本篇文章主要给网友们分享区块链安全和隐私的关系的知识，其中更加会对区块链 保护隐私进行更多的解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，记得关注本站！
答案是当然不会。区块链系统所要保存区块链安全和隐私的关系的东西也是有针对性区块链安全和隐私的关系的
隐私保护手段可以分为三类：
一是对交易信息的隐私保护，对交易的发送者、交易接受者以及交易金额的隐私保护，有混币、环签名和机密交易等。
二是对智能合约的隐私保护，针对合约数据的保护方案，包含零知识证明、多方安全计算、同态加密等。
三是对链上数据的隐私保护，主要有账本隔离、私有数据和数据加密授权访问等解决方案。
拓展资料：
一、区块链加密算法隔离身份信息与交易数据
1、区块链上的交易数据，包括交易地址、金额、交易时间等，都公开透明可查询。但是，交易地址对应的所用户身份，是匿名的。通过区块链加密算法，实现用户身份和用户交易数据的分离。在数据保存到区块链上之前，可以将用户的身份信息进行哈希计算，得到的哈希值作为该用户的唯一标识，链上保存用户的哈希值而非真实身份数据信息，用户的交易数据和哈希值进行捆绑，而不是和用户身份信息进行捆绑。
2、由此，用户产生的数据是真实的，而使用这些数据做研究、分析时，由于区块链的不可逆性，所有人不能通过哈希值还原注册用户的姓名、电话、邮箱等隐私数据，起到了保护隐私的作用。
二、区块链“加密存储+分布式存储”
加密存储，意味着访问数据必须提供私钥，相比于普通密码，私钥的安全性更高，几乎无法被暴力破解。分布式存储，去中心化的特性在一定程度上降低了数据全部被泄漏的风险，而中心化的数据库存储，一旦数据库被黑客攻击入侵，数据很容易被全部盗走。通过“加密存储+分布式存储”能够更好地保护用户的数据隐私。
三、区块链共识机制预防个体风险
共识机制是区块链节点就区块信息达成全网一致共识的机制，可以保障最新区块被准确添加至区块链、节点存储的区块链信息一致不分叉，可以抵御恶意攻击。区块链的价值之一在于对数据的共识治理，即所有用户对于上链的数据拥有平等的管理权限，因此首先从操作上杜绝了个体犯错的风险。通过区块链的全网共识解决数据去中心化，并且可以利用零知识证明解决验证的问题，实现在公开的去中心化系统中使用用户隐私数据的场景，在满足互联网平台需求的同时，也使部分数据仍然只掌握在用户手中。
四、区块链零知识证明
零知识证明指的是证明者能够在不向验证者提供任何有用的信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的，即证明者既能充分证明自己是某种权益的合法拥有者，又不把有关的信息泄漏出去，即给外界的“知识”为“零”。应用零知识证明技术，可以在密文情况下实现数据的关联关系验证，在保障数据隐私的同时实现数据共享。
1.性能问题
体积问题
区块链对数据备份区块链安全和隐私的关系的要求对存储空间提出挑战。区块链要求在一笔交易达成后向全网广播区块链安全和隐私的关系，系统内每个节点都要进行数据备份。
以比特币为例区块链安全和隐私的关系，自创世区块至今的区块数据已经超过 60GB区块链安全和隐私的关系，并且区块链数据量还在不断增加，这将给比特币核心客户端的运行带来很大挑战。
处理速度问题
比特币区块链目前最高每秒处理 6.67 笔交易，一次确认时间大约为 10 分钟，容易造成大量交易的堵塞延迟，可能会限制小额多次交易和对时间敏感度较高交易的应用。
尽管目前有区块链安全和隐私的关系了一些克服手段，但全面解决交易效率的方法仍然亟待发掘 。
耗能过高
第三，挖矿过程中的算力并不产生额外的实际社会价值，还会浪费大量的电子资源，随着比特币的日益普及，区块链逐渐成为高耗能的资本密集型行业。
2.中心化问题
节点的不平等
