可信数据空间必须用“隐私计算”吗？不用行不行？可有MVP？

“

“我们要建可信数据空间！”

这在当下并不鲜见，人人都在玩可信数据空间。

但当谈到具体落地，不少决策者和架构师心里难免犯嘀咕：这玩意儿是不是非得上高大上的“隐私计算”？成本会不会太高？有没有更轻量、更快速的“MVP（最小可行产品）”来验证一下？

今天，咱们就来聊点实在的，剥开技术的迷雾，也当回答一下前面几篇文章大家的问题，看看可信数据空间的“灵魂”到底是什么，以及如何用最低的成本，跑通第一个版本。

一、必须用隐私计算吗？——“灵魂”与“骨架”的关系

简单直接的回答是：对于真正需要实现“数据可用不可见”和“价值共创”的可信数据空间，隐私计算不是“选配”，而是“标配”和“基石”。

为什么这么说？我们先要看清楚“可信数据空间”要解决的核心痛点是什么。

1. 为什么单一技术搞不定？

• 只用区块链行不行？

  不行。 区块链擅长解决“信任”和“溯源”问题，它像一本不可篡改的公开账本，记录了谁在什么时候做了什么。但是，区块链本身不解决“隐私”问题。如果原始数据直接上链，那就成了“公开透明”，而非“可信共享”。这在医疗、金融等高敏数据领域是绝对行不通的。

• 只用传统数据脱敏/接口行不行？

  不行。 传统的API接口或数据脱敏，往往意味着数据的“一次性交付”。一旦数据离开供方系统，后续如何被使用、是否会被二次贩卖，供方就完全失去了控制权。这无法满足“数据不出域”、“可控使用”的监管与商业要求。

2. 隐私计算的不可替代性

隐私计算是一套技术的统称（包括多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等），它的核心魔法在于：允许在不泄露原始数据的前提下，进行数据分析和计算。

在可信数据空间的架构中，它扮演着“引擎”的角色：

• 解决“如何安全地使用数据”的问题： 它确保了数据在流通过程中，实现“可用不可见”、“原始数据不出域”。

• 实现所有权与使用权分离： 数据提供方保留了数据的控制权，而使用方获得的是数据的价值（如模型、统计结果），而非数据本身。

结论： 如果你的目标是构建一个能够真正流通高价值、高敏感数据（如用户画像、医疗记录、企业经营数据），并实现多方协同计算的可信环境，隐私计算是绕不开的技术底座。

二、不用可不可以？——场景决定技术选型

当然，凡事无绝对。说“不用”也可以，但前提是你的场景允许。

如果你的数据空间仅用于以下场景，可以暂时不引入复杂的隐私计算：

1.  低敏感数据的目录共享： 仅发布数据目录、元数据，或者流通的是完全公开、无隐私风险的数据。此时，一个强大的目录管理系统和身份认证体系可能就足够了。

2.  单纯的数据确权与溯源： 重点仅在于证明“谁拥有数据”、“数据流转了几次”，而不涉及对数据内容的联合计算分析。此时，区块链存证是核心，隐私计算可以作为后续扩展。

但是，请注意： 这样的系统，严格意义上只能算作一个“数据共享平台”或“数据目录中心”，而非真正意义上的“可信数据空间”。它无法支撑像“联合风控”、“联合研发”、“精准营销”这类需要深度挖掘数据价值的高级场景。

三、有没有可信数据空间的MVP？——“双引擎”轻量级落地

既然隐私计算这么重要，那是不是意味着起步门槛很高？其实不然。

我们可以构建一个“最小可行可信数据空间（MVP）”，它不需要一开始就覆盖全公司、全行业，而是聚焦一个具体的、高价值的小场景，用最小的成本验证核心逻辑。

一个典型的、具备核心能力的MVP应该包含以下三个关键组件，我们称之为“轻量级双引擎架构”：

1.MVP 核心组件

• 引擎一：隐私计算 (执行层)

  • 国产技术选型建议： 可以选用国内领先的隐私计算开源框架，如“隐语”（SecretFlow）（由蚂蚁集团开源）、“数牍”（Tusita）系列开源组件、“WeDPR”（微众银行开源的可验证计算平台）、“Primihub”（开源的隐私计算平台）等。这些框架提供了成熟的联邦学习、多方安全计算能力，支持在不暴露原始数据的前提下进行联合建模和数据分析，是实现“数据可用不可见”的核心。

