区块链+数据治理，能带来什么变化

当前人类正朝着数字化时代迁徙，数据资源的价值已毋庸置疑。然而，数据隐私如何保护、数据交易和共享中如何可信传输、数据所有权与使用权如何理清、数据价值如何合理定价等问题已经成为数字经济发展的瓶颈。区块链作为数字化新兴信息技术，在解决数据治理问题方面被寄予厚望。

区块链本质上是一种去中心化的分布式数据库，在增加大数据价值实现过程的透明性方面具有天然的优势，为解决当前数据治理的关键问题提供了可行性。

支持审计的数据存储和处理

数据决策渗透在人们生产、生活的方方面面，由于涉及多方利益相关者，数据在存储、处理和共享流通等过程中存在数据被篡改、数据伪造，以及不同来源数据的类型和标准规则差异等问题，这些问题都会影响决策数据质量。所以，数据使用者需要对决策数据进行审计。区块链作为去中心化的分布式数据库，可以实现支持审计的数据存储和处理。此外，基于区块链在不同利益主体之间构建去中心分布式数据库系统，数据通过全网快速广播至各个利益主体，也能够保证数据共享流通的真实性和及时性。

针对不同来源数据的类型和标准规则不一致等问题，可以基于区块链和智能合约制定统一的数据类型和标准规则。智能合约会被存储和同步在区块链各个节点，区块链会根据智能合约上的代码自动执行验证。由于智能合约的执行过程公开透明，使其执行过程和执行结果是可审计的，能提高多源数据共享效率且不存在单点失败。

支持溯源问责的数据获取和共享

在传统的数据获取和数据共享过程，由数据收集者制定数据使用协议并据此告知用户数据收集、共享和使用等信息。用户作为数据生产者，对数据的知情权和可控权仍然限于法律约束和第三方信用背书。然而，由于数据获取和共享等过程对外不可见，其契约履行情况也无从考证。

数据获取和数据共享不透明导致隐私泄露问题更为严峻。传统的加密、差分等隐私保护技术虽然对数据隐私具有一定的保护作用，但是目前还不足以应对大规模数据收集带来的隐私泄露风险。应用区块链的去中心性和不可篡改性，可以记录数据的获取和共享情况，进一步实施追踪溯源，并结合策略承诺、违反检测和隐私审计，可以在隐私保护技术无效的情况下以溯源问责的方式保护隐私，也可以为评估监管数据和解决数据垄断问题提供技术支持。

非对称加密技术与哈希算法保障数据安全

数据的私密性与数据的完整性是数据安全的重要内容。区块链运用非对称加密技术、零知识证明算法以及哈希算法等技术可以实现数据安全和隐私保护。其中，非对称加密算法能验证数据来源，保护数据安全；哈希算法等匿名算法能保护数据隐私，防止泄露。

由于时间戳记录读取数据的时间，当任何一方发现不合理时，可以随时随地通过区块数据和时间戳来追溯历史数据。此外，区块链的数据存储在分布式的链式结构中，确保数据的多重备份，提高数据库的容错性和安全性。这些技术和特性加大了试图篡改、删除数据或者恶意攻击数据库等行为的难度，从而保证区块链数据的真实性、完整性、隐私性和安全性。

支持验证的分布式数据统计分析

针对分布式数据集统计分析，现有方案基于安全多方计算、秘密共享、本地化差分隐私和同态加密等技术实现。然而，安全多方计算方法不适用于大规模数据提供者参与；秘密共享使数据提供者失去数据控制权；本地化差分隐私需要平衡数据的可用性和隐私损失；同态加密能够保证数据提供者不失去数据控制权，而且不需要考虑隐私损失，但是实现的前提是数据提供者提供真实数据和计算节点的可信计算。针对分布式机器学习，由于数据提供者和数据需求者之间不存在完全的信任，各个数据提供者也可能会提供不可靠的数据或参数扰乱最终结果，以及由于经济利益等因素提前退出。所以，数据使用者需要对分布式数据集统计分析和分布式机器学习进行验证，以及需要合理的经济激励促进其顺利执行。

基于区块链实现可验证的分布式数据集统计分析常包括数据提供者、多个计算节点、多个验证节点和数据查询者。其中，数据提供者提供加密数据，多个结算节点执行密文计算，由区块链组成多个验证节点并对计算节点的计算进行验证。除此之外，分布式数据集统计分析需要考虑数据机密性、数据提供者和数据之间不可连接性、查询结果机密性和计算结果的鲁棒性等安全和隐私问题。为此通常采用洗牌和同态加密等技术进行保护。