链得得@算力智库燕丽：隐私计算帮助数据“炼油”，是数字时代的通关密码( 二 )
3. 零知识证明
一方（证明者Peggy）可以向另一方（验证者Victor）证明她知道值x ， 而不传达任何信息 ， 除了她知道值x 。 区块链项目在尝试利用ZKP作为可信的离线计算解决方案 。 缺点是ZKP无法证明在远程环境中完成的实际工作量 ， 也无法保证计算是从恶意方的黑客手中获得的 。
4. 可信执行环境
是一种在防分离内核上运行的防篡改处理环境 。 理想的TEE保证了执行代码的真实性、运行时状态、寄存器、内存和敏感I / O的完整性、以及存储在持久内存中的代码、数据和运行时状态的机密性 。 优点：能够提供远程证明 ， 证明其对第三方的可信赖性 。 缺点是硬件制造商渴望提出可信硬件解决方案 ， 但缺乏不同平台的通用标准 。 黑客攻击证明SGX还不能够承载协议级别的数据安全保护 。 使用TEE ， 可以信任硬件 ， 但不能信任控制硬件的人 。 所以需要与许可网络结合 ， 其中所有节点都经过预先批准 ， 环境经过认证和信任 。
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哪几个行业是隐私计算目的应用较广领域？
几乎全部专注于隐私计算领域的公司都选择从隐私保护力度最强也是隐私保护需求最大的金融和医疗两个领域切入产业应用 。 在今年数字新基建的大背景下 ， 金融数字化和医疗数字化的需求亟待满足 。
在医疗、保险、银行间黑白名单共享等场景下 ， 同一行业里的不同机构既想用对方的用户信息又不想信息共享 。 隐私计算 ， 可以把结果输出给服务提供方 ， 接收方对查询负责并付出一定的查询费 ， 该费用及时通过系统上的清结算交易 。
同时 ， 隐私计算在金融领域的四大垂直领域：银行、保险、供应链金融、物联网金融方面已经有了大量落地的应用案例 。
隐私计算在这些领域中 ， 如何输出数据价值？市场有哪些具体的典型应用案例？来自微众银行、众安科技、吉贝克、摩联科技、新加坡管理大学等商业巨头和研究机构专家将会在接下来的5天中共同深度剖析隐私计算商业密码 ， 通过隐私计算产业大课 ， 详解这个新兴赛道释放的巨大数据石油红利 。
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