比特币:不看到数据却能进行计算？一文了解安全多方计算_加密货币

今天，数据可以用来分析复杂问题，提供解决方案，甚至解决无法回答的问题。但是，当涉及到利用数据为公众服务时，数据共享和数据保护之间往往存在着许多矛盾。而安全多方计算（MPC）如何在不泄露隐私数据的情况下实现数据协作分析？又将为数据的秘密共享带来了哪些新的机遇？

区块链百科No.35：安全多方计算

两个百万富翁在街头邂逅，他们都想比比看谁更有钱。但是出于隐私，谁都不想让对方知道自己到底拥有多少财富。在不借助第三方的情况下，如何得出谁的财富更多呢？

Roger Ver：不看好BSV的采用率 但其技术很有趣:4月29日消息，Bitcoin.com前CEO、BCH投资基金发起人Roger Ver表示，但是BSV上市的交易所非常少，也几乎没有任何商人采用，因此在这方面并不看好。但对BSV的技术方面，Roger Ver表示没有问题，BSV在做其认为很有趣的其他事情。（U.Today ）[2020/4/29]

这就是著名的“姚式百万富翁问题”。1980年代，姚期智院士在其论文中提出：Alice有一个私人数字a， Bob有一个私人数字b，双方的目标是解不等式a是否≤b。或者更严格来说，除了得到不等式了a≤b或a>b外，不会得出任何与a或b相关的其他信息。

声音 | 蔡凯龙：越是在金融界有远见的权威人物，越是不看好比特币:中国人民大学金融科技研究所高级研究员蔡凯龙今日发文表示，数字货币有多大的泡沫，这是学术界目前最关心且最富有争议性的话题，越是在金融界有远见的权威人物，越是不看好比特币，都认为其是一无是处的投机泡沫，或者是一个局。有些学者用成熟的计量模型直接检验比特币市场；有些学者在研究比特币本身的价值后，认为比特币本身一文不值，所以泡沫一定会破裂，比特币价格必然会崩溃；然而有些学者认为比特币本身的确有一定的价值，其价值还有待发现，比特币价格不会全部归零。如果比特币在泡沫的争论中顽强的存在了10年，20年，甚至更久，那讨论它是否有泡沫就是没有意义的事。[2019/7/4]

快评：瑞银积极拥抱区块链 但并不看好加密货币:金色快评 近日，瑞士银行CEO Sergio Ermotti表示，区块链对于金融服务业将至关重要。其实在此之前，瑞银就用行动对区块链表态了。此前，瑞银集团与IBM合作开发的区块链贸易融资平台Batavia已经完成了第一笔涉及企业客户的跨境实时交易。在试点项目中，该平台完成了整个交易周期，自动形成协议并完成支付，这一过程由智能合约推动，并且将交易记录在区块链上。

从这一行为来看，瑞银其实很早就已经开始拥抱区块链了，对于区块链有着极其友好的态度，但瑞银对加密货币并不看好，曾在达沃斯世界经济论坛上，瑞银董事长表示，在投资比特币时，银行会让机构和零售客户之间有明显的区别，并不建议用户投资。瑞银高层也频频发言表示比特币和其他加密货币是投机性的，对比特币持谨慎态度。这些行为无疑证实了瑞银虽然在积极拥抱区块链技术，但始终对加密货币抱有戒心。[2018/6/19]

姚期智

计算机学者，2000年图灵奖获得者（唯一获得该奖的华人学者），研究方向包括计算理论及其在密码学和量子计算中的应用。

在这个经典问题之下，诞生了「安全多方计算」（Secure Multiparty Computation,以下简称MPC）这门密码学分支。MPC技术能够在不泄露数据的情况下，联合多方数据进行计算并得到明文结果，最终实现数据的所有权和数据使用权的分离。

在此之后，该领域出现了一系列基础结果，用来解决分布式计算问题，同时保证输入信息的隐私性和安全性。

安全多方计算(MPC)可以理解为一种加密协议，它将计算分布在多方之间，使得任何一方在看不到其他方输入数据的情况下，开展安全且私密的联合计算。

值得注意的是，隐私和安全是有区别的。

安全问题，就像是信用卡出现安全漏洞被盗了钱，人们可以通过一些措施来阻止它并要求退款。而隐私问题，在于当个人隐私受到侵犯时，我们无法采取同样的措施。隐私信息一旦被公开，就无法再次收回。因此，需要设计一种安全协议，在不泄露隐私的前提实现共享数据的价值。

通过MPC协议，各方数据可经由编码后发送至多个服务器进行联合计算，并保证数据的隐私性。简而言之，MPC可以应用于任何涉及多方机密数据的问题。

为了说明这个概念，我们以计算平均工资来举例。某公司的A、B、C三位员工想计算一下他们的平均工资，但在这个过程中，每个人都不想让其他员工知道自己的薪资信息。

假设A的工资是10万元，可通过加密方式将其随机分为三部分：2万、3万和5万，A自己保留一部分（2万），并将其他信息提供给B(3万)和C(4万)。B和C的工资也按照同样的流程完成秘密分享(见下表)。这样的秘密分享完成后，每个人都持有三份工资份额。

当三个工资份额在参与者之间秘密共享时，他们对彼此的工资一无所知，毕竟每个数据片段本身不提供任何有用的信息。然而，当这些数字被加起来时，秘密共享提供了有价值的信息。每个部分结果经过重新集合相加再除以总人数时，便实现了在不披露员工各自薪资信息的情况下，得出平均收入水平。

实际上，安全多方计算已不再是数据科学家的梦想，而是一个被证明的事实。人们由此可对加密数据进行计算，从而更好地检测金融欺诈，解决交通拥堵，预测疾病以及更多……

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