隐私计算：如何精准切入这个Web3.0风口上的风口？( 三 ) 编者按：本文来自WebX实验室

零知识证明指的是一方向另一方陈述一件事是正确的，而不透露出该陈述之外的任何信息。证明者不直接告诉你答案，而是采用另一种表达方式来让向你证明，直到你认为对方确实知道答案为止。零知识证明技术往下细分也有很多的种类，比如 Zcash 使用的 zk-SNARKs 和 Vitalik Buterin 经常提到的 zk-STARKs 。
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零知识证明(Zero knowledge proofs)目前被公认是“最完美”的解决方案，尽管技术实现难度最高，但在保护在以太坊网络的隐私性和安全性上，其效果最佳。
最后就是秘密共享和同态加密这两个基础型的应用技术。秘密共享通过把秘密进行分割，并把秘密在n个参与者中分享，使得只有多于特定t个参与者合作才可以计算出或是恢复秘密，而少于t个参与者则不可以得到有关秘密。同态加密原理则是加信息加密后发送给对方，区别于一般加密的点在于，同态加密可以在解密时就完成既定的计算任务。分布式计算环境下的密文数据计算方面具有比较广泛的应用领域，比如安全云计算与委托计算、多方保密计算、匿名投票、文件存储与密文检索等。而在区块链上，使用同态加密技术，智能合约也可以处理密文，而无法获知真实数据，能极大的提高隐私安全性。
而像联邦计算、差分隐私是近两年来比较新兴的解决方案，在这里我们就不一一赘述了。
总的来说隐私计算的热度近几年才刚刚兴起，但是其背后，人类对于加密和隐私保护的追求从来没有停止过，隐私计算是静态的数据安全基础上迎合当下市场新需求的结果。而随着大数据产业的持续发展和数据安全共享需求的日益严重，隐私计算技术的落地场景会越来越多。
当前隐私计算的主要应用领域还是在金融行业，多家金融机构在不泄露客户信息的情况下综合各种数据去完成对客户或者某些投资的风险测绘，从而达成风险控制的目的。而像医疗卫生这类敏感性的商业场景也是重要方向之一，例如此前颇受争议的健康码管控可能涉及隐私泄露的争议。类似这样的矛盾会在Web3.0到来时被全面激化，这时候隐私计算就是关键中的关键。