隐私的需求

本文探讨了隐私的重要性以及Web2和Web3中面临的隐私问题，强调了高价值数据（HVD）的保护，并指出Web3的透明性与隐私之间的矛盾。文章认为，未来的去中心化不仅要实现数据的去中心化，还要以隐私为核心。作者预告了后续关于新加密技术和盲计算的系列文章。

隐私需求

Team Blind系列; 英文

免责声明： 本文基于Team Blind于2025年Deference大会上进行的演讲——该大会是由首尔国立大学的区块链学会Decipher举办的年度区块链会议。作者与文中提到的所有项目没有任何关联。以下所有信息不旨在被视为财务建议。

作者

Vladislav Lenskii ( @CosmicDude3000)，首尔国立大学Decipher区块链学院 Decipher( @decipher-media)

经过Decipher媒体团队审核。

在本文中，我将讨论隐私的重要性及其面临的问题。讨论将涵盖Web2和Web3行业，并为今后“Team Blind”文章讨论的话题提供基础（动机）。祝你阅读愉快！

目录

0. 介绍

  1. 隐私问题

1.1 Web2：集中数据控制的问题

1.2 Web3：透明度——一把双刃剑

  1. HVD：并非所有数据都是平等的

2.1 并非所有数据都是平等的

2.2 机会窗口

  1. 底线（TLDR）

0. 介绍

每天，我们都会生成大量数字数据——我们的交易、沟通、健康记录和个人偏好。我们的数字足迹不断增长，使我们的生活与数字系统交织在一起。

随着世界继续走向数字时代，全球各国的企业和政府越来越依赖技术来收集、分析和存储个人数据。

随着这种依赖的增加，数据保护不再是可选的——而是一个基本的必要性。

1. 隐私问题

1.1 Web2：集中数据控制的问题

几十年来，我们一直依赖集中系统来存储和管理我们最敏感的信息。银行、医院和科技公司控制着我们的财务数据、健康记录和私密消息，所有这些数据均存储在他们控制的服务器上。

然而，这种模式已被证明是有缺陷的。 集中数据存储带来了：

  • 安全妥协，导致数据泄露和失窃。
  • 官僚低效，减缓了对风险的响应。
  • 潜在滥用，一些组织从用户数据中获利或将其作为杠杆使用。

数据泄露的规模持续增长，影响到全球数百万人。截至2024年1月，报告的最大数据泄露事件是Cam4数据泄露（2020年3月），超过10亿条数据记录被公开，值得注意的是，这些数据包括极其敏感的记录。第二大数据泄露事件是雅虎数据泄露（2013–2014）。公司透露影响了三十亿个账户。该公司知道被黑客入侵但直到2016年9月才公开透露。针对近三十亿个人记录的国家公共数据泄露事件于2024年8月宣布。该事件在有关个人信息以销售的方式在暗网上可获得时，被公开。

其他著名事件包括：剑桥分析 （2018年） 非法收集个人数据以影响选举（影响超过8000万Facebook用户），以及 LastPass （2022年）暴露用户密码的加密保险库（所有用户受影响，超过3000万）。 医疗数据泄露是最常见的黑客类型之一，因为医疗记录是指最敏感的数据类型之一，易于提取并用于犯罪目的。

https://www.statista.com/statistics/290525/cyber-crime-biggest-online-data-breaches-worldwide/

除了安全风险外，集中实体还可以为自身利益利用数据——甚至完全控制数据。乔治·奥威尔的《1984》中的警告比以往任何时候都更加相关。这部小说中的专制政权利用数据监视操纵和控制个体，通过观察和操纵他们的思想和私密时刻。

“我不相信我描述的那种社会必然会到来，但我相信类似的东西可能会到来。” — 乔治·奥威尔，1948年

如今，政府和企业拥有比历史上任何政府都更多的个人数据访问权。 数字监视、AI驱动分析和大规模数据收集的兴起，创造了这样一种环境，个人对自己信息的控制几乎为零。有人甚至称这种状态为“监视资本主义”，或甚至“技术封建主义”，一种新的经济秩序，其中科技巨头不仅跟踪我们的数据，还控制我们日益依赖的数字系统。

https://macshieldonline.com/54786/entertainment/big-brother-is-watching-you/#

这些点清晰地表明了我们需要重新评估有关数据的看法。需要从仅仅防御黑客攻击，转向根本上重新思考数据阶段和处理方式。数字社会必须扩展其视角，超越仅仅是Web2的网络安全策略。

