金色觀察｜聯邦學習是區塊鏈隱私計算的目標嗎？_ETH:ethw幣最新價格行情

區塊鏈行業里有一個很垂直的賽道，技術攻堅很艱澀，這就是對數據進行隱私處理的隱私計算。

為什么呢？

一是因為對數據處理的產品復雜度，二是技術上還有很多很多問題存在。用區塊鏈基礎設施來做，太過于簡陋，這個舉例好像，一個人住進一個沒裝窗戶卻有一個窗口的屋子，只能先掛個簾子擋一下。沒有裝窗戶的原因是因為，這個地區沒有生產窗框、玻璃的企業，也沒有會安裝的師傅，只能先用紙糊上或者掛一個簾子，更厲害的，直接把窗戶封上。

區塊鏈隱私計算現在就是這種情況。

為了實現web3，未來隱私計算一定會解決數據隱私問題，而這種需求面臨的目標是什么？也許是聯邦學習。雖然這是一個人工智能領域的基礎技術，但它定義了一種數據不離開所有者的數據處理方向。

金色晚報 | 7月28日晚間重要動態一覽:12:00-21:00關鍵詞：杭州、以色列英國、Tether、新南威爾士

1. 杭州鼓勵企業積極爭取和率先開展央行數字貨幣結算試點；

2. 特拉維夫證券交易所將推出以色列首個區塊鏈證券借貸平臺；

3. Tether在以太坊網絡增發1.2億枚USDT；

4. 彭博策略師：比特幣比納斯達克指數更有可能維持高水平；

5. 新南威爾士州財政部提議對區塊鏈行業進行監管改革；

6. TON社區版測試網上線；

7. 數據：網絡犯罪分子約持有100萬枚比特幣；

8. KyberNetwork允許用戶通過移動應用程序參與鏈上治理投票；

9. YFII.Finance（YFII）代幣增發權限已銷毀，總量減少至固定40000枚。[2020/7/28]

我們為什么要做數據隱私，也是因為平臺等中心化的角色會利用數據做一些分析利用，中心化角色也是利用數據進行深度學習，以汲取數據中的價值。

金色晨訊 | 7月4日隔夜重要動態一覽:21:00-7:00關鍵詞：新冠肺炎、穩定幣領域、俄羅斯法院、Wirecard

1.全球新冠肺炎累計確診病例超1100萬例。

2.前美國財政部長：穩定幣領域將出現大量創新。

3.俄羅斯法院未能就加密貨幣是否屬于財產達成一致。

4.路透社：德國監管機構只派一人檢查Wirecard去年賬本。

5.南京建鄴區探索運用區塊鏈等技術有效破除信用數據區域壁壘。

6.中國聯通新沃云智慧PaaS平臺運用區塊鏈等賦能政企客戶。

7.V神：最初低估了PoS和分片所需時間。

8.以太坊DeFi6月增長迅速 DApp生態系統遭受損失。

9.比特幣小幅震蕩，日內最高報9112美元，最低報9067.18美元。[2020/7/4]

可見，聯邦學習或許是一種目標選擇。

金色直播間 | 啟賦區塊鏈合伙人蘭洪明：Token下跌或將導致項目經濟體系崩潰:啟賦區塊鏈合伙人蘭洪明在昨晚金色直播間第三期——《區塊鏈企業收購/并購上市公司的那些事兒》的分享中表示，Token下跌會對項目的生態體系造成巨大的影響，生態成員的信心以及對于項目發布Token的關注度也會下降，最終會導致整個項目的經濟體系開始崩潰，這也是目前市面上大量的項目所面臨的問題。

ETH下跌對大量的依托于ETH建立生態的項目造成巨大的影響，ETH暴跌會讓項目的資金收緊，項目無法運行，最終導致不是空氣幣的項目都有可能變成空氣幣。而目前ETH下跌的原因，其一是由于項目對于法幣資金的需求不斷增加，不得不拋售ETH來換取法幣資金，ETH二級市場的容納能力有限，大量的拋售是導致價格降低的原因之一，第二個原因在于項目怕ETH繼續下跌，大量的項目將手中的ETH兌換成USDT、BTC等資金。[2018/9/12]