  • 核心作用： 实现数据价值的安全释放。例如，利用联邦学习技术，让参与方的数据保留在本地，仅通过加密的中间参数进行交互，最终协同完成一个共同的模型或计算任务，确保原始数据“不出域”。

• 引擎二：区块链/存证 (监管层)

  • 国产技术选型建议： 可以采用国内成熟的自主可控联盟链技术，如“长安链”（ChainMaker）”（北京微芯研究院主导）、“Hyperchain”（趣链科技）、“BCOS”（FISCO，由金链盟推出，微众银行等贡献）等。这些平台具有高性能、高安全性和完善的国产密码学支持。

  • 核心作用： 建立信任与监管的基石。利用区块链的不可篡改和可追溯特性，将数据的访问记录、计算任务的执行日志、智能合约的调用结果以及数据的哈希指纹上链存证。这确保了整个数据流通和计算过程是透明、可审计且不可抵赖的，解决了“谁用了数据、怎么用的”这一信任难题。

• 核心纽带：数据沙箱 (环境)

  • 技术实现： 通常结合容器化技术（如Docker、Kubernetes）与安全隔离技术构建。

  • 核心作用： 提供一个受控的、隔离的计算环境。它就像是一个安全的“操作间”，数据提供方将数据导入沙箱，或者计算任务在沙箱内运行。沙箱策略严格禁止原始数据的下载和导出，只允许经过脱敏、聚合或计算后的结果输出，从而从环境层面保障了数据的安全。

2. MVP 落地三步走

第一步：选准“痛点场景” (Define)

不要试图一口吃成胖子。选择一个双方都有数据、但因为隐私问题一直无法合作的小场景。

• 案例： 某银行（拥有商户流水数据）想和某电商平台（拥有用户消费行为数据）合作，做更精准的小微贷款风控。双方都担心数据泄露。

第二步：搭建“微型双引擎” (Build)

• 在参与方本地部署选定的国产开源隐私计算节点（如隐语SecretFlow）。

• 搭建一个轻量级的国产联盟链（如长安链或FISCO BCOS）网络，用于关键操作存证。

• 配置好数据接口和访问控制策略，确保环境安全。

第三步：跑通“价值闭环” (Run)

• 双方数据不出本地，通过隐私计算框架进行联合计算或建模。

• 将计算任务的发起、中间状态、最终结果哈希等信息实时上链存证。

• 验证联合计算带来的业务指标提升（如模型准确率提高），证明数据价值的释放。

四、 案例说话：MVP 的实际成效

让我们看看现实中，这种“小而美”的可信数据空间 MVP 是如何发挥作用的。

案例一：智能制造供应链的“秒级对账”

• 背景： 长虹集团与其上下游供应商。

• MVP做法： 利用“数据沙箱+隐私计算”构建轻量级节点。物料出入库信息、质检数据在各自的系统中，通过沙箱进行可信核验。

• 成效： 跨域系统数据一致性校验时长从“隔日对账”降低至“秒级”。既保证了数据隐私（对方看不到我的库存底数，只看到核对结果），又极大提升了供应链效率。

• 参考：https://www.xinhuanet.com/tech/20250307/9b23f39ad6864ec594827628b3751cac/c.html

案例二：城市定制型商业保险（“惠民保”类）

• 背景： 政府医保部门与商业保险公司。

• MVP做法： 政府端部署一个隐私计算节点，保险公司提交模型。在不泄露参保人原始病历的前提下，完成核保和理赔计算。

• 成效： 上海等地的实践表明，这种模式可以支撑数百万级用户的快速承保，实现了公共数据的安全赋能。

• 参考：https://jrj.sh.gov.cn/BX205/20231219/f32d60d2dafa4fb7a972ad672ede482d.html

五、 结语：从 MVP 到生态

可信数据空间不是一天建成的。

隐私计算是它的“灵魂”，确保了数据流通的安全与信任；区块链是它的“骨架”，确保了规则的执行与追溯。

如果你正在考虑启动一个可信数据空间项目，不妨先放下对“大而全”的执念。从一个具体的业务痛点出发，利用开源或轻量级的隐私计算与存证技术，搭建一个MVP。

跑通这个MVP，让你的合作伙伴亲眼看到：数据没有泄露，但价值却产生了。

那一刻，你就不仅验证了技术的可行性，更赢得了生态伙伴的信任。而这，正是构建宏大可信数据生态的第一步。

互动话题

你在落地可信数据空间时，遇到的最大阻力是技术成本、还是合作伙伴的信任？欢迎在评论区留言，我们一起探讨破局之道！

活动推荐