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Hyperledger Fabric区块数据隐私保护

区块数据透明性是一把双刃剑,透明保证可信,但是在很多商业场景中,数据具有隐私的特性。如何在透明性和隐私性之间平衡,是区块需要解决的一大问题。 二、业务上过程中的数据隐私保护 Fabric底层数据流转范围的设定,可以让用户方便的设置区块组织参与方对于数据的访问权限。 在实际区块业务场景中,用户还需要结合业务上数据隐私特性,在业务层设置数据方式。业务层的数据方式主要包含Hash、 对称加密、非对称加密、同态加密等方式。 解决方案既需要满足数据隐私性需求,同时也需整合区块的透明性特征。随着区块数据隐私业务需求的不断涌现,越来越多的前沿技术被引入实践,零知识证明,联邦学习和可信安全计算等。 随着相关技术越来越成熟,用户数据隐私性需求和区块数据透明性将得到更好的平衡。

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报名 | 区块技术与数据隐私讲座

尽管目前区块概念没有一个确定的定义,但根据其特点,我们可以把它理解为互联网底层多种技术的集合体,包括P2P通信协议、分布式存储数据库技术、加密算法、共识算法等技术,通过这些技术的整合创造了一种按时间序列 、按区块记录数据、所有数据在所有节点备份的数据库结构,达到去中心化、点对点传输、透明、可追踪、不可篡改、数据安全及信用的自我建立的功能。 由于这些特点,区块技术不仅可以成功应用于数字加密货币领域,同时在经济、金融和社会系统中也存在广泛的应用场景。 然而区块技术发展至今,却“一半是火焰、一半是海水”,追逐者有之、抵制者亦有之。 如何客观解析区块技术?为什么区块这么火?它的技术特点和优势是什么?在发展的过程中展现出了哪些不足?最终它将何去何从? 本场清华大数据“应用·创新”系列讲座,我们荣幸地邀请到了前上海证券交易所总工程师白硕。白硕老师将为大家解读区块技术,以及应用泛滥下的数据隐私问题。

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    谁说区块保护隐私的?

    我们当然知道隐私保护很重要,但是我以为区块技术其实是放大了隐私保护的需求,并没有有效地解决这个问题。隐私保护里面有多少是区块技术的功劳,就看我们往区块这个概念里塞多少东西了。 在深入探讨区块隐私保护技术时,我想让大家思考两个问题。 区块保证了数据归用户所有吗? 区块用的加密学工具可以保护用户隐私吗? 在论述之前,我们有必要事先澄清隐私保护的定义。 除非你对自己的数据进行加密。那么问题又规约到个人数据隐私的保护。既然要加密,何必非得放到区块上才进行呢? 那么区块不可能三角(去中心化,可扩展性和安全)中安全是否关注个人数据隐私保护呢?很遗憾,也不是。 这些才是区块本身试图解决的安全问题。 ---- 区块中的密码学工具是为了个人数据隐私保护吗? 区块中的常见密码学工具有哈希函数,梅克尔树,非对称加密。

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    区块隐私计算 赋能数据要素创新

    数字经济浪潮席卷全球,产业数字化变革进程加速,数据成为新型生产要素,助力产业升级赋能实体经济。 如何让数据安全有序流通,打破数据孤岛发挥协同价值? 如何让数据可用不可见, 实现安全合规保护用户隐私? 撬动数据动能,隐私计算的发展应该朝着怎样的路径去走? 数据服务产业,行业需要怎样的生态共建力量来推动向前? 12月18日(周五) 《区块隐私计算赋能数据要素创新论坛》 一起碰撞思想,重塑价值!

