个行业领域数据应用。

举例如在医疗数据领域， 各类医疗数据的 隐私性要求较高、数据量较大， 通常只保存在本地机构的信息系统中， 很难实现高效的医疗数据流通、共享与使用， 无法为医疗领域的各类病理研究、医疗诊断与技术创新形成数据支持，不利于创新医疗技术研发与应用。

但如果能 通过隐私计算技术支持，在保证数据“可用不可见”的前提下，实现不同区域、不同医疗机构医疗数据的高效流通使用，持续优化医疗行业的各类算法模型，将为实现医疗行业的精准医疗、远程医疗、智能医疗等医疗技术服务创新形成强力数据支持。

数字化发展浪潮之下，“数据”作为一种全新的重要市场资源与生产要素，其快速发展与管理应用日益受到国家的重视，并不断赋能各个行业领域发展。同时，数据领域存在的隐私安全问题也令数据管理应用陷入发展困境。 可以预见，区块链技术和隐私计算技术的结合，将是数据管理领域一次重要的尝试 探索 ，对数据领域发展产生重要影响。

❻ 云控蜂核有哪些技术实力

1、先进的区块链技术引擎支持
支持主流开源区块链技术Hyperledger Fabric等。
Hyperledger Fabric，是由Linux基金会托管的开源企业级区块链技术，是开放式、标准化的区块链技术生态的代表。
Infocent在多种开源区块链基础上不断完善和增加相应模块及功能，为客户提供更强大、开源、安全的区块链解决平台服务。
2、应用简单、上手快
BaaS服务提供便捷的客户操作服务，通过图形化和简单的应用交互即可完成对区块链技术的应用。
通过提供标准的Restful接口和通用API，引导客户对区块链技术自定义和配置并进行基本的区块链运维。同时，提供标准化的SDK，通过基础的配置和参数的设置，完成对区块链本身的数据交互和管理，降低应用成本和技术难度，极大的加快了区块链开发的速度。
3、高可用
Infocent的BaaS服务，通过物理机和云服务的自动混合扩展，来保障应用方的高可用的业务连续性。应用级别可以无感知的自动弹性扩容。
其以云计算多租户隔离（计算/存储/网络等资源的隔离）的为基础建立，最大限度保证了区块链应用方的相关独立性。
现了联盟链的优越性。
4、高性能
Infocent的BaaS服务，计算、网络、存储均以业界高标准建设，实现了型业务吞吐的高效和快捷，极大的挖掘区块链的能力。
5、安全性
通信安全：利用CA证书管理通信，实现节点间与客户端的加密通信。
数据安全：交易和数据交互使用用户私钥签名和证书验证以及加密重要数据，保证相关数据安全不可变。
存储安全：区块链的天然分布式机制，保障整个网络存储的安全性；同时提供接口导入导出相关数据，进一步提高数据的安全性。
BaaS服务提供全链路的加密和安全数据存储，在数据交易的整个周期内，提供包括TEE（可信执行环境）和非交互式通信验证（Zero Proof等）。提供完整的国密加密服务和相关通信加密机制，提供标准的API和SDK。
6、跨链支持
通过智能合约和Infocent独立开发的跨链技术及开放的标准接口，提供不同链的交易互认，最大限度提高用户的交易层次和交易范围。

❼ pha币是什么币

PHA 币为一种原生功能型代币，其以 Phala 为技术支撑。在全球范围之上， PHA 的总供应量超过 100000 万。 PHA 币主要是以 Substrate 创发为基础，并且通过 TEE 区块链架构达成机密智能合约。 PHA 币的目的是建成 Web3.0 的隐私保护基础设施。至于 Phala Network 而言，其主要为波卡之上的隐私计算平行链，能够为波卡上的数据应用提供一定的服务与帮助。

功能性代币与证券性代币的相关介绍

功能性代币主要表示的是具备具体的使用功能以及使用场景的加密型货币。在一类区块链应用或者区块链系统之中，假使其中的代币主要用于支付、投票或者打赏等其他方面的凭证运用，那么这种代币就是功能性代币。而证券性代币则与之相反，其主要运用在投资理财等方面。值得一提的是，证券性代币又被称作为投资性代币。比特币则是最为典型的一类证券性代币，其作为一种加密货币，具有一定的证券属性。