第一，理论上，分布式网络中每个节点应当被平等对待，但是为了挖矿获得回报，各节点可能会增加算力进行硬件竞赛，从而导致节点的不平等，破坏区块链记账权的随机性。
产业化、规模化挖矿产生了矿池
理论上如果矿池通过共谋掌握 51% 以上的算力进行系统供给，就可以实现双重支付，实际过程中尽管其成本远超收益，但不能否认合谋供给存在的可能性。
3.隐私安全问题
私钥容易被窃取
第一，目前区块链采用的是非对称密钥机制，尽管具有很高的安全性，但是私钥保存在用户本地，容易被黑客窃取。
区块链数据的透明性容易造成隐私泄露
公有链中每个参与者都可以获得完整的数据备份，整个系统是公开透明的，比特币通过隔断交易地址和持有人真实身份的关联保护隐私。
当区块链需要承载更多的业务时，节点如何验证信息执行命令就需要更多的考虑。
4.升级和激励问题
公有链中参与节点的数量庞大
无论是升级还是修复错误都无法关闭系统集中进行，可能需要考虑放松去中心化的问题。
各个节点之间存在着竞争博弈
要求激励相容机制的完善，如何使去中心化系统中的自利节点能够自发开展区块数据验证及记账工作，并设计合理的惩罚函数抑制非理性竞争，是区块链面临的另一挑战。
区块链本身解决的就是陌生人之间大规模协作问题区块链安全和隐私的关系，即陌生人在不需要彼此信任的情况下就可以相互协作。那么如何保证陌生人之间的信任来实现彼此的共识机制呢区块链安全和隐私的关系？中心化的系统利用的是可信的第三方背书，比如银行，银行在老百姓看来是可靠的值得信任的机构，老百姓可以信赖银行，由银行解决现实中的纠纷问题。但是，去中心化的区块链是如何保证信任的呢？
实际上，区块链是利用现代密码学的基础原理来确保其安全机制的。密码学和安全领域所涉及的知识体系十分繁杂，区块链安全和隐私的关系我这里只介绍与区块链相关的密码学基础知识，包括Hash算法、加密算法、信息摘要和数字签名、零知识证明、量子密码学等。您可以通过这节课来了解运用密码学技术下的区块链如何保证其机密性、完整性、认证性和不可抵赖性。
基础课程第七课 区块链安全基础知识
一、哈希算法（Hash算法）
哈希函数（Hash），又称为散列函数。哈希函数：Hash(原始信息) = 摘要信息，哈希函数能将任意长度的二进制明文串映射为较短的（一般是固定长度的）二进制串（Hash值）。
一个好的哈希算法具备以下4个特点:
1、 一一对应：同样的明文输入和哈希算法，总能得到相同的摘要信息输出。
2、 输入敏感：明文输入哪怕发生任何最微小的变化，新产生的摘要信息都会发生较大变化，与原来的输出差异巨大。
3、 易于验证：明文输入和哈希算法都是公开的，任何人都可以自行计算，输出的哈希值是否正确。
4、 不可逆：如果只有输出的哈希值，由哈希算法是绝对无法反推出明文的。
5、 冲突避免：很难找到两段内容不同的明文，而它们的Hash值一致（发生碰撞）。
举例说明：
Hash(张三借给李四10万，借期6个月) = 123456789012
账本上记录了123456789012这样一条记录。
可以看出哈希函数有4个作用：
简化信息
很好理解，哈希后的信息变短了。
标识信息
可以使用123456789012来标识原始信息，摘要信息也称为原始信息的id。
隐匿信息
账本是123456789012这样一条记录，原始信息被隐匿。
验证信息
假如李四在还款时欺骗说，张三只借给李四5万，双方可以用哈希取值后与之前记录的哈希值123456789012来验证原始信息
Hash（张三借给李四5万，借期6个月）=987654321098
987654321098与123456789012完全不同，则证明李四说谎了，则成功的保证了信息的不可篡改性。
常见的Hash算法包括MD4、MD5、SHA系列算法，现在主流领域使用的基本都是SHA系列算法。SHA（Secure Hash Algorithm）并非一个算法，而是一组hash算法。最初是SHA-1系列，现在主流应用的是SHA-224、SHA-256、SHA-384、SHA-512算法（通称SHA-2），最近也提出了SHA-3相关算法，如以太坊所使用的KECCAK-256就是属于这种算法。
