[區分精選] ENG: 數據隱私的領先者, 極力提升數據存儲的效率和安全性

區塊鏈的提出，其面對的一個巨大需求是：數據的隱私計算。何為數據的隱私計算呢？其實就是將數據中涉及個人、機構等秘密不公開的數據權限歸還給數據擁有者。例如，你的工資、財產、健康狀況等不必要公開的信息歸還給您保管，第三方無權獲得。

然而，目前存在兩個極大的矛盾：

中心化的存儲模式無法確保你的數據不泄露。

例如，Facebook存儲了20多億用戶的數據，曾經出于主管意愿的售賣或者被動黑客攻擊，發生數據泄露事件層出不窮。

個體隱私數據不泄露，但群體的統計指標應該屬于公共財產。

這是一個矛盾。你的隱私數據雖然應該歸還給您，但是公共的數據指標卻應該公開。例如，你的工資不應該公開，但每年中國需要統計人均收入水平，則需要每個人提供工資收入。所以，如何是好？

EOS突破3.4美元關口 日內漲幅為6.93%:火幣全球站數據顯示，EOS短線上漲，突破3.4美元關口，現報3.4001美元，日內漲幅達到6.93%，行情波動較大，請做好風險控制。[2020/11/24 21:52:57]

區塊鏈的出現，看似為數據隱私提供了非常好的解決方案。通過對數據的層層加密后，然后公開必要的透明數據讓每人可查。比如，我們不指明比特幣兩個交易賬戶之間的個人信息，但通過查詢交易金額，我們可以查詢比特幣網絡的每日平均交易額。

但是，僅僅做到層次，其實還不夠，Enginma則提供了更為全面的隱私解決方案，助力區塊鏈與大數據的結合。

解決方案

行情 | 港股收盤：前進控股收跌4.40%，火幣科技收跌2.19%:金色財經報道，今日港股收盤，恒生指數報27612.61點，收跌0.16%；歐科集團旗下前進控股（01499.HK）報0.239點，收跌4.40%；火幣科技（01611.HK）報4.02點，收跌2.19%。[2020/2/20]

鏈上和鏈下數據解決方案

圖解：Eng將數據分為鏈上存儲的公開數據以及鏈下存儲的隱私數據。

首先，我們需要意識到，Enigma本身是一種雙層結構。代碼在區塊鏈和鏈下網絡上執行，從而確保了的執行方式確保了隱私和正確性。如白皮書中的圖顯示，對于數據中提供給公共驗證部分，則直接存儲在區塊鏈上。對于大量蘊含隱私的數據，我們就進行鏈下正確計算后，將必要的公開數據存儲到鏈上即可，剩余隱私部分則存儲到各個節點。

行情丨BCH在2分鐘內跌幅超過1.00%:據火幣全球站數據顯示，BCH/USDT在2分鐘內出現劇烈波動，跌超1.00%，達到-1.09%。當前報價為 377.35 美元，行情波動較大，請注意風險控制。[2020/1/31]

這樣的好處在于，這樣能保證區塊鏈的數據效率。一方面來說，目前區塊鏈性能并不滿足大規模的數據計算與存儲，因此，只將必要的數據上鏈，這能提高區塊鏈的效率。另一方面，對于鏈下存儲部分，不僅能夠高速運行，還能提升數據的隱私保護程度，增加大規模數據落地的可能性。

鏈下數據治理方案

首先，數據鏈下治理我們分為存儲和隱私計算。

我們假設一個醫院的病患病歷信息庫在Enigma開展鏈下存儲和計算，將會發生類似的情況。利用鏈下節點，Enigma為醫患庫建立一個分布式數據庫。但是不同區塊鏈的解決方案，每個節點只能隨機存儲每個醫患的部分信息。這樣，不僅能夠確保每個節點能大大提高存儲的效率，還能確保一個事情：每個節點存儲的數據無法還原一個病患的所有信息。

行情 | HT短時下跌近7%:據Huobi數據顯示，HT在半小時內跌近7%，現報1.7332USDT，行情波動較大，請注意風險控制。[2019/3/8]

例如，節點A存儲了傭兵的姓名和身高，節點B則存儲了傭兵的過敏史，節點C則存儲了我的手術史。但是，想要完整地獲得我的健康信息，則沒那么容易，你需要所有節點聯合起來才能還原。因此，鏈下的存儲一方面讓每個節點存儲的效率大大提升，另一方面則是讓每個節點只能存儲我的部分信息，卻無法感知我的隱私情況。

就這樣，隱私計算的概念進一步提升。

Enigma的網絡確保正確執行代碼，同時不會將原始數據泄露給任何計算節點。因為每個節點都確保存儲了我的部分信息，因此只要讓多方參與共同運算，我的信息就能被完整復原。這樣的好處就是在于，當我們想要計算所有點的全部信息時，只要讓每個節點利用本地數據計算出部分計算結果，然后最后讓系統負責匯總即可。

這項計算，我們稱為安全多方計算。

例如，我們還是講回個人工資與整體平均的工資的例子，Enigma上每個節點都會存儲部分人的工資數據。統計整個中國平均工資時，有個大管家叫做MPC，它一旦發動統計任務，她就會跑去各個節點獲得統計人數和統計值，如節點A存儲有500人，平均工資為5千元；節點B存儲有100人，平均工資為1萬元；節點C存儲了1000人，平均工資為3000。那么MPC大管家則跑到每個節點處，問了結算結果后，中國的人均工資水平也就能計算出來。

這樣的做法，其實在學術中已經有較多的研究放在這種隱私計算方式上，我比較熟悉的就是差分計算，從而能夠完成的這樣的計算。

總結

總的來說，通過以上的鏈上和鏈下數據治理方案，我們可以看到Enigma在數據隱私計算上既提升數據存儲的隱私程度，也提高可區塊鏈的可擴展性。這兩點需求是目前大規模數據落地區塊鏈的可行方案。

并且隨著Defi與物聯網的崛起，區塊鏈想要在金融行業和物聯網行業快速發展，對于在區塊鏈上發展的數據保護程度應該要進一步加深。例如，目前的Defi安全性全壓在公鏈的智能合約上。一旦某個智能合約被黑客攻擊，那后果將不堪設想。但如果將智能合約的數據存儲在Enigma上，將進一步提升智能合約的安全度，減少不一樣的風險。

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