鲁班学院 java架构师必备技能
1.简介
随着移动互联网的飞速发展，用户在享受互联网带来的生活便利的同时，已经产生了大量的数据。企业，医疗机构，金融机构等拥有大量的用户数据资源，这种中心化的数据存储方式不仅在安全性和隐私性方面令人担忧，而且由于缺乏数据隐私性计算的协同机制，出现了问题。“数据孤岛”的概念也逐渐凸显。当前的中心化存储不利于用户数据的安全和隐私保护，不能真正保证用户的数据所有权和数据使用权。
这种中心化的存储导致的信息泄漏和非法使用的事件比比皆是，例如Facebook泄漏了5000万个用户数据，这些数据被用于准确放置选举广告；Verison数据泄漏，导致1400万用户信息丢失；Uber泄露了5700万客户和驾驶员的个人数据。我们致力于解决的问题是，如何使数据真正掌握在用户手中，以及如何在确保用户隐私的早期充分利用数据的价值。
MAP跨链协议可以为用户提供私有计算功能。对称加密技术用于实现用户数据的分布式加密存储。通过MAP跨链协议的区块链互操作性和智能脚本，我们可以实现对加密数据的授权访问，并且可以直接实现隐私传输功能。结合TEE的硬件支持，我们可以实现私有计算的功能。
基于MAP跨链协议的隐私计算具有广泛的应用。随着区块链技术的发展，越来越多的数据在线。MAP跨链协议的隐私计算功能为链上的数据交互提供了隐私保证。在医疗现场，隐私计算功能可以处理医院加密的数据，这是实现智能医疗的重要技术之一。在金融领域，隐私计算功能可以收集和处理用户授权的加密数据。
2.隐私计算
隐私计算是一种计算合作技术，其前提是数据或计算方法必须保持加密而不泄露给其他合作伙伴。
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隐私计算涵盖了整个生命周期过程中信息所有者，信息转发者和信息接收者的所有计算操作，例如信息收集，存储，处理，发布（包括交换），破坏等。
当前，常用的隐私计算方法是同态加密，安全的多方计算，可信的执行环境，差分隐私，零知识证明等。隐私计算为云计算，分布式计算，区块链和其他技术的应用提供了数据处理的隐私基础。
特别是在区块链中，我们可以利用区块链的公共可验证性将隐私计算置于链下，实现链下隐私计算和链上公众验证的数据处理。隐私计算可以解决当前各方数据的“数据孤岛”问题，并更加充分，安全地充分利用大数据带来的实用价值。在以下各章中，我们将介绍一些常见的私有计算技术
2.1完全同态加密
我们首先介绍同态加密技术，作为MAP将来提供的组件之一，它将成为MAP上私有计算的核心技术之一。
完全同态加密是指无需私钥即可计算密文的能力。也就是说，对于任何有效的f和明文m，都有一个特殊的属性f(Enc(m))=Enc(f(m))。
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它使完全同态加密具有广泛的理论和实际应用，例如云计算安全性，安全的多方计算，机器学习中的隐私保护等。
Rivest在1978年提出了完全同态加密问题，直到2009年Gentry才构造了第一个完全同态加密方案。结合抽象代数和密码学知识，形成了巧妙的代数结构：使用了理想格。
自2009年以来，已经出现了许多完全同态的加密方案及其实现和优化。第一代同态加密方案遵循Gentry的构造方法。本质上，这些方案基于环的理想。尽管同态解密是同态加密的基石，但是同态解密的效率非常低
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第二代同态加密方案基于LWE / ring-LWE很简单。它打破了建立基于Gentry的全同态加密方案的原始框架，该方案可以执行多项式级深度电路，可以满足绝大多数应用。
典型的代表性方案是BGV方案。通过各种优化，原始方案的渐近复杂度为t⋅polylog（λ）。在实际操作中，环形LWE上的BGV方案以AES方案为测试对象，并采用密文封装技术。整个AES的10轮操作大约需要36个小时，每个AES密文块的平均操作大约需要40分钟，这比原始Gentry-Halevi实现方案快了两个数量级。当然，如果我们要获得完全同态加密方案，我们仍然必须依靠同态解密技术。2013年，Gentry等人提出了一种基于近似特征向量的完全同态加密方案。之后，最著名的方案是CKKS方案和BFV方案。
2.2 可信执行环境
可信执行环境（TEE）是GlobalPlatform（GP）提出的概念。与上述通过密码技术实现私有计算的方法不同，TEE的核心思想是建立一个安全的硬件区域，并收集数据到该区域进行计算，以达到私有计算的目的。
TEE与传统的REE隔离，只能通过特定的入口传输数据，因此可以通过硬件机制加以保护，从而可以实现受信任的执行环境。同时，TEE具有很高的运行效率。首先，TEE的操作可以垄断所有CPU性能。其次，TEE可以与REE快速通信，同时确保REE不会读取其自身的内存。此外，TEE支持多进程和多应用程序的并行性。
TEE在隐私计算中通常使用非对称加密，使用TEE公钥对用户数据进行加密，然后将数据传输到受信任的执行环境中。解密后，将处理数据，并最终将结果发送出去。与上述仅依靠加密的隐私计算相比，TEE具有更高的运算和计算效率，但是其性能受到内存问题和硬件级别的限制。
目前，TEE还没有形成自己的技术标准或规范。不同的制造商将根据不同的需求设计一个受信任的执行环境。常见的受信任执行环境包括Intel SGX，AMD SEV，ARM TrustZone和Keystone / OpenTEE。
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