UPS:將供應鏈商業敏感隱私數據上鏈 你敢不敢？

供應鏈是區塊鏈的熱門應用領域之一。區塊鏈技術為其構建了一個透明可信的數據網絡，促進供應鏈上下游企業數據流通，提升決策有效性，推動協同生產，實現供應鏈整體效率最大化。

隨著貿易全球化與產業信息化的發展，供應鏈的重要性不言而喻。商品生產、銷售過程不再由單一企業獨立完成，而是由多家關聯企業相互協作共同完成。

以手機供應鏈為例，從芯片設計、零部件生產、測試、組裝、運輸，再通過各地經銷商輾轉到商店出售，其中涉及供應商、制造商、分銷商、零售商等多重角色，才最終到達消費者手中，而在這個過程中所形成的鏈式網絡便是供應鏈。

類似地，我們日常生活接觸的各類食品、藥品、快消品、電子設備、汽車等，背后都離不開供應鏈的資源整合。

同樣是多方協作的鏈式網絡，區塊鏈技術與供應鏈系統有很高的契合度，2019年世界經濟論壇發布的《區塊鏈在供應鏈中的包容性部署：數據保護》中提到——供應鏈是目前區塊鏈和其他分布式賬本技術發揮作用的最佳領域。

但是，該報告同時也強調——在供應鏈中應用區塊鏈技術時，必須首先解決商業敏感隱私數據保護和數據合規的問題。

作為供應鏈系統中的各級參與企業，我們應該了解哪些供應鏈數據相關的隱私風險？如何用技術手段化解其背后的業務痛點？基于區塊鏈構建的技術方案能夠為現代供應鏈系統帶來什么樣的價值？且看本文一一分解。

馬斯克宣布廢除推特Circle功能:金色財經報道，馬斯克發布推文表示，將廢除Twitter Circle功能，轉而支持改進的社區溝通和私信群聊功能，這項決定距離Circle功能推出才剛滿一年。Circle主要功能是允許用戶向密友而非所有人分享推文。[2023/7/9 22:26:35]

隱私敏感的供應鏈數據

供應鏈聯系著產品供應、制造、分銷、零售等多環節的多個主體，更多的參與主體、更復雜的業務形態，帶來了更加海量豐富的數據，其中不少屬于商業敏感隱私數據，而正是這些商業敏感隱私數據讓現代供應鏈系統得以高效運轉，并對產品需求變化敏捷反應。

以流水線裝配工“美麗”的一天為例——

早上開工時，美麗便收到銷售前線產品需求上升的消息，下游企業為此向美麗增加了訂單量。不巧的是美麗的上游企業由于設備更新無法滿足新增需求，但通過供應鏈網絡中數據，美麗得知另一家上游企業有額外庫存，便聯系該企業獲得了所需零部件，順利完成了最終交付。

在以上過程中，商業敏感隱私數據的流通，讓供應鏈企業得以在生產資源缺乏的情況下仍然保持對市場需求快速反應。由此可見，及時有效地獲得供應鏈數據，積極調整自身生產能力，并避免競爭對手獲知，對于供應鏈企業來說，是重要競爭力指標。

BTC.b 新增支持 BNB Chain:5月29日消息，基于 LayerZero 的比特幣的封裝代幣 BTC.b 新增支持 BNB Chain，目前已在 Trade Joe 上開放交易。[2023/5/29 9:48:49]

一般而言，供應鏈中各項數據可以大致歸類為“四流”，即商流、信息流、資金流和物流，其中每一類都包含了大量商業敏感隱私數據。

除了數據本身的價值，基于以上供應鏈數據還可能進一步推斷出商業合作模式、產品知識產權、商業合作關系、市場供求，甚至是國家之間相克相濟的貿易往來等更機密、更宏觀、更具戰略性的敏感信息。

由此可見，這類商業敏感隱私數據若保護不當，貿然上鏈，勢必會帶來顯著的隱私風險，并引發可能造成實際經濟損失的各類商業風險。

供應鏈數據隱私保護的業務痛點

由于供應鏈數據的隱私敏感性，一般情況下，這些數據只能在有直接商業合作關系的供應鏈系統內實現局部流通。在充分競爭、虛實相間的商業大環境下，一方面，供應鏈企業希望了解行業整體的狀況，以更好地調整自身戰略，另一方面，又不希望公開自身的經營情況，導致競爭對手對自己知根知底。

