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이 논문은 디지털 사회에서 데이터가 사용되는 방식을 기반으로 프라이버시 컴퓨팅, 블록체인 및 인공 지능의 조합을 제안하고 기술 적용 시나리오를 설명하기 위해 예를 사용합니다.
정보화 시대에 데이터는 차세대 생산 요소가 되었습니다.
경제학에서 생산 요소라고도 하는 생산 요소는 사람들이 상품과 서비스를 생산하는 데 사용하는 기본 자원입니다. 영국의 저명한 경제학자 마샬이 쓴 획기적인 저서 『경제학의 원리』에서 그는 생산이론의 4대 요소인 토지, 노동, 자본, 기업가적 능력을 제시했다. 네 가지 요소, 즉 국민소득(NI) = 노동임금(w) + 토지임대료(r) + 자본이자(i) + 영업이익(π)입니다. 이 "4-in-1 공식"은 서구 경제학의 생산 이론과 분배 이론의 중심을 요약하고 일반적으로 사람들이 한 세기 이상 받아 들였습니다.
이미지 설명
그림: 서로 다른 역사적 단계의 생산요소
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프라이버시는 데이터 딜레마를 가져오고 MPC는 데이터 협업 컴퓨팅을 실현합니다.
오늘날 인간은 이미 사회적 활동을 사이버 공간으로 확장하고 있으며, 일상생활에서도 사이버 공간에 지속적으로 데이터를 제공하고 있으며, 원래의 데이터 규모를 넘어서도 많은 양의 데이터가 수집, 계산, 분석, 발굴되고 있다. 그러나 데이터의 일반 텍스트 속성으로 인해 데이터가 다른 사람에게 부여되면 소유자는 데이터 소유권을 잃게 됩니다. 따라서 데이터의 프라이버시 보호로 인해 기업에서 관리하는 대용량 데이터는 다른 기업이 보유한 데이터와 교환 및 공동 계산이 불가능하여 가치를 창출할 수 없는 대량의 데이터가 됩니다.
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프라이빗 컴퓨팅은 디지털 세계에 대한 거대한 비즈니스 전망을 확장합니다.
비트코인은 암호화폐와 P2P 결제 시스템의 결합을 개척하여 탈중앙화의 문을 열었습니다. 이더리움에 스마트 컨트랙트 기능이 도입되면서 블록체인의 확장성이 크게 향상되었고 블록체인에 다양한 애플리케이션을 배치할 수 있습니다. 이러한 특성을 기반으로 비트코인, 이더리움 등 초기 퍼블릭 블록체인 네트워크가 발전하고 성장하여 전 세계적으로 많은 블록체인 및 암호화 매니아를 유치했으며, 많은 전통적 기관도 블록체인 분야에 계속 진출하여 탈중앙화를 모색하고 있습니다. .다양한 가능성.
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블록체인 데이터의 "운영자" - PlatON
현재 프라이버시 컴퓨팅과 블록체인을 결합한 대표적인 네트워크는 PlatON이며, PlatON은 블록체인의 기본 속성을 기반으로 프라이버시 컴퓨팅 네트워크가 지원하며 "컴퓨팅 상호 운용성"을 핵심 기능으로 차세대 인터넷 기본 프로토콜을 제공합니다. PlatON의 비전은 계약을 통해 프라이버시 컴퓨팅 알고리즘을 공개하는 차세대 프라이버시 AI 컴퓨팅 네트워크가 되는 것이며, 프라이버시 보호가 필요한 데이터 공급자와 컴퓨팅 노드가 협력하여 MPC 프로토콜을 실행하여 데이터의 협업 컴퓨팅을 달성하는 것입니다. PlatON의 디자인은 데이터 흐름의 가격 책정을 실현하고 모든 것이 미래 인간의 생산과 삶의 가장 기본적인 부분인 컴퓨팅과 데이터를 중심으로 이루어집니다. PlatON은 다음과 같은 대규모 애플리케이션 랜딩 및 상업적 시나리오를 실현할 수 있습니다.
