摘 要：区块链系统的共识机制和密码学机制保障了链上信息的真实性和流通性，但同时其无法解决链上信息的隐私保护问题，对于需要隐私保护的数据源缺少隐私保护的功能。隐私计算技术往往采用中心化方案，但难以保证数据在传入和传出可信执行环境前未被篡改，导致多方数据可信协同难以实现。在电子拍卖机制场景下，基于联盟链技术和隐私计算机制设计可信区块链隐私计算平台，采用同态加密方案 Paillier 算法以及联盟链技术，并对两种主流同态加密方案 Paillier 和 CKKS 进行性能测试。通过同态加密方案，在不透露数据源的具体数值的情况下实现数据源正确性计算证明，该平台能够有效实现隐私数据安全计算。
内容目录：
1 相关工作
2 系统方案
2.1 算法模型
2.2 方案模型
2.3 方案模型
2.4 算法设计
3 安全性与可行性分析
4 实验分析
4.1 实验环境
4.2 实验步骤
4.3 Paillier 同态加密算法测试
5 结 语
随着大数据、人工智能和云计算等技术的快速发展，产生了很多新的服务，需要采集用户的相关信息，但对这些敏感信息的分析和利用可能导致用户隐私的泄露，给用户带来巨大的安全风险，因此，针对敏感数据的隐私计算需求已成为社会共同关注的焦点。如今，隐私计算技术深度融合多方安全计算、可信执行环境、联邦学习等技术，为可信计算、金融、医疗、大数据、电子拍卖等领域的数据流通域中数据的“可用不可见”提供了有效的解决方案 。
但目前隐私计算技术只能提供数据的“可用不可见”特性，因此如何保障隐私计算体系中数据源和数据隐私计算结果的真实性，成为隐私计算发展的重要方向。目前隐私计算在金融、互联网、公共服务、数字版权及保险领