自从人类有自我保护意识以来，隐私话题的探索从未停止过，尤其是在科技高度发达的时候。在区块链技术发展的大潮中，项目方以最大化去中心化、最大化隐私为最终目标，对社会提出了更高的要求。如何保证两者并行发展，如何平衡安全隐私的数量差，是我们必须面对的话题Web3能够安身立命的时代课题。

Web3为什么需要隐私计算？

隐私一直是保护用户权利和扩大加密市场的基础Web3其中一个重要方向。以开放和用户为主Web3在《纽约时报》，隐私保护将是一个标准的标准。在我们的日常生活中，我们都经历过保护秘密的谨慎，比如记录情绪的日记和不透露身份和分享秘密的树洞，它们代表了我们积极保护隐私的需求。随着互动活动需求的增加，我们需要被动地提供自己的一些关键信息，这对于不传播隐私信息尤为重要。但许多现实是，随着越来越多的分析工具和集中平台对用户信息的控制，隐私信息泄露变得越来越严重Facebook这样的互联网巨头也多次被点名为隐私泄露。

Web3主张捍卫用户权利，从中心化的模式中放权于普通大众，打造去中心化的价值互联网。那么在这样的需求背景下，隐私数据泄露、个人信息被贩卖的问题就要加紧解决，真正扭转用户在Web2负面情况。Web3《纽约时报》的隐私应该是保密和匿名的，在实际操作中，包括数据隐私、身份隐私、计算隐私，这是一个非常宏大的话题，在过去的发展中，数据隐私和身份隐私解决方案相对成熟，基本上可以确保隐私交易的数据内容，以及物理身份和数字身份的分区。在计算隐私方面，其技术水平要求较高，发展过程相对缓慢。这条轨道也是一个具有探索和深入挖掘态度的竞争领域。

隐私计算类型

具体来说，隐私计算包括多方安全计算（MPC）、零知识证明，可信执行环境（TEE）等等，下面简单解释一下几个隐私计算名称，帮助大家理解。

可信执行环境（Trusted Execution Environment）是CPU在内部安全区域，通过软硬件构建的独立环境可以与外部操作系统并行运行，即在此环境中运行的可靠应用程序可以访问内部CPU与内存的所有功能，硬件隔离可以同时保护内部和外部程序的隐私和安全运行。可信的执行环境仍然以可信的硬件为载体，就像嵌入了一个黑盒子一样，操作员是可用的和看不见的。这里可以用我们熟悉的历史宫殿来比较，作为皇帝的皇帝，它将在一个区域得到很好的保护，除了高耸的宫殿墙，还有一些高超的刀保镖等，是为了保护皇帝的安全，在外部沟通中，通过中间人传输，可以同步处理和理解内部和外部信息，这是可信执行环境的建设。当然，仍然会有暗杀，所以为了提高安全因素，可信执行环境将采用多种安全技术进行升级和保护。

多方安全计算（Secure Muti-Party Computation)它是一种密码学应用。图灵奖得主姚志志教授在1982年发布的《安全计算协议》中提出，这是一种应用约定函数算法解决两者单向间验证问题的解决方案。它不仅应该有多个参与者的共同参与和分散，而且还应该在确保多个信息或数据安全的前提下进行。例如，如果我们想去保险箱取一个有价值的婴儿，那么打开保险箱需要在场或存储的多个人共同合作才能取出，每次合作的解决方案都不同，人们不能篡改或提前披露。这完全保证了密码的安全。当然，多种安全技术涉及更多的参与者，需要更多的额外技术，需要更多的技术升级和安全测试。

零知识证明（Zero-Knowledge Proof)它也是密码学应用程序的一个分支。一般的解释是，证明者可以使证明者相信一个判断是正确的，而不向证明者提供任何有用的信息。正是这个过程是可信的，但除了知道正确的结果外，验证者无法知道真正的密码。我们可以从魔术师变成魔术来理解。作为观众，我们接受了它的魔法结果，也就是说，我们相信变化的结果，但我们仍然无法理解它是如何运作的，也无法解决答案。这种神奇的加密过程是零知识证明的魔力。现在，许多区块链项目正在使用零知识证明这种隐私计算方法。最近，加密风险投资机构a16z官网公布的空投工具采用零知识证明技术，使加密项目向活跃贡献者发放空投时保护贡献者的地址隐私。

联邦学习是以AI基本技术。诞生的背景是确保大数据交换的信息安全、终端数据和个人数据隐私。对于不同的数据集，联邦学习分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。2022年，以联邦学习为代表的隐私计算商业化和算法迭代加速，正成为解决数据安全与开放共享矛盾的重要技术途径。他们表示，联邦学习将促进隐私计算技术的进一步整合。

(联邦学习算法图片来源网络)

隐私轨道项目

上述隐私计算技术并不全面，也不能做出非常准确的解释，只是作为了解隐私计算的配菜，技术深刻而复杂，我们不需要深入探索，我们应该意识到它作为一种刚性需求，吸引了越来越多的机构或项目方，我们可以更具体地了解隐私计算。

(图片源网络)

Oasis成立于2018年 ，一直致力于构建高性能、安全、保护用户隐私的区块链网络。该网络设计了独特而秘密的 ParaTime，并支持智能合同机密执行ParaTime中，Oasis采用可信执行环境（TEE）作为机密的安全计算技术Paratime中智能合约执行的黑匣子。加密数据与智能合约一起进入黑匣子，解密数据，由智能合约处理，然后加密，然后发送到TEE确保数据始终保持机密。Oasis不断支持多方安全计算、联合学习等计算技术，不断巩固隐私计算公共链的应用价值。

Iron Fish它是一家加密货币交易服务提供商，旨在保护所有包括交易信息、采矿信息和钱包信息的隐私，任何第二方都无法查看。本项目采用的核心隐私计算技术是零知识证明的zk-SNARK Groth16的Sapling证明，Iron Fish计划网络层将支持 ，以实现加密通用隐私层的目标WebRTC 与 WebSockets，这意味着用户可以通过浏览器直接运行完整的 Iron Fish 节点Iron Fish生态建设的最新消息是，第一个激励测试网络已经正式结束，吸引了 9000 的许多贡献者。接下来，主网络的压力测试准备激励测试网络的第二阶段将公布和开放。

下一代隐私基础设施的目标定位Nym，旨在防止现有互联网协议的数据泄露。自项目成立以来，该项目一直受到资本市场的青睐和吸引a16z、DCG、HashKey其他机构的投资。该项目建立了一个混合网络。实现隐私保护路径的第一步是改变流量数据格式，然后使用混合网络中的每个混合节点来混淆网络中的数据顺序，最后使用混合网络Mixnet匿名叠加网络产生虚假的掩护流量。使用 Nym在那之后，你可以使用互联网而不用担心被监控。甚至抵以监控整个互联网的强大对手。

（Nym隐私保护流程图片来源网络)

隐私计算技术除了建设公共链基础设施外，还落地于匿名货币、数据隐私、隐私交易网络等领域。当然，大多数隐私基础设施和应用仍在开发和建设中。至于隐私技术何时迎接突破性发展的下一个里程，只能由时间来回答。