隱私計算：“解鎖”數據要素流通難題_m.finance:Peruvian National Football Team Fan Token

來源：金融時報李國輝

不同歷史時期有著不同的核心生產要素，農業社會的核心生產要素是土地和勞動力，工業社會的核心生產要素是資本、技術與管理，而如今的數字經濟時代，數據成為核心生產要素之一。近期國務院辦公廳印發《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》，圍繞土地、勞動力、資本、技術、數據等要素市場化配置改革提出了8個方面任務。

“數據天然是數字經濟的核心要素。但數據不會天然成為生產要素，要解決兩個核心問題才會真正成為生產要素。一是流通，二是確權。”華控清交董事長兼CEO張旭東表示。

Green Dot Network開放對 Coinhub 比特幣 ATM 的訪問:金色財經報道，Coinhub 和 Green Dot Network 達成合作伙伴關系。該合作伙伴關系旨在允許使用合作伙伴 Coinhub 比特幣錢包與 CHB Holdings 和 Edge 合作，在Green Dot Network的 20,000 多家商店購買加密貨幣，包括 CVS、Walgreens 和 Krogers。[2023/4/18 14:09:27]

《方案》在“探索建立數據要素流通規則”方面中提出了四項任務：完善公共數據開放共享機制；建立健全數據流通交易規則；拓展規范化數據開發利用場景；加強數據安全保護。其中特別提到，探索“原始數據不出域、數據可用不可見”的交易范式，在保護個人隱私和確保數據安全的前提下，分級分類、分步有序推動部分領域數據流通應用。

Damus新版本支持使用zaps功能發帖賺取比特幣:2月28日消息，基于Nostr協議的開放社交應用Damus發推稱，新版本已在蘋果App Store上線，新功能包括支持使用新的zaps功能發帖賺取比特幣、改進的通知視圖等。[2023/2/28 12:33:25]

數牘科技資深數據安全專家裴超表示，“原始數據不出域、數據可用不可見”的描述正對應著近兩年崛起的隱私計算技術。《方案》的出臺，對于隱私計算及相關產業是一個重大利好信號。

香港科技大學智能網絡系統實驗室主任、副教授、星云Clustar創始人陳凱表示，開展隱私保護計算技術創新與成果應用是落實國家數據要素市場化配置改革要求的有益舉措。

派盾：白帽黑客地址已返還Team Finance約1340萬美元資金:金色財經報道，據派盾監測，有1340萬美元已從白帽黑客地址返還至Team Finance，其中包括548.7個ETH（86萬美元）給FEG，76.5萬個DAI和1180萬個TSUKA（62.6萬美元）給Tsuka，約500個DAI和74.6萬億個CAW（約550萬美元）給CAW，209個ETH（32.8萬美元）給KNDX。

此前報道，Team Finance團隊管理資金在由Uniswap v2遷移至v3的過程中遭到黑客攻擊，已確定的損失為1450萬美元。目前團隊已暫停Team Finance的所有活動，直到確定此漏洞已被修復。[2022/10/31 11:59:53]

實現“數據不動價值動”

美國商品期貨交易委員會委員：加密貨幣與2008年金融危機風險相似:金色財經報道，美國商品期貨交易委員會委員Christy Goldsmith Romero表示，盡管加密貨幣行業只是整個美國金融體系的一小部分，但“傳統金融公司日益增長的興趣”應該讓監管機構注意到即將到來的危險風險。

該機構技術咨詢委員會的首席委員戈德史密斯·羅梅羅(Goldsmith Romero)表示，正如目前美國其他監管機構所認為的那樣，加密貨幣行業與2008年全球金融危機之前的某些金融元素類似。在暗示美國不應急于制定監管規定的同時，她也提出CFTC是應對該行業風險的答案。

（coindesk）[2022/10/27 11:46:42]

“傳統的公開數據搜集、原始數據共享等都是廣義上的數據融合方式，但這些傳統融合方式在應用場景、隱私保護等方面存在一定的局限性。”陳凱說。對于這一問題，張旭東表示，傳統的信息共享的方法是基于明文數據；而明文數據一旦被看見就會泄露具體信息，難以限制其用途和用量，難以厘清“責、權、利”；這導致了明文數據難以通過供需關系定價，難以大規模市場流通。

以金融業為例，陳凱認為，金融業作為數據密集型行業，其產生和使用的各類金融數據與客戶信用水平、資產財產狀況等高度相關，涉及消費者個人隱私，如何在確保安全合規的前提下加強融合應用歷來是一個兩難問題。

張旭東提出，數據的價值，一方面在于其可見的信息價值；另一方面在于其參與計算得出的結果價值，即其計算價值。在大數據、人工智能得以廣泛應用的今天，數據的價值被更多的地體現在其計算價值上。

隨著科技的進步，依托多方安全計算、聯邦學習等隱私計算技術，探索實現“數據可用不可見，數據不動價值動”的數據流通交易新范式，成為數據融合創新的新途徑、新方向。所謂隱私計算，是一種由兩個或多個參與方聯合計算的技術和系統，參與方在不泄露各自數據的前提下通過協作對他們的數據進行聯合機器學習和聯合分析。在隱私計算框架下，參與方的數據不出本地，在保護數據安全的同時實現多源數據跨域合作，可以破解數據保護與融合應用難題。

落地金融風控等場景

近期，人民銀行發布的《金融科技發展規劃》提到，在技術方面，積極應用多方安全計算、聯邦學習、差分隱私、聯盟鏈等技術，探索建立跨主體數據安全隱私計算平臺，在保障原始數據不出域前提下規范開展數據共享應用，確保數據交互安全、使用合規、范圍可控，實現數據可用不可見、數據不動價值動。

裴超介紹說，2021年，隱私計算已經在通信、金融、政務等場景尤其是關鍵基礎設施行業開展了探索和實踐，一些銀行、運營商都進行了立項招標。

根據中國工商銀行金融科技研究院協同華控清交共同編寫的《隱私計算推動金融業數據生態建設》白皮書，國內隱私計算金融應用領先國際。我國互聯網企業、科技公司及金融機構近年來相繼研發多款成型隱私計算產品，相關產品呈現平臺化發展趨勢，技術組合應用日益明顯。國內示范場景已包含授信風控、產品營銷、移動支付人臉識別、跨境結算、反洗錢等。

以銀行業為例，風控一直是銀行業務運營的一個重要任務。近年來，銀行業一直在探索如何在充分保障用戶隱私和數據安全的前提下，將高價值數據應用于智能風控業務場景，建設風控模型精細化、用戶畫像精準化的智能風控能力。

陳凱介紹說，傳統風控方式通常采用的是評分卡模型和規則引擎等“強特征”進行風險評分，效率比較低，覆蓋范圍也比較小。而利用隱私保護計算技術，銀行便能合規、安全地引入更多維度的數據優化迭代風控模型，構建貸前價值成長、貸中數字信用及貸后風險預警的全生命周期風控模型，更好地實現精準風控。

來源：金色財經

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