MD5是一个非常经典的Hash算法，不过可惜的是它和SHA-1算法都已经被破解，被业内认为其安全性不足以应用于商业场景，一般推荐至少是SHA2-256或者更安全的算法。
哈希算法在区块链中得到广泛使用，例如区块中，后一个区块均会包含前一个区块的哈希值，并且以后一个区块的内容+前一个区块的哈希值共同计算后一个区块的哈希值，保证了链的连续性和不可篡改性。
二、加解密算法
加解密算法是密码学的核心技术，从设计理念上可以分为两大基础类型：对称加密算法与非对称加密算法。根据加解密过程中所使用的密钥是否相同来加以区分，两种模式适用于不同的需求，恰好形成互补关系，有时也可以组合使用，形成混合加密机制。
对称加密算法（symmetric cryptography,又称公共密钥加密，common-key cryptography），加解密的密钥都是相同的，其优势是计算效率高，加密强度高；其缺点是需要提前共享密钥，容易泄露丢失密钥。常见的算法有DES、3DES、AES等。
非对称加密算法（asymmetric cryptography，又称公钥加密，public-key cryptography），与加解密的密钥是不同的，其优势是无需提前共享密钥；其缺点在于计算效率低，只能加密篇幅较短的内容。常见的算法有RSA、SM2、ElGamal和椭圆曲线系列算法等。 对称加密算法，适用于大量数据的加解密过程；不能用于签名场景：并且往往需要提前分发好密钥。非对称加密算法一般适用于签名场景或密钥协商，但是不适于大量数据的加解密。
三、信息摘要和数字签名
顾名思义，信息摘要是对信息内容进行Hash运算，获取唯一的摘要值来替代原始完整的信息内容。信息摘要是Hash算法最重要的一个用途。利用Hash函数的抗碰撞性特点，信息摘要可以解决内容未被篡改过的问题。
数字签名与在纸质合同上签名确认合同内容和证明身份类似，数字签名基于非对称加密，既可以用于证明某数字内容的完整性，同时又可以确认来源（或不可抵赖）。
我们对数字签名有两个特性要求，使其与我们对手写签名的预期一致。第一，只有区块链安全和隐私的关系你自己可以制作本人的签名，但是任何看到它的人都可以验证其有效性；第二，我们希望签名只与某一特定文件有关，而不支持其他文件。这些都可以通过我们上面的非对称加密算法来实现数字签名。
在实践中，我们一般都是对信息的哈希值进行签名，而不是对信息本身进行签名，这是由非对称加密算法的效率所决定的。相对应于区块链中，则是对哈希指针进行签名，如果用这种方式，前面的是整个结构，而非仅仅哈希指针本身。
四 、零知识证明（Zero Knowledge proof）
零知识证明是指证明者在不向验证者提供任何额外信息的前提下，使验证者相信某个论断是正确的。
零知识证明一般满足三个条件：
1、 完整性（Complteness）：真实的证明可以让验证者成功验证；
2、 可靠性（Soundness）：虚假的证明无法让验证者通过验证；
3、 零知识（Zero-Knowledge）：如果得到证明，无法从证明过程中获知证明信息之外的任何信息。
五、量子密码学（Quantum cryptography）
随着量子计算和量子通信的研究受到越来越多的关注，未来量子密码学将对密码学信息安全产生巨大冲击。
量子计算的核心原理就是利用量子比特可以同时处于多个相干叠加态，理论上可以通过少量量子比特来表达大量信息，同时进行处理，大大提高计算速度。
这样的话，目前的大量加密算法，从理论上来说都是不可靠的，是可被破解的，那么使得加密算法不得不升级换代，否则就会被量子计算所攻破。
众所周知，量子计算现在还仅停留在理论阶段，距离大规模商用还有较远的距离。不过新一代的加密算法，都要考虑到这种情况存在的可能性。