因此，未來供應鏈升級若要通過行業大數據融合來提升行業整體效率，必須要解決的核心問題便是如何在有商業利益沖突的多個供應鏈系統之間實現供應鏈數據的互通互信。

加密期權工具平臺Greeks.live與Deribit、BIT等達成Pre-A輪投資協議:3月1日消息，加密期權工具平臺Greeks.live宣布已經與第一輪（Pre-A輪）的主要投資人達成協議，包括Deribit、BIT、NGC、Conomico等。融資資金將用于繼續發展平臺與擴大產品。

據悉，Greeks.live由加密貨幣期權交易員設計，初衷是為了更好地管理自身的期權投資組合，提供一鍵Delta對沖、自動DDH、一鍵插隊等工具。[2023/3/1 12:35:53]

這不僅僅是一個傳統的信息安全問題，更關鍵的是在分布式多方協作供應鏈網絡中構建出可信的數據生態，尊重每一個參與方的隱私訴求和商業利益，促成真實數據跨主體有序流通。針對實際業務場景，具體需要解決好以下四個層面的數據業務痛點。

1.?真實性

真實性主要指供應鏈數據在存儲階段不被篡改，從而保證數據正確性、完整性。

供應鏈中數據來源廣、存儲分散、數據庫管理系統漏洞、經手主體內控不足等，都使供應鏈數據面臨篡改、植入、替換、偽造風險。一旦發生，直接影響供應鏈產品及服務質量，風險也將由點及鏈地進行擴散。

舉個例子，如果汽車安全帶生產商隨意篡改質檢數據，導致大量未達標的安全帶流入市場，由于安全帶的質量直接關系使用者的生命安全，這不但會引起公眾恐慌，還有可能波及與該安全帶生產商合作的車企，產生巨大的經濟和信譽損失，甚至挫傷整個汽車產業。

Visa與FTX達成合作，在40個國家提供借記卡:10月7日消息，Visa與FTX達成合作，在40個國家提供借記卡，重點是拉丁美洲、亞洲和歐洲。這些卡已經在美國上市，將直接鏈接到用戶的FTX加密貨幣投資賬戶。（CNBC）[2022/10/7 18:42:02]

2.?流通性

流通性主要指供應鏈數據在傳輸過程中的正確性、完整性。

供應鏈本身就是各參與企業間相互協作的產物，其間上下游企業數據的流通傳輸決定著供應鏈的響應效率，譬如上游生產商和供應商若能第一時間獲取下游倉庫庫存信息，則能迅速調整生產策略，實現合理的資源配置。但是目前供應鏈企業間對于數據流通傳輸的意愿、數據流通的形式均未能達成一致，數據流通過程中仍然存在種種安全問題亟待解決。

供應鏈數據流通中，各參與方體量不同、參與深度不同及信任不對等，導致大家對信息分享意愿不足。其次，即使有些參與方愿意推動數據流通，也未必能掌握正確方式，致使違規情況時有發生。最后，在合規流通的情況下，該如何保障數據可信傳輸仍然沒有標準答案。

3.?隱私性

隱私性主要指供應鏈數據在存儲、流通、分析等各階段中不被泄露及濫用。

Vitalik Buterin提出“L3愿景”：不能通過在Rollups上堆疊Rollups來擴展網絡:金色財經報道，以太坊聯合創始人 Vitalik Buterin 發文《什么樣的Layer 3有意義？》（What kind of layer 3s make sense?），文章指出不能通過在Rollups上堆疊Rollups來擴展網絡，比如SNARK幾乎可以無限擴展，可以繼續制作“許多SNARK的 SNARK”， 以將更多計算縮減為單個證明。但數據不一樣，數據可以壓縮一次，但不能再次壓縮，因此“在Rollups上再Rollups” ”實際上并不能在可擴展性方面提供巨大效益。因此，Vitalik Buterin提出了“L3愿景”，主要包括：

1、L2 用于擴展，L3 用于定制功能，例如隱私。

2、L2 用于通用擴展，L3 用于自定義擴展。

3、L2 用于無信任擴展（Rollups），L3 用于弱信任擴展（驗證）。[2022/9/17 7:03:27]

供應鏈數據本身就經手方眾多，數據在存儲、流通、分析等多個環節都面臨著較高的隱私泄露風險。據2017年波耐蒙研究所發布的研究報告，能夠接觸敏感信息的第三方平均數量相較2016年增加25%，且發生數據泄露的企業中56%是由其供應商造成的。

