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基于区块链的隐私计算协议设计及其在联邦学习中的应用分析1

基于区块链的隐私计算协议设计及其在联邦学习中的应用分

析

1.区块链与隐私计算基础

1.1区块链技术原理

区块链是一种分布式账本技术，通过加密算法、共识机制和点对点网络等技术手

段，实现数据的安全存储和不可篡改。其核心原理包括以下几个方面：

•分布式账本：区块链将数据分散存储在多个节点上，每个节点都保存着完整的账

本副本。这种分布式存储方式使得数据难以被篡改，因为攻击者需要同时篡改大

多数节点上的数据才能成功。例如，在比特币网络中，全球有数万个节点，要篡

改交易记录几乎是不可能的。

•加密算法：区块链采用非对称加密算法，如椭圆曲线加密算法（ECC），为每个用

户生成一对公钥和私钥。用户使用私钥签名交易，其他节点通过公钥验证签名的

真实性。这种加密方式确保了交易的安全性和身份认证的可靠性。

•共识机制：共识机制是区块链网络中节点达成一致的方式，常见的有工作量证明

（PoW）、权益证明（PoS）和拜占庭容错（BFT）等。以以太坊为例，其早期采用

PoW机制，通过计算复杂的数学难题来验证交易和生成新区块，确保了网络的安

全性和去中心化特性。

•智能合约：智能合约是一种自动执行的合约条款，以代码形式部署在区块链上。当

满足预设条件时，智能合约会自动执行相应的操作，无需人工干预。例如，在供

应链金融中，智能合约可以根据货物交付情况自动触发支付流程，提高了交易效

率和透明度。

1.2隐私计算技术概述

隐私计算是一种在保护数据隐私的前提下，实现数据计算和分析的技术。其主要目

标是在数据不离开本地的情况下，完成多方数据的联合计算，确保数据的隐私性和安全

性。隐私计算技术主要包括以下几个方面：

•多方安全计算（MPC）：MPC允许多个参与方在不泄露各自数据的情况下，共同

完成计算任务。例如，两个企业希望联合分析客户数据以挖掘潜在市场，但又不

想泄露各自的数据。通过MPC技术，双方可以在本地对数据进行加密处理，然

后将加密后的数据发送给其他参与方，最终计算出结果，而无需暴露原始数据。

2.基于区块链的隐私计算协议设计2

•同态加密（HE）：同态加密是一种特殊的加密算法，允许对加密数据进行特定的

操作，而无需解密。例如，假设企业A和企业B分别拥有数据$x$和$y$，它

们希望计算$x+y$的结果，但又不想泄露各自的数据。通过同态加密，企业A

可以将加密后的$x$发送给企业B，企业B在不解密的情况下对加密数据进行

加法操作，最终得到加密后的结果$x+y$，再将结果发送回企业A进行解密。

•零知识证明（ZKP）：零知识证明是一种证明者可以在不泄露任何有用信息的情

况下，向验证者证明某个陈述是正确的技术。例如，在身份认证场景中，用户可

以通过零知识证明向系统证明自己拥有某个身份信息，而无需将实际的身份信息

暴露给系统，从而保护了用户的隐私。

•差分隐私（）

DP：差分隐私通过在数据中添加噪声，使得攻击者无法从结果中推

断出单个数据点的信息。例如，在数据分析场景中，通过在数据集上添加适量的

噪声，可以在保证数据分析结果的准确性的同时，保护数据的隐私性。根据研究，

差分隐私在保护隐私的同时，数据的可用性损失通常在5%以内，这表明其在隐

私保护和数据可用性之间取得了较好的平衡。

2.基于区块链的隐私计算协议设计

2.1协议设计目标与原则

基于区块链的隐私计算协议设计旨在实现数据隐私保护与计算效率的平衡，同时

确保系统的去中心化特性和安全性。其设计目标和原则如下：

•目标：

•隐私保护：确保参与方的数据在计算过程中不被泄露，即使在不信任的环境中也

能保障数据隐