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隐私计算联盟&云大所：2021年隐私计算与区块链技术融合研究报告（55页）.pdf

上传人：栗****苦编号：48645 2021-08-10 PDF PDF 55页 16.26MB

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高效的全同态加密方案一直是隐私计算的重点课题从同态加密(Homomorphic Encryption，HE)的概念提出开始，经历了早期的半同态方案、类同态方案之后，高效的全同态加密方案一直是该领域的重点发展方向。部分同态算法和类同态加密效率更优，但仅支持单一运算类型的、有限次的密文运算，可应用的场景和产品较为局限。全同态加密算法理论上可支持无限次任意运算和运算组合，但由于其基础理论复杂度较高，实际使用时存在效率低，密文存储空间占用大的问题。如 Paillier 支持密文间的加法运算，但是不支持密文间的乘法运算;BGN 能够支持无限次密文间的加法运算，但是只能支持一次密文间的乘法运算。自 2009 年 Gentry 提出第一个基于理想格的 FHE 方案后，密码学家已经基于理想格、RLWE、NTRU 等构造出多个 FHE 方案。另外，也有一些全同态加密方案的开源库，如 SEAL、HElib、PALISADE 等。从同态加密底层的困难问题来看，从传统的多种数论假设开始发展到以LWE 为主要的安全假设，并且在 LWE假设上衍生出更多代数结构来提升效率和可用性。关于全同态加密应用的理论研究已经有很多，但是 FHE 的计算代价仍然比较高，目前还未在大规模的商业应用中实际应用。

本文主要探讨了隐私计算与区块链技术的融合价值，跟踪国内外两者融合的发展态势，梳理各自面临的挑战，并对两者融合的解决方案进行了分析和展望。主要内容包括： 1. 数据流通政策进展：各国政府都在积极推动数据流通，我国也发布了多项政策鼓励数字经济和数据要素市场的发展。 2. 隐私计算及区块链应用价值：隐私计算和区块链技术是数据安全流通的关键技术，可实现数据共享全流程可记录、可验证、可追溯、可审计。 3. 隐私计算及区块链产业发展现状：隐私计算和区块链技术逐渐成熟并快速普及，为数据要素市场化进程提供新燃料。 4. 隐私计算及区块链技术发展现状：各研究方向逐步明晰，鲁棒性、通用性和扩展性快速提升。 5. 核心挑战与融合价值：隐私计算与区块链融合可提升身份及密钥管理的安全性和灵活性，解决数据共享参与者身份及数据可信问题，增强区块链的隐私保护能力，扩展数据安全流通纵深体系，构建全程闭环的数据生命周期安全管理，培育共享共生的数据要素市场生态。 6. 典型解决方案：用于机构间联合风控、用于机构间联合营销、用于机构间联合数据运营、用于可信协作与跨链取证、用于链上数据联合分析与交叉核验、用于第三方外包数据处理可控授权、用于价值可计量的数据资产流转。

隐私计算与区块链如何提升数据流通安全性？隐私计算与区块链如何实现数据共享参与者身份及数据可信？隐私计算与区块链如何扩展数据安全流通纵深体系？

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