直接泄露的供應鏈隱私數據，包括企業核心產權技術、供貨信息，資金流轉情況等，直接關乎鏈上企業核心競爭力和行業發展。更不能忽視的是，當泄露的隱私數據經大數據分析技術進一步挖掘、預測與衍生，將可能造成更嚴重的經濟安全、社會穩定等威脅。

4.?合規性

合規性主要指供應鏈數據在各實體、各流程間對于監管審計機構介入的包容性。

監管審計機構對于供應鏈隱私數據的合規使用越來越關注，全球都相繼出臺了各項隱私保護與監管政策，譬如我國最近頒布的《數據安全法》，以及國際上歐盟頒布的《通用數據保護條例》等。

而供應鏈本身參與方多，數據量大，審計難度大，加之更多第三方數字合作伙伴的加入，全流程、全數據的審批、預警、跟蹤和管控變得富有挑戰。

在以上四個層面數據業務痛點中，滿足數據真實性是供應鏈數據大融合產生價值的基礎，也是區塊鏈技術著重解決的核心業務問題，但只有數據真實性無法有效解決供應鏈商業數據流通的動機難題。數據再真實，但缺乏價值，難以流通，有合規風險，都會對供應鏈數據的融合與行業升級帶來阻礙，所以需要引入新的隱私保護技術，解決好以上這些相互關聯的數據業務痛點。

基于VCL的供應鏈數據隱私解決方案

WeDPR目前已開源的公開可驗證密文賬本是一套基于區塊鏈的隱私數據流通和驗真解決方案，基于區塊鏈分布式、具有存儲計算能力的底層平臺，結合密碼學算法、零知識證明等前沿隱私保護技術，保證多個參與方無須互相信任就能夠完成業務協作，天然適配供應鏈場景中競合關系多樣化的多方數據協作。

首先，通過基于VCL提供的可驗證數據加密算法，供應鏈企業可以對商業敏感隱私數據進行加密保護，將數據密文和其數字簽名，上傳至區塊鏈。區塊鏈作為一個分布式、防篡改的數據源，保證了密文數據的安全存儲，避免了供應鏈中各方由于數據管理漏洞或內控不足帶來的數據篡改風險，以此滿足了真實性的需求。

其次，VCL零知識證明功能，可以為多個密文數據之間的邏輯關系、算術關系提供高效的密文態有效性驗證和最小化信息披露。供應鏈企業可以選擇性地向需要披露信息的協作方，提供所需證明，例如，下游的總庫存小于某個閾值，上游企業可以提高產量，而不用提供單個倉庫具體的敏感庫存數據。

相比之下，傳統的數據哈希上鏈模式，無法做到在不披露數據明文的前提下實現鏈上數據的關聯驗證，在保障數據隱私性的過程中，犧牲了數據的流通性，限制了數據的效用。VCL則打破了這一限制，同時滿足了流通性和隱私性的需求，消除了供應鏈企業潛在隱私顧慮，提升供應鏈各方參與數據協作的意愿。

最后，數據密文上鏈將會對傳統的監管審計流程帶來變革，以往需要通過在明文數據的基礎上對供應鏈數據進行核驗，審查其是否滿足特定的指標閾值以及賬目之間是否滿足會計準則。對于這些確定性的數值關系檢驗流程，VCL零知識證明功能可以很大程度取代原有流程，并實現自動化數據審計和預警，同時基于鏈上數據難以篡改的特性，密文數據項內容和對應事件記錄時間的真實性，都可以得到有效保證，由此滿足了合規性的需求。

VCL提供了供應鏈商業敏感隱私數據上鏈的無憂體驗，實現了鏈上數據“互通可驗不可見”的隱私保護效果，能夠有效滿足供應鏈數據在有商業利益沖突的多個供應鏈系統之間實現互通互信，同時支持隱私保護下的監管審計訴求，每產生一個數值關系證明僅需毫秒，支持上萬TPS并發吞吐量，具備有效支撐現代供應鏈系統中的大數據處理能力。

除了供應鏈之外，類似技術能力還能擴展到其他需要基于密文賬本進行數據流通和融合應用場景。VCL提供數據隱私特性除了能夠用于構建數據協作平臺，激發參與機構進行隱私數據協作意愿之外，對于新一代監管科技的升級也很有價值。在下一話中，我們將著重以跨境貿易監管為例，解析其中的數據隱私需求和業務痛點，敬請關注下回分解。

VCL代碼倉庫地址：

https://github.com/WeBankBlockchain/WeDPR-Lab-Core

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