通俗解釋隱私計算（多方安全計算）_SHI

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。”

AI World完成第二次算力集群擴充:8月14日消息，據官方消息，AI World算力網絡已經完成第二次硬件擴充，主力為NVIDIA A100與NVIDIA H100專業卡，全新加入的H100使雙精度Tensor Core的每秒浮點運算（FLOPS）提升3倍，為HPC提供60 teraFLOPS的FP64浮點運算。

融合AI的高性能計算應用可以利用H100的TF32精度實現1 petaFLOP的吞吐量，從而在不更改代碼的情況下，實現單精度矩陣乘法運算。[2023/8/14 16:24:46]

“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。”

24小時內共有62,987,547枚SHIB代幣被轉移到“inferno”錢包中:金色財經報道，Shiburn透露，在過去24小時內，共有62,987,547個SHIB代幣被轉移到“inferno”錢包中，目前這些代幣已被永久鎖定。銷毀率代表代幣被有意退出流通的速度，從而增強了剩余代幣的稀缺性和潛在價值。SHIB的銷毀率明顯保持在零水平以上，這是該項目開發商積極主動進行代幣管理的標志。由于代幣被故意退出流通，SHIB的整體供應量減少，可能會影響投資者的情緒和需求。燃燒率上升通常意味著項目致力于長期生存，并且可以培養代幣持有者之間的信任感。[2023/8/7 21:28:27]

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。

知情人士：多家銀行已提交對第一共和銀行的最終投標:5月1日消息，知情人士稱，在美國監管機構周日舉行的競購中，PNC金融服務集團、摩根大通和Citizens Financial Group等銀行提交了對第一共和銀行的最終投標。一位知情人士表示，監管機構已多次要求修改投標，并要求完善投標資產的具體標準。消息人士周六表示，美國監管機構周末一直在努力促成First Republic的出售，約有六家銀行參與競購，這可能是兩個月來第三家美國大型銀行破產。據悉，古根海姆證券(Guggenheim Securities)正在為FDIC提供咨詢服務。（路透社）[2023/5/1 14:36:48]

通俗實例1

HyperBC CEO：mpc技術將助推錢包與監管機構的深度綁定:據官方消息，日前，HyperBC CEO Joseph Zhang受邀參加POW’ER香港Web3創新者峰會，會上就“Web3入口革命——MPC錢包的體驗與普及”主題進行了相關分享，他認為：HyperBC作為MPC聯盟成員，當前已在waas和custody業務中實現細分領域的產品優化，幫助中小企業更好的在業務端發力，并在以后的時間里，借助聯盟中已成型落地的技術應用于具體業務場景中，探索設計出更完整的私鑰分片存儲方案，將一些私鑰分片部署在審計機構或者特定的合規機構上，通過mpc技術實現讓大家做更深度的綁定，提升用戶和市場的信心。

HyperBC作為資產托管解決方案提供商，為企業在區塊鏈上存儲和管理他們的數字資產提供安全保障。[2023/1/11 11:06:05]

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。

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）。

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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