UNI:一文了解隐私计算和工业安全数据保障

本文为矩阵元产品创新总监余哲在“2021苏州高新区区块链产业发展峰会暨万向区块链苏州研究院启动仪式”上的演讲内容。本次大会聚焦区块链在工业互联网领域的赋能和创新，余哲从隐私计算的角度，深度解析了隐私计算在工业互联网中发挥的作用和价值。以下内容整理自现场速记稿。各位尊敬的领导、来宾大家下午好，我是矩阵元的余哲。刚才王允臻王总提到分布式认知工业互联网的整体框架包含了区块链、隐私计算和知识图谱，矩阵元是专注于做隐私计算和区块链的一家技术公司，接下来我会从隐私计算这个微观层面给大家做个简单的汇报。

今天的主题是工业互联网，我们先从工业互联网入手，寻找一下隐私计算技术在工业互联网中的机会在哪里。工业互联网在去年被纳入中国的新基建，从目前的规划来看，将会有近50万亿的投资进入新基建。工业互联网作为新基建的重要组成部分在今后几年将会有非常大的发展。工业互联网首先实现的是“互联”。物联网、5G通信、边缘计算、云计算等这些技术都是为了帮助万物能够以更高的效率、更低的成本去实现互联。实现互联只是一个基础，互联之后的数据能够在互联的平台上流动，通过对数据的价值挖掘、建模和分析，最终发挥数据在数字经济时代的最大价值。

调查显示，FOMC的鹰派成员布拉德和沃勒更值得关注:12月12日消息，美联储主席鲍威尔和他的两名副手受到华尔街的关注，但主要鹰派人士提供的指引几乎同样重要。机构对经济学家的调查得出了这一结论，他们认为鲍威尔和威廉姆斯是最值得倾听的声音，其次是副主席布雷纳德。但布拉德和布雷纳德并列，长期担任美联储研究主管的沃勒也被认为是一个重要信号。两人一直在呼吁采取更积极的措施抗击接近40年高点的通胀。

Pictet Wealth Management美国高级经济学家Thomas Costerg表示，尽管布拉德不会投票，但我怀疑市场明年将继续密切倾听他的意见。瑞士再保险驻纽约高级经济学家Mahir Rasheed表示，在当前环境下，FOMC的鹰派成员布拉德、沃勒和梅斯特更值得关注，因为委员会发出了过度收紧优于收紧不足的信号。[2022/12/12 21:38:12]

工业互联网平台是新基建的核心，而工业大数据是工业互联网平台的核心。因为工业大数据承载着从数据的采集、加工到集成，再到后面的建模分析和最后向顶层服务进行决策支撑的能力。今年有很多相关的工业互联网、工业大数据落地的成功案例，包括我们智能制造供应链优化和工艺设计都通过工业大数据获得了不错的发展。目前，工业大数据大多都是单点的或局部的，实现的只是内部流程优化的效果。

美国CFTC专员认为以太坊转向PoS机制后仍是商品:9月30日消息，美国数字商会创始人Perianne Boring在推特上表示，其询问美国商品期货交易委员会（CFTC）专员Christy Romero“在以太坊合并转向PoS机制后是否会对ETH产生什么政策影响”时，Romero回应称她仍认为以太坊是商品。[2022/9/30 6:04:02]

工业互联网最难的是如何打破现有的工业互联网数据孤岛，实现数据隐私保护和数据价值挖掘。这个现在看起来相当矛盾的点，矛盾在哪里？现在，越来越多的人认为数据即资产。数据被提供后是否会被无限复用，数据资产是否会被盗用，这对于企业来说数据开放带来的成本可能远大于收益。我们今天讨论的是如何能够保证企业在做数据共享的时候，依然对数据拥有安全保护。

美国司法部寻求阻止Celsius案的撤诉动议:金色财经报道，美国司法部在Celsius破产案中的代表希望阻止该公司为某些客户重新开放提款的尝试，直到独立调查完成之后。

Celsius在本月初提交了一份动议，要求将资金返还给保管和扣留账户计划中的客户。美国受托人今天对该动议提出异议，称 \"这些动议为时过早，应在审查员报告提交后再予以拒绝\"。（the block）[2022/10/1 18:36:35]

针对前面讲到关于数字价值挖掘和隐私保护的矛盾，我们提出了隐私保护计算。其实隐私保护计算比区块链更容易从字面上理解，第一就是保护数据的隐私，第二在数据隐私保护的前提之下，数据还能计算，因为计算才能带来价值。信通院定义的隐私计算比较拗口，我们简化一下：隐私计算是在技术上实现了数据的可用不可见，在保证数据隐私的情况下实现数据的流通。从传统的数据交互来说，我拥有明文数据，数据使用方用我的数据进行商业应用。通过隐私计算、多方安全计算、同态加密等技术，能够实现数据本身的所有权、使用权和执行权的三权分离，在使用过程中通过授权访问的形式来实现数据的流转。

Robinhood上线Uniswap代币UNI:金色财经消息，在线经纪平台Robinhood周四宣布支持Uniswap（UNI）代币交易，使该平台支持的加密货币达到13种。[2022/7/15 2:14:32]

由于时间关系，我简单介绍两个案例。

第一个是多方联合建模。我们举个现在金融行业用得比较多的例子，比如两家银行和互联网企业，银行一般用的是信贷数据，互联网企业用的是用户行为数据，其实通过这些数据的融合可以提升银行信用评分等级的能力。在这个大家对数据主权意识逐步提升的时代，数据安全法和信息保护法等相关法规相继出台，企业之间难以将明文数据给到外部机构。而通过安全计算、隐私计算等密码学技术，能够在数据不出域的情况下，实现多个参与方之间的数据联合建模，最终达到对数据整体价值的挖掘。

另外一个就是安全模型的应用。这个案例更加直观一点，一方拥有数据，一方拥有模型，这种情况下其实数据拥有方和模型拥有方都希望能够保证自己的资产价值和安全。模型也是一种数据资产，需要保证自己资产不被窃取，通过多方安全计算能够实现数据拥有方和模型拥有方在不透露自己数据资产的前提下输出一个基于AI模型的预测结果，最终服务到数据的使用方。以上是两个关于隐私计算在金融行业的场景，工业互联网平台正在逐步完善，随着场景和数据的积累，这些金融场景的应用经验可以为工业互联网与隐私计算平台的结合提供参考价值。

隐私计算的诸多好处是近两年才逐渐被提出来的。关键性的技术、研究，从孕育到走出实验室再到商业化落地都有一个漫长的过程，蒸汽机和电能实现大规模商用用了将近50年。随着数字化技术水平的提升，这种核心技术、关键技术的商业化落地进程会有一定的缩短。从姚期智先生1982年首次提出隐私计算，到现在将近40年，已经有越来越多的企业开始使用隐私计算做一些商业项目的落地和POC。在这方面，矩阵元的目标是凭借我们这么多年在技术上的打磨积累，为我们的上层应用和业务方提供一个基础设施，让大家可以不需要特别懂密码学或了解隐私计算是什么就能够很好地应用这个技术。

技术只有服务于商业才有价值。矩阵元在技术积累的同时，推进应用实践。我们从2018年开始和武汉大学在一些社会地理研究、遥感项目上进行合作，同时也和国内外一些知名大学一起在隐私计算的算法上做了大量的投入和研究。今年1月份，我们与万向区块链联合发起上海数据隐私安全计算重点实验室。技术需要商业环境的孕育，才能够走向真正的推广，这两步我们都会持续地做推进。

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