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    白硕:区块技术与数据隐私(附视频)

    本讲座选自中科院博士生导师白硕于2018年3月29日在清华大数据“应用·创新”系列讲座上所做的题为《区块技术与数据隐私》的演讲。 以下为讲座现场视频,建议使用wifi观看: ? 演讲全文: 白硕:非常荣幸回到母校,跟大家分享区块这样一个非常热的话题。区块在前面,隐私在后面,但是大家都知道中国人总是喜欢把修饰语放在前面,把中心语放在后面。 1、区域能做什么? 区块和密码学的结合,能给我们提供解决隐私问题数据寡头问题的希望。 2、什么是区块区块是一块一块的数据,一个一个的数据块。将具体的数据打包在一个区块里。 5、数据主权 抗衡数据寡头的联盟制。加盟的机构,甚至个人,他们彼此之间一样有防范。区块本身的深化应用也在呼唤隐私数据主权保护的落地。 既要见证又不看穿。 区块只能证明有,不能证明无。证明无,应该举证权倒置。 28、总结 隐私数据主权的保护确实意义重大; 区块+多方安全计算登场; 落地场景多样化。 我今天的分享就到这里,谢谢大家!

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    怎么在区块上保护隐私

    编者按:在12月3日的亚太区以太坊培训和交流Meetup深圳站上,Vitalik作了《怎么在区块上保护隐私》的演讲,谈到了区块上四种主要的保护隐私的手段,包括环签名和零知识证明。

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    区块隐私保护综述(安利给新生)

    论文:区块隐私保护研究与实践综述 期刊:软件学报, 2020 作者:张奥, 白晓颖. ;通道隔离机制在区块网络中设置访问权限,将需要权限访问的数据保护在特定通道中. 1 区块隐私及威胁 1.1 账本隐私及威胁 交易内容隐私,账户地址隐私,用户身份隐私。 交易发起者地址:区块账本中交易的发起者地址信息,可以达到隐私保护不可追溯性,攻击者不能得到某交易发起的用户信息,保障发起者隐私; 交易接收者地址:区块账本中交易的接受者地址信息,可以达到隐私保护不可关联性 ,攻击者不能将同一用户接受的两笔交易进行关联,保障接收者隐私; 交易金额:区块账本中交易的具体金额信息; 网络节点信息:区块网络中节点之间直接连接,需要隐藏消息发布节点的 IP 等信息; 网络节点间流量 ,用户通过在区块上记录起始的状态创建通道,随后在下进行交易,具体数据通过合约保证安全,但不公布记录在区块上,需要中止交易的时候,再将最新的结束状态公布并记录在区块上,终止通道并销毁历史交易记录;

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    Monero - 区块上的隐私和匿名

    紧急隐私问题 最近发现黑客已经采取了针对YouTube广告的做法,以便向全球的受众发布加密货币挖掘恶意软件。 其隐私功能允许消费者/投资者/持有者具有某些其他硬币无法提供的特权。 另外,随着网络变得越来越流行,比特币网络在交易时间和费用上变得越来越不切实际。 即使比特币网络可以解决其结构性问题,其隐私问题仍然存在。 例如,即使您可以使用比特币支付账单,您的债权人仍然可以看到您的账户中实际上有多少可用资金。 除了更实用的网络之外,Monero还为用户提供更多的隐私。 随着有影响力的人物加入开发团队,也可能将Monero推到新的高度。 例如,Dash和ZCash都提供了类似的隐私协议,目前价值分别高于Monero 685美元和385美元。

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    区块技术分布式数据库解决隐私

    ​ 主开发数字货币交易所白皮书区块浏览器跨境支付场内场外宠物挖矿游戏基金会牌照 181-4069-6008 微信电话同号 小伙伴们有没有这样的经历,你上传了一份文件到百度网盘,但是百度网盘不给你打招呼就把你的文件删除了 ,也就是说,当你的数据传到数据中心时,数据中心可以对你的数据进行操作(查看、修改、删除等)。 虽然百度网盘这种中心化的数据库解决了速度和带宽的问题,可以以较高的速度增、删、读写,但是从这个例子也可以看出,你的所有权和隐私没有得到很好的保护。 相反,去中心化的数据库,也就是区块数据库,解决了所有权和隐私的问题,在区块数据库里,只有上传数据的人才知道文件内容,因为文件是分片加密存储的(详见之前的文章: 如何确保交易的真实性:分布式记账+共识机制 当然了,因为上传的内容是无法删除的,难以保证没有人会在区块上发布很多反人类的内容,这样采取何种方式来有效解决,都是去中心化存储需要解决的问题。

