移动支付网消息：近日，北京大数据研究院区块链与隐私计算研究中心主任莫晓康在1024程序员节上，针对目前商用区块链存在的问题指出：“目前区块链的商业应用，虽然广泛，但都只是表层应用，无法融合深度的商业逻辑，因为在商业应用中，隐私问题是绝对刚需，而不是选项。”
因为区块链具有公开透明和全节点验证的特点，意味着链上数据将流经每个节点，这对数据的需求方而言极为方便，但也会导致隐私数据直接公开。所以，在区块链商用的过程中，数据使用和隐私保护变成一对互斥事件，不过莫晓康提到，隐私计算可以解决这个问题。
区块链+隐私计算的作用方式
目前，在对区块链技术的应用中，数据的隐私保护已然得到重视，保护用户数据隐私的方法一般有两种，一是将数据脱敏后上链，二是将数据加密后上链。
不过脱敏技术可能导致数据不完整。而加密技术需要在获取数据后再对其进行解密，在使用大数据技术处理区块链上的加密数据时，大规模数据密态化会极大地影响分析效率。但隐私计算并不会影响大数据的分析效率，与加密技术不同的是，它实现的是数据的“可用不可见”；比起脱敏技术而言，它保留了数据的完整性。
隐私计算并不新鲜，它不是一项技术，而是多项技术的集合统称。目前主流的隐私计算技术主要分为三大方向：第一类是以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术；第二类是以联邦学习为代表的人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术；第三类是以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术。
在与区块链的结合应用中，隐私计算将在链下进行，通过区块链的layer-2（其涉及的是链上与链下的协议，主要负责链上链下消息传递、智能合约编程以及应用相关功能）连接到链上。
这意味着将原本置于链上处理的各类事物，交给链下处理，而链上仅保留验证的部分，以此间接提升区块链的数据处理和隐私保护能力。通过扩展链下计算网络，区块链专注业务逻辑可信执行与数据权属凭证流通，而链下隐私计算网络则负责大规模的运算和数据价值流通。
区块链+隐私计算实践案例情况及分析
截至目前，全国公示了132个金融科技创新应用，其中涉及到区块链技术的应用有35个，涉及到隐私计算技术的有19个，同时涉及到二者的有6个。
从数据中可以看出，金融科技创新应用主要针对的领域是信贷融资，针对对象为中小微企业。将方向对准中小微企业的信贷融资上，是因为就目前的情况看来，融资难的问题一直未得到很好的解决。
其痛点在于，金融机构出于数据安全及商业保密性的考虑，各家数据互相割断，自建高墙，缺乏信任，不愿进行数据共享，导致用户风控指标精准度低。所以导致优质的中小企业缺少多维度一手数据的佐证，难以自证背景真实性及其还债能力。金融机构也难以依据零散、缺失的数据对企业进行精准信用评估。在这一点上，区块链+隐私计算可以提供良好的解决办法，即通过在链上共享可信的数据，同时需求方无法窥探数据的详细内容。
另外，数据显示，区块链+隐私计算金融科技创新应用的主要分布区域在江浙沪一带。而第四次全国经济普查公报显示，全国范围内第二和第三产业法人单位的数量上，位居前三位的地区分别是广东省（全国占比14.3%）、江苏省（全国占比9.4%）、山东省（全国占比8.3%）。也就是说，中小微企业还广泛分布于广东、山东，而这些地区的中小微企业可能正面临着融资难的问题，也就意味着对区块链+隐私计算的解决办法有需求。
除了被公示的金融科技创新应用，市面上不乏有区块链+隐私计算的案例，且针对的方向并不限于信贷融资。例如蚂蚁区块链科技（上海）有限公司在金融+民生、金融+互联网上，杭州趣链科技有限公司在金融+政务上，联通数字科技有限公司在金融+电信上均已有落地案例。
此外，今年7月发布的《隐私计算与区块链技术融合报告》还给出了更多区块链+隐私计算的应用场景及方案。
区块链+隐私计算可应用于多个领域上，对银行而言，在供应链金融、贸易融资、支付清算、资产管理等领域嵌入区块链+隐私计算，一方面可以大幅提升跨机构、跨产业、跨境等的业务办理效率，另一方面能保障隐私数据的安全，进一步实现去中心化、去中介化的托管服务。
小结
在今年9月举办的中国国际金融科技论坛上，中国人民银行科技司副司长李兴锋指出：要以《数据安全法》《个人信息保护法》为数据工作划定红线、明确原则、提供遵循。同时倡议在技术上，要应用多方安全计算、联邦学习、联盟链等“新方法”实现数据可用不可见、数据不动价值动，构筑支撑跨机构、跨市场、跨领域数据安全共享的科技方舟。
同时，中国人民银行副行长范一飞在10月撰文也强调四点：加强尚力财经小编数据治理、推动数据共享、深化数据应用、做好数据保护。其中便要求实现数据可用不可见、数据不动价值动。
在越来越强调数据隐私保护的时代里，区块链落地的一大难点，便是如何找到一个合适的数据隐私保护方式。目前国际上认为银行领域的区块链处于泡沫破裂低谷期，但也将步入稳步爬升恢复期。与隐私计算的结合应用，或有可能成为银行领域区块链爬升恢复的一个关键点。
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