하나,더 넓은 신용 조사 네트워크 구축. 프라이버시 AI 컴퓨팅 네트워크는 사용자 정의 가능한 계산 논리 템플릿과 다자간 액세스 방법을 제공할 수 있으므로 액세스 당사자의 데이터를 수집하고 공유할 필요가 없을 때 신용 쿼리 결과만 수요측에 출력됩니다. 다양한 감사 요구를 충족하기 위해 블록체인 시스템에 저장되는 원본 데이터 암호화를 지원할 수 있습니다.
둘,공급망 금융 인프라. 블록체인 기술과 암호화 알고리즘을 기반으로 프라이버시 AI 컴퓨팅 네트워크는 자산을 디지털 방식으로 확인, 처리 및 전송할 수 있는 플랫폼 솔루션으로 공급망 금융을 제공할 수 있습니다. 공급망의 업스트림 기업과 다운스트림 기업 간의 대칭적인 정보 공유, 핵심 기업의 이전 가능한 신용 가치, 상업 어음의 분리 가능한 프로세스 및 제어 가능한 위험을 통해 새로운 공급망 금융 금융 모델을 구축하고 감독을 위한 편리한 데이터 추적성을 제공하고 전체를 개선합니다. 업계의 서비스 효율성.
삼,연구기관 공동 데이터 분석. 사설 AI 컴퓨팅 네트워크를 기반으로 하는 기본 공동 데이터 분석 플랫폼을 통해 연구 기관은 로컬 데이터를 떠나지 않고 다른 기관과 안전한 다자간 계산을 수행하고 과학 연구의 요구를 충족하는 분석 및 계산 결과를 얻을 수 있습니다.
이 공동 데이터 분석 플랫폼은 의료 데이터 분석, 군 신체 검사 및 기타 분야에서 사용되어 개인 데이터의 프라이버시를 보호하면서 협업 컴퓨팅을 완료할 수 있습니다. 또한 생물 연구 기관은 원본 데이터를 확보하지 않고도 공동 데이터 분석 플랫폼을 통해 다른 지역의 생물 기관과 안전한 다자간 계산을 완료할 수 있습니다.
네,고급 아웃소싱 제품 품질의 신뢰할 수 있는 추적성. 전통적인 아웃소싱 제품 품질 관리 및 추적성은 설계, 구성 요소 및 원자재, 프로세스, 장비, 시스템 및 환경에서 시스템에 크게 의존합니다. 아웃소싱 제품에 대한 하이엔드 산업의 품질 요구 사항은 완벽해야 하며, 제품은 확립된 설계 및 프로세스에 따라 엄격하게 구현 및 구현되어야 하며 모든 링크는 성실하고 책임을 져야 합니다. .
개인 정보 보호 AI 컴퓨팅 네트워크를 기반으로 하는 제품 전체 주기 추적 플랫폼은 설계 입력, 구성 요소 재료, 생산 링크, 실험 데이터, 수락 결론 등의 모든 링크를 통해 모든 데이터를 체인에 업로드하여 전체 프로세스를 보장합니다. 제품 개발 주기 정보는 변조 및 추적이 불가능하여 제품 신뢰성 및 품질 추적 문제를 해결합니다. 이후 해당 축적된 데이터를 빅데이터로 분석할 때 데이터의 프라이버시와 보안이 보장되도록 프라이버시 계산을 통해 이러한 데이터의 사용을 보호합니다.
PlatON은 All-Digital 시대의 공공 인프라를 구축하기 위해 지속적으로 기술을 최적화하고 기반 인프라를 반복합니다. 가상 환경에서의 종합적인 성능을 선도하며, 앞으로도 데이터 분야에 집중하여 데이터 시장 구축에 박차를 가하겠습니다.