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    区块隐私保护技术解析——零知识证明

    但是可以通过密码学技术进一步增强区块的匿名性,其中主流的方法有两种,一种是采用混币的方式其中最具代表性的公技术是门罗币,这个技术我们在上一篇《区块隐私保护技术解析——之门罗币(monero)》中进行了详细的分析 在加密货币中使用强匿名性的研究似乎没有意义,但匿名技术的在不同应用场景下使用,效果会大相径庭,基于区块的身份认证使用隐私保护技术可以很好的实现用户的隐私保护。 下面通过对应用于zero cash技术的分析,对您在隐私保护的设计带来一些启发。 区块隐私保护在非代币的区块应用,如金融级别企业用户提供高性能、高安全的区块数据隐私保护和隐私数据授权。 保障交易数据的端到端,全生命周期的隐私安全。具体的隐私保护体现在对交易执行流程的数据及计算全生命周期保护,如交易数据、合约代码、全局状态数据及交易回执等数据的保护,以及合约执行时的计算过程保护。 另外区块隐私保护在基于区块的电子贸易平台上对用户的交易数据实现隐私保护,同时对商品的生产和物流实现可追溯性利用通用隐私保护合约隐私存证数据流转特性,在保持高性能的同时保护隐私数据流转过程,并借助合约授权能力

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    区块隐私保护技术解析——之门罗币(monero)

    )交易的格式和公开的账本信息造成了Bitcoin的交易是可追踪的,另外通过对区块交易启发式聚类分析可以显示出用户地址之间的关系从提取的数据可以推断一些用户隐藏的信息[1] [2]。 ,可追踪性,交易数据隐私。 比特币等区块的地址和交易结构存在脆弱性,通过对地址和交易的分析可以推断出用户的隐私信息,主要有两个方面:一个是交易之间的关联性通过区块中的公开账本可以获得,即交易的可追踪性;另一个是通过对区块地址的启发式聚类分析可以推断和分析出其他地址和实体的关系 门罗币使用一次性地址解决了区块公的可追踪性,加强了隐私保护。 图5. 比特币只是每个数字货币拥有者使用地址对应的私钥进行签名即可花费地址上的数字资产,但是门罗币利用了环签名,用一组地址作为输入,其中只有一个地址的数字资产进行花费,其他的地址是随机从区块上选择的,区块链分析者不能通过任何签名数据区块数据分辨出花费数字资产

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    facebook投身区块,能否确保用户隐私安全?

    这么大规模的人事变动,难道真的是为了区块? 据facebook相关人员透露,这次会议中对区块方面的新动作和解决隐私保护问题定下一个目标,目前暂未透露具体目标。 大家应该还记得前段时间,facebook泄露千万用户隐私数据的事件,因此造成了极大的负面影响。 而这次facebook应该是痛下决心,希望借此能一劳永逸解决用户隐私的问题。 ? 区块到底有什么用? 所以,区块技术实际上是一种信息加密手段,数据信息不像以前一样是储存在一个数据库当中,而是分布在无数个数据库当中,这样就能有效的防止隐私泄露。 一些用户还尖锐的指出,区块并不能有效的保护用户的隐私数据。一旦将用户数据放置在区块技术当中,那么就会成为一个开源的平台,任何团队或个人都能通过各种各样的方法来获得用户隐私。 即使质疑声不断,但是facebook凭借自身优势:优秀的团队和庞大的数据、良好的技术储备、完善的生态系统、庞大的用户体量以及扎克伯格对区块应用技术的重视,或许在不久的将来,能够为保护用户隐私安全提供一剂良药

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    区块融合隐私计算开启医疗数据安全新篇章,FinTechathon2021区块冠军之想