先看定義：

分析 | 金色盤面：BTC/USD 價格回落，通道壓制:金色盤面綜合分析：BTC/USD多頭在夜盤遭受空頭打擊，最低退守至6100附近，之后開始組織反擊，收復了6200，但依然受制于通道中軌壓力，今天早盤重點觀察能否突破。[2018/8/14]

聯邦學習在 2016 年由谷歌最先提出，原本用于解決安卓手機終端用戶在本地更新模型的問題，其設計目標是在保障大數據交換時的信息安全、保護終端數據和個人數據隱私、保證合法合規的前提下，在多參與方或多計算結點之間開展高效率的機器學習。

再看框架：

兩個數據擁有方（企業 A 和 B）的場景是聯邦學習的標準統構架。該構架可擴展至包含多個數據擁有方的場景。假設企業 A 和 B 想聯合訓練一個機器學習模型，它們的業務系統分別擁有各自用戶的相關數據。此外，企業 B 還擁有模型需要預測的標簽數據。出于數據隱私保護和安全考慮，A 和 B 無法直接進行數據交換，可使用聯邦學習系統建立模型。

第一步：加密樣本對齊。系統利用基于加密的用戶樣本對齊技術，在 A 和 B 不公開各自數據的前提下確認雙方的共有用戶，并且不暴露不互相重疊的用戶，以便聯合這些用戶的特征進行建模。

第二步：加密模型訓練。在確定共有用戶群體后，就可以利用這些數據訓練機器學習模型。為了保證訓練過程中數據的保密性，需要借助第三方協作者 C 進行加密訓練。過程中協作者 C 把公鑰分發給 A 和 B，用以對訓練過程中需要交換的數據進行加密。A 和 B 分別基于加密的梯度值進行計算，最后把結果匯總給 C。C 將結果解密，分別回傳給 A 和 B。

第三步：激勵。聯邦學習解決了不同機構加入聯邦共同建模的問題，建立模型以后模型的效果會在實際應用中表現出來，可以記錄在區塊鏈上。提供數據多的機構所獲得的模型效果會更好，模型效果取決于數據提供方對自己和他人的貢獻。

這個過程里，

數據隔離，不會泄露到外部其他人，滿足用戶隱私保護和數據安全的需求；訓練有效；參與者地位對等，公平合作。

這個時候看，區塊鏈可以在數據所有權、聯邦貢獻度等部分起到決定性的作用。所以是不是一個非常完美的適合用區塊鏈來做的模型。

但目前的隱私計算區塊鏈還不能完全做到這些，主要問題在于：

1.對數據操作的顆粒度還不能完全去中心化到個人。

2.算力不夠、存儲不夠。

3.只用智能合約無法執行龐大的復雜的過程。

4.缺少PaaS以及BaaS這樣的中間層服務。

5.鏈上應用的隱私需求少。

在這些問題的影響下，確實沒辦法實現，也許有人會認為，比如鏈上混幣，或者查不到交易詳情的隱私幣是不是就可以算是另一個方向的隱私了。

對，這是另一個方向的隱私需求，這個需求已經可以實現，只是聯邦學習的路會更長遠一些。

在聯邦學習之前，為了防止交易數據明文、合約代碼明文會帶來更多的安全問題，具備隱私保護能力的鏈上環境，可以用黑箱的方式保護交易、保護合約，保護資產。這里面有tee、mpc、zksnark等方式。

這些對于一個復雜的數據訓練網絡來說，都是簡陋的結構了。

以太坊是世界計算機，在以太坊出現之前，互聯網先是活在機房里，現在機房構成的龐大算力組合成云，互聯網活在云上，云是一個組合的沒有硬件限制的世界計算機，只是沒有去中心化結構。

在云服務中我們可以看到涉及隱私計算的相關服務已經上線很久，比如AWS的數據湖和數據倉，比如阿里云的datatrust以及騰訊在可信平臺上的服務，都是向這個方向看齊。

最后，讓我們看看在云服務的架構下形成的可信數據處理架構：

當云服務部分，被聯盟鏈云服務中的區塊鏈所取代或者被去中心化云服務平臺取代時，web3就要成功了。

Tags：區塊鏈ETHUSD以太坊區塊鏈dapp開發語言ethw幣最新價格行情PlutusDAO以太坊交易所有幾個

歐易交易所app官網下載