我们必须探索强调信任最小化、抗审查、容错、保密和数据完整性的解决方案。听起来像Web3，对吗？

1.2 Web3：透明度——一把双刃剑

去中心化的Web3世界正在兴起，为有缺陷的Web2集中系统提供了一种替代方案。摆脱集中模型承诺增强安全性，因为Web3通过在去中心化网络中分布数据来解决漏洞，降低了大规模数据损害的风险。去中心化技术也承诺最小化对单点故障的信任，确保没有单一实体拥有完全控制权，从而降低滥用风险。

然而，Web3当前架构存在一个根本性问题。一个去中心化的世界建立在透明和公开的原则上。这意味着所有数据，每一笔交易、合约和记录，默认情况下都是公开可访问的。甚至有专门的门户用于追踪链上活动。例如，Arkham Intel平台在追踪犯罪分子的钱包活动方面表现出色，或Chainalysis在调查国际犯罪和洗钱方面也十分高效。虽然这对于这些应用场景是合理的，但它也限制了多种其他应用的设计空间。

这种透明性是一把双刃剑。

https://x.com/arkham/status/1849509611801542678

虽然透明性提供了安全性并消除了对信任的需求，但它也以隐私为代价。例如，想象一个支付系统，支付接受者可以查看你的完整余额和交易历史，或者是一个在线游戏（类似于《英雄联盟》），所有玩家都可以实时看到彼此的完整库存。你会使用这样一个系统吗？玩这个游戏会有乐趣吗？这些场景展示了默认的透明性可以限制实用应用。

Web3的设计就是透明的。但在现实世界中，大多数事物是私密的。

来源：Decipher

这就是为什么隐私必须成为Web3的核心组成部分，如果我们想要将其提升到当前的轮回 。然而，Web3中‘隐私’的概念已与私人货币和防止链上可追溯性同义。该领域的重大进展已取得。不过，Web3仍在与数据及其处理所需的隐私斗争**。

这引出了一个重要问题：实际上哪种数据需要隐私？

2. HVD：并非所有数据都是平等的

2.1 并非所有数据都是平等的

作为一名读者，你可能会想：“谁在乎 cookie和其他东西，让当局来控制我的数据，这并不重要。” 直到情况变得重要。

事实上，这句话部分正确，并非所有数据的敏感性都相同。

让我们看一下不同类别的数据。基本上，可以将数据分为3个级别的意义。虽然像cookie（你的浏览器版本、IP地址或首选语言）这样的数据的隐私可能不那么重要，但仍存在广泛与更重要的数据。它通常被放在第三级，称为高价值数据或HVD。

https://medium.com/@Nillion_Network/nillion-unlocking-the-mass-adoption-of-personalized-ai-and-more-9aeccf56fce1

高价值数据（HVD）是指由于其对组织或个人的潜在重大影响，而对其极具价值的数据。

你的私人文本、照片、知识产权、位置、财务信息（如你的银行账户余额、股票投资组合、商业秘密，甚至债务）、以及身份和访问控制到社交媒体、密码、 医疗数据和生物特征——高价值数据在我们社会的基础设施中被嵌入。如果落入错误之手，可能会被武器化——导致身份盗窃、金融欺诈、企业间谍，甚至政治压迫。 保护高价值数据对于保障我们的数字生活至关重要。

2.2 机会窗口

HVD不仅仅与安全有关。找到安全且私密的方式使用HVD将为新的行业和应用（尤其是在Web3中）释放巨大的机会。我们现在已经看到其中一些正在爆炸性增长。

过去几年，Data2Earn应用蓬勃发展，变得越来越复杂甚至疯狂。这些应用可能利用用户的生活方式或健康数据、对敏感主题的看法，甚至电子邮件和电子商务帐户数据。D2E应用现在结合了从游戏到DePin的多个行业，将应用中的信息绑定到区块链，以供多种公司和品牌使用。