    面对隐私数据安全,区块在身份可信、数据可信、行为可信等方面的特性,使其能够在隐私数据安全与匿名流转方面有了更多的施展空间。 此次大赛再次涌现出一批优秀的青年才俊,而在区块赛道中,关山口男子职业技术学院联创分部凭借“医——面向隐私保护的医药大数据可信流转溯源解决方案”成功夺得冠军。 此外,药品供应数据隐私无法得到保护,药品本身的安全性和可靠性就很难得到保障。 ;等到她去药房取药时,只要点开医,就能找到历史就诊记录,再扫描药房的身份码,上的重加密合约就会将钥匙重加密成可以由药房解密的模式,小红无需下载历史就诊记录,药房即可通过区块节点安全地访问相关数据。 尤其近些年来,国家越来越重视医疗大数据,要求充分利用云计算、大数据区块等信息化技术进行创新探索,同时希望以技术来保障用户隐私。由此来看,医带着光环出发,其前景无疑是广阔的。

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    如何通过区块+隐私计算实现数据跨机构合规安全共享 | QCon

    本文整理了腾讯云区块产品中心梁永甫老师的演讲《区块隐私计算在数据要素流通领域的应用实践》,与大家共同探索如何在保证数据产权和隐私的同时,通过数据共享挖掘数据价值。 今天跟大家分享的主题是“区块隐私计算在数据要素流通领域的应用实践”,在这个过程中会跟大家分享一些我们的观点,如我们怎么用区块,为什么可以用区块,用它到底能给我们带来哪些好处? 第四,如何为数据有效定价。数据定价就是要给到对方多少钱,才能达到数据交换的目的,这部分不是技术所能解决的问题,所以我们今天的分享主要是,如何通过区块隐私计算去解决前三个问题。 2区块 + 隐私计算解决 B2B 数据共享 首先是企业与企业之间数据共享,标题中写到区块 + 隐私计算,也就是说单靠区块或者单靠隐私计算,可能没有很好的办法来解决,我们需要把这两个技术结合起来。 区块 + 隐私计算如何解决 B2B 数据共享 回到数据共享过程中三个根本问题,一个是所属权,一个是隐私保护,以及做更大范围的数据共享,我们该怎么解决这些问题?

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    秘密共享—隐私计算和区块共识中的榫卯

    一、引言 2018年5月正式生效的GDPR是欧盟“史上最严”条例,是数十年来数据安全和数据隐私法规方面最重要的一次变化。 纵观区块的发展脉络,其经历了初始的1.0阶段,发展成熟的2.0阶段,即将进入新的发展阶段。其吞吐率和挖矿资源浪费问题一是阻碍区块发展的瓶颈。如何突破这一瓶颈,去中心化的区块共识算法的突破是核心。 运用秘密共享技术的应用去探索去中心化区块共识算法的突破有很实际的意义。 本文通过对秘密共享技术的介绍和思考,进一步探讨秘密共享的根源以及秘密共享在数据安全和区块共识等领域的应用。 四、在区块共识和隐私保护中的应用 被称为革命性的第三代加密货币的Cardano(ADA)的共识算法Ouroboros和致力于利用区块打造一款具备无限扩容能力的自治分布式云计算网络项目Dfinity中的共识算法都不约而同的选择了分布式可验证的秘密共享技术 在信任环境、分布式结构上,区块的共识节点和分布式可验证秘密的参与者都恰分的对应。这样分布式可验证秘密共享的特征在区块共识中得到充分的展现,能恰到好处的解决区块共识算法的吞吐率和资源浪费的问题。