从更大的版图视角来看区块链安全和隐私的关系，要构建全面的隐私保护和治理体系，不仅需要融合区块链、人工智能、大数据、隐私计算等多种技术，还需要结合法律法规、监管治理等诸多策略。
在数字化 社会 中，大家对于数据生产要素有着更为强烈的需求，无论是用户服务、业务营销都需要使用大量的数据，尤其是在分布式协作的业务模式中，各方都希望数据能顺畅地流通，并合理地体现数据价值。但与之相悖的是，数据孤岛仍然存在，数据的粗放式使用仍待解决。
与此同时，合法合规成为大势所趋。不论是在国内还是国际上，与个人信息保护、数据安全相关的法律法规一一出台，都对个人信息保护和数据安全等方面提出了更为严格的要求。这意味着，要确保数据的安全，也要尊重个人的隐私权益区块链安全和隐私的关系；在数据全生命周期上，要求实现全面规范，达成合规地流通。
以用户为中心，在安全隐私前提下交换数据，并提供优质合规的服务， 是数字化 社会 建设的趋势，需要在技术、业务模式、治理体系上做出更多的创新。在分布式系统里引入隐私计算、发展合规的数据交易所等举措，都体现出这种创新精神。
在隐私计算领域，区块链、联邦学习和安全多方计算已然成为三大关键核心技术，而且这三大技术之间互有侧重，也有许多重合和联系。
其中，从区块链的角度出发，区块链安全和隐私的关系我们可以看到，一方面，区块链上的数据需要采用隐私算法来保护；另一方面，区块链也可以成为隐私计算协作里的底座和枢纽区块链安全和隐私的关系：采用区块链技术去记录、追溯多方协作中的数据集、算法模型、计算过程，并对最终结果进行评估和共识，持续优化协作效率。
此前几年，区块链安全和隐私的关系我们在区块链领域里 探索 应用落地时，常常是用区块链为业务场景构建 “分布式账本”。合规的应用都会对用户和商户进行KYC （Know Your Client） ，其中也存在不少待通过隐私计算等创新解法来解答的问题。
例如，身份信息是否可以向全联盟链公布？在交易时，交易里的金额、相关方是否明文公开？每个人拥有的资产，是否可以被随意查询？人们的业务行为，是否会在未授权的情况下被滥用？
例如，在消费场景的积分卡券业务中，商家和商家之间通常不希望过多地暴露自己的经营状况，比如有多少用户开卡、充值，以及每天的流水等；个人用户也不希望自己的消费行为被公开审视。
于是，在隐私问题尚未能彻底解决之前，我们通常采用的办法是，引入核心权威机构参与共识和维护全账本，而其他参与者则分层分片，以不同权限的角色参与。但这样，在一定程度上增加了系统的复杂性，影响了用户体验，同时，给区块链应用的规模化和普及化带来了挑战。
目前，区块链也普遍用于政务领域，比如在智慧城市管理以及各种民生应用中，为大家提供“一网通办”的良好体验，这就需要多领域、多地域、多部门的通力协作。我们可以看到，政务应用覆盖面广，角色众多，数据存在多级别的敏感性和重要性。
区块链可以作为分布式协作的底座，通过数据目录、数据湖等方式，构建数据流转的枢纽，同时引入隐私计算和全面的治理规则，界定数据的边界，使数据在“不出库”的同时，依旧可以实现身份认证、隐匿查询、模型构建等能力。
从更大的版图视角来看，要构建全面的隐私保护和治理体系，不仅需要融合区块链、人工智能、大数据、隐私计算等多种技术，还需要结合法律法规、监管治理等诸多策略。
区块链隐私保护的场景丰富、角色众多，流程多样、数据立体，我们可以用 “双循环”机制做进一步分析。
首先，我们从用户端出发，尊重用户对数据的知情权和控制权，把重要的数据交给用户管理。
比如，验证身份的“四要素”中，用户的身份凭据和联系方式通常来自政府和运营商这些权威机构，当用户和某一个业务场景产生联系时，他们并不需要提供全部的明文信息，只需要选择性披露一些可验证的凭据，用以代替明文。
基于分布式验证机制即可实现多场景的验身，证明自己的合法身份，此时业务提供方即使未获得更多明文数据，但也不能拒绝服务。这就从根源上降低乃至杜绝了用户关键隐私的泄露风险。