虽然应用的数据现在大多用于商业目的，但它也可能服务于科学研究、算法调整或模型训练。Data-to-earn的设计理念在于让用户决定如何最好地聚合和从他们的信息中获利。而隐私（或缺乏隐私）是路上最大的障碍。目前，你只是在交换对数据的保管权以换取金钱或代币。显然，这对于大多数用户而言非常重要，因此阻止了他们重新掌握数据的权利。为了解锁其全部潜力，D2E需要安全和私密的数据处理。

另一个重要的用例是个性化AI。不需要提醒你AI行业巨大的增长预期（未来几年数万亿）及其开发可能成为人类的最大力量倍增器。然而，要使AI真正有用，它需要个性化，而真正个性化的AI存在的前提是需要你所有的数据。

无论是创建你的个人投资助手、医疗顾问，还是用于你数字生活管理的一般个性化AI助手（我非常喜欢科幻作品，尤其是《黑镜》系列，可以给你更多的例子），它都需要访问你的敏感数据。

最近在Web3中对此用例引发了大量的炒作，很多团队正在构建令人兴奋的项目。唯一的问题是大多数项目似乎不关心隐私。

你会把10年的个人消息记录交给谷歌或OpenAI来训练或微调模型吗？59%的消费者 不会。大约一半的人 不信任品牌能保护他们的个人数据并负责任地使用它。我们还看到多数组织因安全和隐私考虑禁止在工作设备上使用生成AI应用。

要使个性化AI蓬勃发展（再次强调）需要安全和私密的数据处理。

最后，数字双胞胎 在AI之外也正在获得关注。数字双胞胎是物理对象、个体、系统或过程的数字复制品，适应其环境的数字表现形式。这个概念在医学、工程、房地产等领域迅速扩展，正在各行各业获得显著关注。

下面你可以看到一张来自最近的自然 文章的图片。它讨论了如何创建人体数字双胞胎的要求。

https://www.nature.com/articles/s44287-024-00025-w

开发这些双胞胎可以革新医疗，促进个性化医学、精确诊断和预测**健康监测。这些个体生物系统的虚拟复制品可以模拟医疗条件，优化治疗方案，并促进医学研究**。

总的来说，数字双胞胎使组织能够在无风险的数字环境中模拟现实情境并预测结果，然后在现实世界中实施更改。然而，随着数字双胞胎累积大量敏感健康数据或商业机密，隐私就变得至关重要。

为了充分利用数字双胞胎，组织和构建者必须无条件地融入隐私设计原则。

高价值数据代表了一个重要机会，推动Web3超越金融交易和投机到更广泛的现实应用中。妥善处理HVD也可以在多个行业内彻底革新传统系统。这不仅是一个技术挑战，而是重新定义信任假设和改变数字景观的一种方式。

3. 底线

让我们总结一下刚刚讨论的内容：

  • 首先，隐私很重要！！！
  • Web2集中系统已破碎。 而且Web3现阶段解决隐私问题的能力不足。
  • 有一种特殊的数据类型，称为高价值数据，它应该被保护。
  • 这些数据可以被私密和安全地使用，以造福每个人。

未来不仅仅是去中心化——而是隐私优先的去中心化。

https://x.com/0xCrayon/status/1869442668943802444/photo/1

悬念

这些问题能否得到解决，机会能否被把握？请在本系列下一篇文章中了解，这将讨论一组新的密码技术，称为PETs，一种数据处理的范式转变称为盲计算，以及使用PETs并遵循盲计算理念构建的项目。此外，我们还计划介绍我们构建的项目。敬请期待！

参考文献

  • 原文链接： medium.com/decipher-medi...
  • 登链社区 AI 助手，为大家转译优秀英文文章，如有翻译不通的地方，还请包涵～
点赞 0
收藏 0
分享
本文参与登链社区写作激励计划 ，好文好收益，欢迎正在阅读的你也加入。

0 条评论

请先 登录 后评论
vladislav.lenskii
vladislav.lenskii
江湖只有他的大名，没有他的介绍。

vladislav.lenskii

如果觉得我的文章对您有用，请随意打赏。你的支持将鼓励我继续创作！