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    分片重加密实现区块可分享型隐私

    DH加密结合云服务器存储也能解决隐私数据的问题,在共享用户数量,加密文件和密钥稳定性不变的时候,两者区别不大,重加密甚至复杂度会相对高一点。 使用区块智能合约来管理节点,可以使用相应的奖惩措施来惩罚作恶的节点。同时,区块也可以存储隐私数据的哈希,以确保云端存储的数据的一致性。 总结 代理重加密解决了隐私数据的加密和无交互共享,以及共享权限管理 密钥分片降低了代理节点作恶和宕机导致的解密失败的风险 代理重加密结合区块智能合约可以使用在不信任的去中心化网络中 8. 结合区块+代理重加密,用户的个人健康数据可以加密存储在区块或者是云服务器上,也可以是医疗机构的服务器上,密钥由用户自己保管。 通过区块+代理重加密的解决方案,用户自己的医疗健康数据的所有权在自己手中,且由于是加密存储,也无需担心泄露个人隐私,并且区块不可篡改的特性,同时也能保证数据的真实性。

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    分片重加密实现区块可分享型隐私

    DH加密结合云服务器存储也能解决隐私数据的问题,在共享用户数量,加密文件和密钥稳定性不变的时候,两者区别不大,重加密甚至复杂度会相对高一点。 使用区块智能合约来管理节点,可以使用相应的奖惩措施来惩罚作恶的节点。同时,区块也可以存储隐私数据的哈希,以确保云端存储的数据的一致性。 总结 代理重加密解决了隐私数据的加密和无交互共享,以及共享权限管理 密钥分片降低了代理节点作恶和宕机导致的解密失败的风险 代理重加密结合区块智能合约可以使用在不信任的去中心化网络中 8. 结合区块+代理重加密,用户的个人健康数据可以加密存储在区块或者是云服务器上,也可以是医疗机构的服务器上,密钥由用户自己保管。 通过区块+代理重加密的解决方案,用户自己的医疗健康数据的所有权在自己手中,且由于是加密存储,也无需担心泄露个人隐私,并且区块不可篡改的特性,同时也能保证数据的真实性。

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    区块数据的思考

    什么是“上”?什么数据和逻辑应该“上”?文件能不能上上能不能批量查数据?“下”又是什么? 交易“上”的简要过程如下: 1,记账者们收录交易,按链式数据结构打包成“区块”。 区块需要进行区块共识,状态数据是通过执行区块中的交易生成的,这两类数据都直接或间接跟区块共识有关系,可以将其称为“数据”。 “上”意味着“共识”和“存储”,两者缺一不可。 这种方案,文件在上“确权”、“锚定”和“寻址”,明文在下传输并与上互验,无论是成本、效率、还是隐私安全都取得了平衡。 怎么批量查询和分析数据? ? 于是,我们可以将数据完整地从上导出,包括从创世块开始到最新的所有区块、所有交易流水和回执、所有交易产生的事件、状态数据等,通通写入外的关系型数据库(如MySQL)或大数据平台,构建数据的“镜像” 独立式数据库可以与区块节点部署在同一台服务器,或者部署在不同的服务器,还支持分布式、集群化的部署。无论何种部署方式,独立式数据库都是区块节点的存储组件,隶属于区块节点,与区块网络无关。

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    腾讯隐私计算白皮书发布,区块为重要组成

    二是借助隐私计算推动数据要素赋能产业升级,例如北京国际大数据交易所上线北京数据交易系统,基于区块隐私计算技术支持的全链条交易服务体系,将为市场参与者提供数据清洗、供需撮合、法律咨询、价值评估等一系列专业化服务 隐私计算三大技术流派交织演进, 和区块融合成为主流方向 联邦学习在深度学习领域的探索成为未来焦点。 区块有望成为隐私计算产品中必不可少的选项,在保证数据可信的基础上,实现数据安全、合规、合理的有效使用。一是区块可以保障隐私计算任务数据端到端的隐私性。 二是区块可以保障隐私计算中数据全生命周期的安全性。三是区块可以保障隐私计算过程的可追溯性。 区块隐私计算结合,使原始数据在无需归集与共享的情况下,可实现多节点间的协同计算和数据隐私保护。 同时,能够解决大数据模式下存在的数据过度采集、 数据隐私保护,以及数据储存单点泄露等问题。区块确保计算过程和数据可信,隐私计算实现数据可用而不可见,两者相互结合,相辅相成,实现更广泛的数据协同。

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