隐私计算编年史：重构信任的密码学征途

当人工智能越过图灵门槛，区块链重构信任结构，数据本身正悄然取代能源，成为新一轮文明跃迁的核心资源。然而，在这场浩大的科技进程中，我们才刚刚意识到一个古老的问题正在卷土重来：人类是否还能拥有真正的隐私？

The greatest enemy of knowledge is not ignorance, it is the illusion of knowledge. ——Stephen Hawking

隐私计算（Privacy Computing）由此而生。它不是某项孤立技术的突变，而是密码学、分布式系统、人工智能与人类价值观之间长期博弈的结果。自 20 世纪末期多方安全计算、同态加密等理论框架提出以来，隐私计算逐渐演化为应对“数据失控”时代的关键护栏——它让我们在不暴露原始数据的前提下，仍能合作计算、共享价值、重建信任。

这是一段仍在发生的技术史，更是一场关于“自由意志能否在算法世界存活”的哲学提问。而隐私计算，也许正是通往答案的第一扇门。

一、萌芽期（1949 年– 1982 年）：现代密码学的起点

香农的研究过程富有创造性，他在贝尔实验室工作期间，不仅致力于理论研究，也进行大量的实验验证。他习惯用直观的类比来解释复杂概念，例如将信息传输类比成水流、熵类比成不确定性。据趣闻所载，他还曾在实验室走廊骑独轮车来放松和激发创造力。这篇论文的影响深远，不仅奠定了现代密码学的理论基础，也影响了后续几十年间整个信息安全领域的研究路径。

1977 年：RSA 算法诞生

1977 年，麻省理工学院的 Ron Rivest、Adi Shamir 和 Leonard Adleman 联合发明了著名的 RSA 算法，这是首个实用的非对称加密算法。他们的研究方法采用了大素数因子分解问题作为安全基础，通过复杂的数学推导和计算机实验成功构造出实用的非对称加密机制。

通过 2 个点可以绘制无数个 2 次多项式。需要 3 个点才能唯一确定一个 2 次多项式。此图仅供参考——Shamir 的方案使用有限域上的多项式，这在二维平面上不易表示

Michael Rabin 在研究中提出了不经意传输（Oblivious Transfer），这种协议巧妙解决了信息交换中双方的信任问题，使得一方能够安全地获取信息而对方却无法知晓具体内容。

姚期智在 1982 年提出了著名的“百万富翁问题”，以诙谐而形象的方式，将复杂的密码学思想直观展示出来，描述如何在不暴露各自财富具体信息的情况下安全地确定谁更富有。姚期智的研究方法使用了抽象的逻辑推导和博弈论方法，这项研究直接启发了后续安全多方计算（MPC）的研究热潮，推动了密码学在信息共享、数据隐私保护等领域的广泛应用。

这些丰富而深入的研究成果共同推动了现代密码学领域的初步繁荣，为未来的技术演进奠定了坚实的基础。

1999 年：加法同态加密的实用化

1999 年，Pascal Paillier 提出了一种新的加法同态公钥加密方案，允许密文直接进行加法运算而无需解密。这一研究解决了长期以来同态加密领域的实际应用瓶颈。他采用基于群论的数学构造，实现了安全的加法同态属性，使得数据在密文状态下仍能有效处理，显著推动了加密数据应用场景的实际落地。

Paillier 方案被广泛应用于电子投票、隐私保护数据分析等实际场景。据悉，Paillier 在设计该方案时最初的灵感来源于解决匿名电子投票中的隐私问题，这种需求驱动的研究方法，不仅具有理论意义，也极大促进了同态加密技术的产业化发展。

这一阶段，密码学理论大放异彩，各种新颖的技术与方法不断涌现，为隐私计算的蓬勃发展奠定了坚实基础，也为日后的技术应用提供了丰富的工具与方法。

2015 年– 2016 年：隐私计算产业化的标志

2015 年至 2016 年，隐私计算迎来了产业化的里程碑。Intel 公司发布了首个商业化的可信执行环境技术 SGX（Software Guard Extensions），该技术允许应用程序在硬件层面进行隔离执行，确保敏感数据和程序的安全性。这一突破使隐私保护真正走入实际应用场景，例如安全云计算、金融交易等领域。

与此同时，Google AI 团队在 2016 年提出了联邦学习（Federated Learning）框架，将隐私计算概念直接融入到手机终端应用中。联邦学习允许数据在设备本地进行训练，再将模型参数集中整合，无需直接上传敏感数据。这一方法不仅提高了数据安全性，还显著增强了用户隐私保护能力。

