1.2.2　隐私性：隐私计算实现数据隐私保护

Web 3.0时代主张去中心化，将数据的所有权归还给用户，鼓励用户自主管理数据。在这一前提下，数据隐私保护是维护用户数据安全和扩大加密市场的基础，其重要性大大增加。因此，Web 3.0时代十分重视数据隐私保护，并引入了隐私计算。

隐私计算指的是在保护数据隐私安全的前提下，对数据进行计算、分析，为数据在多领域的流通提供安全保障。隐私计算的构成极为复杂，涉及密码学、统计学、人工智能等学科，因此对技术水平要求很高，发展进程也较为缓慢。隐私计算主要有以下3种类型，如图1-3所示。

图1-3　隐私计算的3种类型

1.多方安全计算

多方安全计算（Secure Multi-Party Computation）属于密码学应用类，由姚期智于1982年提出，是一种解决两人间单向验证问题的方法。它指的是各个用户在不泄露隐私数据的前提下，利用隐私数据共同参与保密计算，完成某项计算任务。多方安全计算一是要用户共同参与，二是要保证数据安全运行。例如，某个用户需要从保险箱中取出某个物品，但打开保险箱需要所有用户共同协作，每个用户的协作方法不同，不能随意改变，不能轻易透露。这种协作方法保证了保险箱的密码安全。多方安全计算涉及的用户较多，需要的技术也相对复杂，在技术水平和安全保障方面提出了更高的要求。但该技术满足了用户利用隐私数据进行保密计算的要求，有效解决了数据隐私性与数据共享性之间的矛盾。

2.零知识证明

零知识证明是密码学应用的分支之一，指的是证明者在不向验证者提供有用信息的前提下，使验证者相信某个结论是正确的。验证者除了知道结果是正确的，其他一无所知。例如，证明者说自己知道房间内有一个气球，并用自己的钥匙将房门打开，拿出气球，从而向验证者证明其确实拥有钥匙。这就是零知识证明，但上述案例需要保证验证者与证明者无法相互欺骗。

零知识证明是一种神奇的加密形式，许多区块链项目都采用了这种隐私计算方法。例如，加密风投机构a16z推出的风投工具便使用了这种方法，用来保护用户的数据隐私。

3.联邦学习

联邦学习是一种以人工智能为基础的技术，用于保护大数据交换的信息安全和数据隐私安全。联邦学习分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。随着隐私计算的商业化发展，以联邦学习为代表的隐私计算成为保护数据安全的重要技术。

Web 3.0时代主张保护用户权利，以去中心化的模式将权利归还给用户，打造去中心化的网络环境。在这样的背景下，Web 3.0将利用更多技术来保护用户隐私，实现数据隐私安全。