其次，在业务方，依旧可以采用诸如联邦学习、安全多方计算等技术，对用户已经授权的、合规采集的业务数据进行处理。
在用户知情同意的前提下，在B端实现与合作伙伴之间的协同计算，数据不出库，隐私不泄露，但实现诸如风控、营销、广告等对业务运营有重要价值的事务。最终实现业务效果的提升，在给业务方带来效益的同时，也为用户提供更优质的服务，或者权益上的回报。其整个价值体系是闭环的，合规的，可持续的。
例如物联网和区块链，在采集端，就需要给设备分配身份和标识，同时算法上要做到去标识，防泄露；在用户端，不但要提供个性化的服务，还要做到防止不必要的画像，在做到可验证用户身份和资质的同时，又不能无端地追踪用户行为轨迹；最终，在提供优质服务、安全存储用户数据的时候，又要尊重用户的意愿，包括注销退出的要求。
如此的“双循环体系”，可能不止是在技术上要求设备、APP、后台服务进行迭代的重构，同时其商业模式、运营治理观念等层面可能也会产生许多革新。整个链条会非常的长，需要做的工作也非常多，覆盖芯片、硬件、网络、软件、云平台等广袤的产业链。
目前来看，并没有哪一个“包打天下”的单一技术，可以满足“全链路”、“双循环”的要求。那么我们不妨把场景拆细一点，列举得全面一些，组合一些技术和方案，先解决某个场景里的痛点问题。
事实上，我们在和众多产业应用开发者交流时，他们更期望聚焦于具体的、迫在眉睫的问题，得到有针对性、可着手实施的解决方案，比如转账时隐匿金额、排名时不透露分数、投票时不泄露身份、KYC流程时不泄露视频等等。
特定场景下的问题常常可以基于隐私计算的某一个算法或一些算法的组合，针对性的去应对。我们可以日拱一卒，解决一个又一个的场景化问题，对之前可能有纰漏的事情亡羊补牢，对可预见的刚性需求引入新技术新思路，创新性地去实现。这样就逐步把数据安全的篱笆一点点扎起来，最终筑就数据安全的长城。
分布式协作中，许多场景是跨机构的、跨网络的，无论是区块链还是隐私计算，都会遇到要和其他合作方、其他平台互通的要求。我们看到信通院的相关工作组正在讨论多项互联互通规范，核心框架是要做到“节点互通”、“资源互通”、“算法互通”。
节点互通要求网络和协议等基础要素能互通。资源互通强调的是对资源的发布存储、寻址使用、治理审计 （含删除数据、下线服务等） ，在这个层面上，大家都实现相对一致的视图，提供通用的接口。算法的互通则是非常细致和场景化的，每一种算法都有自己的特点，其密码学基础、运算规则、协作流程都会不一样，反过来对资源的管理资质和节点网络的拓扑，都会提出更多的要求。
在互通基础上还有“自洽性”、“安全性”、“正确性”等要求，而且随着领域的发展，不断增加更多功能的“扩展性”也非常重要。之前，可能大家是在埋头苦干，积累技术和经验，以后在落地时，则需要更注重接口和规范，开放心态，大家一起沟通共建，通过开源开放的方式寻求共识和共赢。
总结一下，关于隐私计算发展的几个思考：
第三，实现标准化和普及化，以推动新技术和新理念的规模化落地。比如相关的行业标准、评测体系，这对帮助从业者理清发展道路、达成行业要求大有裨益。
区块链发展这么多年，除了技术本身，其实最难的是 “怎么解释清楚啥是区块链” 。希望在科普推广方面，方兴未艾的隐私计算能有更多的新思路，实现更好的效果。
回顾区块链和隐私计算的热潮，我们看到产业和 社会 在呼唤数据安全和隐私保护，行业也已经有了不少可用的研究成果，得到了一定的认可。展望可见的未来，我们将更加开放、务实，聚焦用户和场景， 探索 规范的、规模化的、可持续的应用之路。
关于区块链安全和隐私的关系和区块链 保护隐私的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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