隐私计算成为数据基础设施

随着数据时代的到来，数据要素市场快速发展，数据安全与隐私保护逐渐成为各行业关注的核心问题。同时，各国数据合规性要求持续提升，促使隐私计算技术迅速与金融、医疗、政务等重要行业深度融合。

在金融领域，隐私计算技术如同态加密（FHE）、安全多方计算（MPC）和零知识证明（ZKP）等技术被广泛用于风险控制和反欺诈场景，确保数据使用安全合规。在医疗领域，差分隐私（DP）和联邦学习（FL）技术有效保护了患者隐私，促进了跨机构医疗研究和协作。

政务领域则积极采用可信执行环境（TEE）技术，构建安全高效的政务数据处理平台，保障敏感信息安全和公共信任。这些技术的协同使用极大提高了数据价值的释放速度，提升了数据共享效率和安全性。

技术协同与产业融合

当前阶段，密码学领域的多种核心技术，包括零知识证明（ZKP）、安全多方计算（MPC）、全同态加密（FHE）、可信执行环境（TEE）、差分隐私（DP）和联邦学习（FL）等逐步走向协同共生的发展路径。这种技术融合不仅丰富了隐私保护的手段，更提升了隐私计算整体的实用性与可靠性。

隐私计算已经不再停留在理论研究阶段，而是真正成为一种广泛应用的基础设施，支撑起数据要素的安全流通和价值共享，形成了以“隐私计算 产业”的新生态。未来，隐私计算技术将进一步融入各行业数字化转型过程中，成为推动产业创新、经济发展和社会进步的重要引擎。

这些丰富的理论探索与技术落地案例，标志着密码学与隐私计算从理论研究真正走向实践应用的新高度，也为高性能密码应用的发展奠定了稳固的基础。

在 ZEROBASE 网络中，节点被划分为不同的子集，每个子集由一个 HUB 管理。每个 HUB 只记录其负责的 NODE 的状态信息，这意味着 NODE 只与其相应的 HUB 通信。在这种架构中，即使 NODE 数量增加，通过添加更多 HUB，系统也可以继续平稳运行

2025 年，隐私计算进入了一个全新阶段——ZEROBASE 阶段。ZEROBASE 项目以其独特的方式，将隐私计算带入了普通用户的日常生活中。ZEROBASE 的愿景是构建一个全球化的零知识（ZK）信任基础设施，支持金融、政务、医疗等多个领域的隐私计算应用落地。

ZEROBASE 采用了一种去中心化、易用的架构，以降低用户参与隐私计算的技术门槛。他重新设计了零知识证明（ZKP）系统的可信设置流程，首次以浏览器结合图像熵源的形式完成可信设置（Trusted Setup）。

ZEROBASE：技术创新与社会共识

ZEROBASE 将复杂的技术通过用户友好的交互方式呈现，仅需简单的图像上传和浏览器操作，即可实现过去高度复杂的可信设置。这种设计理念不仅降低了参与门槛，更将 ZK 技术变成了一项社会化活动，极大提升了公众对隐私计算技术的认知和接受度。

技术层面上，ZEROBASE 开发了高度优化的 ZKP 电路，实现了每秒超过 1000 次的证明生成速度，这使得 ZEROBASE 在 ZK 证明市场中迅速占据领先地位。同时，ZEROBASE 还推出了多个创新应用，包括 zkLogin（无摩擦的Web3认证）、zkCEX（链上订单匹配与链下结算的混合交易所模式）和 zkStaking（验证套利风险、优化收益生成的抵押系统）。

https://zerobase.pro/playground/index.html

未来目标：构建全球化的隐私计算基础设施

随着隐私计算逐步走出实验室，它正在悄然重塑人类协作的底层秩序。未来，我们或许不再需要为每一次数据共享焦虑，因为保护隐私将成为系统默认的“基础权利”；一个农民可以用隐私算法预测气候变化，一个社区可以在 DAO 中无中介地管理公共事务，一位身处偏远地区的患者也能用可信 AI 安全共享病例、获得全球最优解。

更远的未来，或许我们还将见证隐私计算在量子时代为文明提供最后一道防线，成为数字社会可信运行的“安全恒星”。

回望今天，这场变革或许才刚刚开始。 但正如互联网从协议走向世界，隐私计算也终将走向每一个普通人。

真正值得铭记的，不是某一次技术的飞跃，而是我们共同选择以何种方式，走向一个更自由、更安全、更可信的数字文明。

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