隱私計算：“解鎖”數據要素流通難題_OLT:比特幣行情熱議最新消息

來源：金融時報李國輝

不同歷史時期有著不同的核心生產要素，農業社會的核心生產要素是土地和勞動力，工業社會的核心生產要素是資本、技術與管理，而如今的數字經濟時代，數據成為核心生產要素之一。近期國務院辦公廳印發《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》，圍繞土地、勞動力、資本、技術、數據等要素市場化配置改革提出了8個方面任務。

“數據天然是數字經濟的核心要素。但數據不會天然成為生產要素，要解決兩個核心問題才會真正成為生產要素。一是流通，二是確權。”華控清交董事長兼CEO張旭東表示。

美聯儲拒絕Custodia接受政府機構監管的申請:金色財經報道，美聯儲發布了一份長達86頁的命令，拒絕了Custodia銀行接受政府機構監管的申請。

金色財經此前報道，美聯儲公布主賬戶申請人名單，Kraken、Custodia等加密公司在列。美聯儲曾在今年三月拒絕Custodia加入美聯儲系統的請求，理由是該銀行專注于比特幣。[2023/7/13 10:52:38]

《方案》在“探索建立數據要素流通規則”方面中提出了四項任務：完善公共數據開放共享機制；建立健全數據流通交易規則；拓展規范化數據開發利用場景；加強數據安全保護。其中特別提到，探索“原始數據不出域、數據可用不可見”的交易范式，在保護個人隱私和確保數據安全的前提下，分級分類、分步有序推動部分領域數據流通應用。

Meme項目Volt Inu將在五天之內銷毀價值7450萬美元的VOLT代幣:金色財經報道，Meme項目Volt Inu將根據社區通過的一項提案從橋流動性中銷毀44.85萬億枚VOLT代幣，這些代幣在提案結束時價值7450萬美元。44.85萬億枚VOLT代幣將分5天等量銷毀，每天在美東時間18:00（北京時間次日7:00）銷毀，目前已完成一次銷毀。Volt Inu DAO批準的第二個提案是將25%的Uniswap流動性轉移到Polygon上。[2023/2/14 12:06:43]

數牘科技資深數據安全專家裴超表示，“原始數據不出域、數據可用不可見”的描述正對應著近兩年崛起的隱私計算技術。《方案》的出臺，對于隱私計算及相關產業是一個重大利好信號。

分析：比特幣斐波那契水平或觸發下一次上漲:金色財經報道，加密貨幣分析師Nebraskagooner發布推文稱，歷史斐波那契水平圖表可能觸發比特幣的下一次上漲。斐波那契水平是一種技術分析工具，它使用水平線來指示資產價格的支撐或阻力區域。該工具可用于識別支撐位和阻力位。分析師參考了2022年2月22日的斐波那契水平，他指出，如果比特幣收于37,600美元以下，將形成一個關鍵的長期區域。在這種情況下，比特幣已經修正到17,000美元以下。Nebraskagooner將16,000美元至22,000美元之間的區間確定為可能觸發比特幣下一次“大幅上漲”的增持區域，16,000美元至12,000美元之間的區域可以成為即時反轉的區間。[2022/12/29 22:13:04]

香港科技大學智能網絡系統實驗室主任、副教授、星云Clustar創始人陳凱表示，開展隱私保護計算技術創新與成果應用是落實國家數據要素市場化配置改革要求的有益舉措。

Coinbase宣布與WooCommerce商務系統建立戰略合作關系:金色財經報道，Coinbase宣布與WooCommerce商務系統建立戰略合作關系。[2022/11/22 7:53:29]

實現“數據不動價值動”

“傳統的公開數據搜集、原始數據共享等都是廣義上的數據融合方式，但這些傳統融合方式在應用場景、隱私保護等方面存在一定的局限性。”陳凱說。對于這一問題，張旭東表示，傳統的信息共享的方法是基于明文數據；而明文數據一旦被看見就會泄露具體信息，難以限制其用途和用量，難以厘清“責、權、利”；這導致了明文數據難以通過供需關系定價，難以大規模市場流通。

以金融業為例，陳凱認為，金融業作為數據密集型行業，其產生和使用的各類金融數據與客戶信用水平、資產財產狀況等高度相關，涉及消費者個人隱私，如何在確保安全合規的前提下加強融合應用歷來是一個兩難問題。

張旭東提出，數據的價值，一方面在于其可見的信息價值；另一方面在于其參與計算得出的結果價值，即其計算價值。在大數據、人工智能得以廣泛應用的今天，數據的價值被更多的地體現在其計算價值上。

隨著科技的進步，依托多方安全計算、聯邦學習等隱私計算技術，探索實現“數據可用不可見，數據不動價值動”的數據流通交易新范式，成為數據融合創新的新途徑、新方向。所謂隱私計算，是一種由兩個或多個參與方聯合計算的技術和系統，參與方在不泄露各自數據的前提下通過協作對他們的數據進行聯合機器學習和聯合分析。在隱私計算框架下，參與方的數據不出本地，在保護數據安全的同時實現多源數據跨域合作，可以破解數據保護與融合應用難題。

落地金融風控等場景

近期，人民銀行發布的《金融科技發展規劃》提到，在技術方面，積極應用多方安全計算、聯邦學習、差分隱私、聯盟鏈等技術，探索建立跨主體數據安全隱私計算平臺，在保障原始數據不出域前提下規范開展數據共享應用，確保數據交互安全、使用合規、范圍可控，實現數據可用不可見、數據不動價值動。

裴超介紹說，2021年，隱私計算已經在通信、金融、政務等場景尤其是關鍵基礎設施行業開展了探索和實踐，一些銀行、運營商都進行了立項招標。

根據中國工商銀行金融科技研究院協同華控清交共同編寫的《隱私計算推動金融業數據生態建設》白皮書，國內隱私計算金融應用領先國際。我國互聯網企業、科技公司及金融機構近年來相繼研發多款成型隱私計算產品，相關產品呈現平臺化發展趨勢，技術組合應用日益明顯。國內示范場景已包含授信風控、產品營銷、移動支付人臉識別、跨境結算、反洗錢等。

以銀行業為例，風控一直是銀行業務運營的一個重要任務。近年來，銀行業一直在探索如何在充分保障用戶隱私和數據安全的前提下，將高價值數據應用于智能風控業務場景，建設風控模型精細化、用戶畫像精準化的智能風控能力。

陳凱介紹說，傳統風控方式通常采用的是評分卡模型和規則引擎等“強特征”進行風險評分，效率比較低，覆蓋范圍也比較小。而利用隱私保護計算技術，銀行便能合規、安全地引入更多維度的數據優化迭代風控模型，構建貸前價值成長、貸中數字信用及貸后風險預警的全生命周期風控模型，更好地實現精準風控。

來源：金色財經

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