近年来，大数据、人工智能、云计算等数字技术蓬勃发展，新技术带来了新业态和新的增长，然而，隐私泄露、网络欺诈、流量欺诈等现象的存在也成为数据要素健康流通的阻碍，为互联网治理带来挑战。因此，构建一个安全的数据协作技术环境显得十分必要且紧迫，而隐私计算可以在数据不泄露的前提下，对数据进行计算并得到计算结果，在创造更好的数据底层环境的同时，体现数据深层价值，深入推动行业传统数据业务转型。
何为隐私计算?
隐私计算，又称隐私保护计算，是指在保护隐私信息的前提下，实现数据价值的挖掘。目前主流的隐私计算技术主要分为四大方向，第一类是以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术;第二类是以联邦学习为代表的人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术;第三类是以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术;第四类是辅助性技术，如混淆电路、零知识证明与差分隐私等。不同技术往往组合使用，在保证原始数据安全和隐私性的同时，完成对数据的计算和分析任务。
相比传统数据使用方式，隐私计算的加密机制能够增强对于数据的保护、降低数据泄露风险。因此，许多国家和地区将其视为“数据最小化”的一种实现方式。但随着数据的增长及业务的发展，隐私计算也面临着许多困境。
安全性挑战影响市场信任。首先在于算法协议目前无法实现绝对安全，隐私计算产品的算法差异较大，难以形成统一的算法安全基础。其次，开发应用安全同样存在挑战，隐私计算产品面临生产化过程中产生的安全问题。最后，安全性共识有待形成，隐私计算参与者很难通过直观的方法验证所用产品的安全性。
性能瓶颈阻碍隐私计算规模化应用。隐私计算一般是为解决多个数据源因为隐私问题无法进行夸数据源铭文数据处理的问题，需要多个数据源或计算节点同时在线、同步计算、实时通信，当一方出现因网络或者计算资源不足无法继续参与的情况时，可能会引起整个计算被迫停止。因此，对参与方通信及计算资源要求较高，而这也成为阻碍隐私计算规模化应用的关键挑战。
零幺宇宙研究院创新性地提出基于智能合约与分布式数字身份(DID：Decentralized ID) 的零幺宇宙群智计算 (Swarm Learning) 技术及基于形式化方法的零知识证明(ZKP：Zero-Knowledge-Proof)技术，为解决数据的安全性、所有权与效率等问题提供新的思路。
基于智能合约与分布式数字身份(DID：Decentralized ID) 的零幺宇宙群智计算 (Swarm Learning) 技术
群智计算是基于区块链技术的具有隐私保护功能的分布式机器学习解决方案，用于帮助企业挖掘分散数据中蕴藏的价值，同时保护数据的隐私性和安全性。零幺宇宙在其基础上提出的基于智能合约与分布式数字身份的零幺宇宙群智计算是具有隐私保护功能的分散式机器学习解决方案，用于在数据源上执行机器学习模型训练，显著提高可信人工智能模型的准确性并减少偏差。经零幺宇宙群智计算处理后的数据仍保留在本地，仅共享机器学习与深度学习的结果，从而改进模型并减少偏差，同时解决数据隐私、数据所有权与效率的问题。
基于分布式身份的隐私保护分布式数字身份(DID)具有全局唯一、可解析与加密可验证等特性。在实体身份标识与可信数据交换的场景中具有以下优势：
一是数据由个人保存，仅通过认证的方式如第三方鉴定机构鉴定并确认是数据并由个人授权，确保数据在分布式点对点系统中的安全;二是通过区域数据中心缓存服务为不同实体生成唯一的身份;三是区域数据中心缓存服务为实体的身份证与电话等隐私资料通过硬件加密 密钥与受控网络下的存储服务共享后的密文提供一组 API 生成密钥对以及身份与相对应的身份文档，并请求权威机构开具此身份具有某些属性或特征的声明，权威机构解密密文、验证实体身份并为实体颁发电子化凭证，当实体请求证明时，直接将凭证出示给验证者。
基于形式化方法的零知识证明技术
基于形式化方法的零知识证明则是零幺宇宙在零知识证明基础之上的前沿探索。零知识证明是基于最小泄露证明原理，使得证明者(prover)能够在不向验证者提供任何有用信息的情况下，使验证者(Verifier)相信某个论断是正确的，它需要具备完整性、可靠性和零知识性三个要素。零知识证明技术的优点在于使用时不会降低安全性，具备完整的隐秘性，缺点在于生成零知识证明时需要大量的算力，部分协议不能抵抗量子计算的暴力拆解且需要可信设置。
而零幺宇宙基于形式化方法的零知识证明技术包括了使用小波变换(Wavelet Transfer)进行链下扩容与链上压缩，规避链上资源的有限性，把大量的计算迁移到链下处理，不需要重复的计算验证区块状态，减少计算资源的浪费，同时小波变换可以有效避免哈希碰撞。由于运行全节点所需要的资源少，网络将有更多活跃节点，又进一步促进了去中心化的程度。
(来源：新视线)
