算力说
GSMA的一个预测显示，过去的一年中2019年全球的物联网连接数量已经达到了108亿，在即将到来的五年中，这个数据会进一步的上涨，达到250亿个连接。预计到2022年，平均一般家庭将拥有超过50个物联网设备。
物联网大潮的到来将催生数据隐私保护的大量需求，而在数据成为生产要素的时代，平衡数据隐私和应用的技术隐私计算无疑是明星选手，昨晚的隐私计算大课第五讲，摩联科技CEO林瑶从物联网的角度，剖析了物联网设备的隐私保护痛点和需求，解读隐私计算和区块链等技术的结合带来的数据时代新机遇。
GDPR按下了数字经济时代的启动按钮，有了GDPR，数据资产会受到法律的保护，数据也变成了这个时代最珍贵的资源，变成了新的石油。 今天我们所谈的数字经济，实际一定程度上是技术进步的客观反映。数字经济紧紧围绕着的是三个关键的技术：IoT、AI、Blockchain。 物联网是一种技术，它使得低成本采集数据变的可能，而人工智能是通过数据的分析而进一步挖掘出来数据的价值，区块链则是下一代的金融的基础设施，使得数据的价值可以得到流通和交易。
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物联网应用爆发的到来 我们即将迈入一个万物互联的世界，海量数据汇聚成奔腾不息的信息流改变着我们的日常生活，来自GSMA的一个预测显示，过去的一年中2019年全球的物联网连接数量已经达到了108亿，在即将到来的五年中，这个数据会进一步的上涨，达到250亿个连接。 我们可以说物联网数据正在呈现爆炸式的增长，而去年我们也看到全球各个国家也都在陆续的颁布他们的5g的牌照，5g的技术将进一步的推动海量物联网设备的连接，带来更加海量的数据。 物联网让我们随时随地与世界保持连接，从智能家居到车联网以及智慧办公，未来将实现包括个人健康和保健服务在内的一系列数字化服务。预计到2022年，平均一般家庭将拥有超过50个物联网设备。 以车联网为例，目前全球的智能网联汽车的渗透率已经达到了20%。车联网应用包括像车载娱乐、地图、导航、汽车的数字钥匙，然后还包括交通事故的上报等等。在2018年，中国的工信部发布了车联网产业发展行动计划，预计在接下来5~10年，随着5g的的发展，人、车、道路的基础设施之间将实时联网，同时实时联网会变得越来越普及，而且车联网的用户的渗透率会达到30%以上，利好政策也会使得智能网联汽车带来更大量的数据。 以车为例，那么一个智能网联汽车在它的全生命周期里头会有哪些类型的数据？1. 静态数据，指那些存在汽车内的数据，或者存在车厂的服务器中的数据，还有透过无线网络发送到整车厂后台服务器和云上的数据。 2. 流动数据，或者叫传输中的数据。这些数据可以是从一台汽车发送给到另一台，实现车的近距离通信。这些静态数据和动态数据事实上包罗万象，包括汽车的位置信息、诊断信息、多媒体信息、地图、信息以及驾驶员的行为信息、乘客的信息等等，这些不同的数据又对隐私保护和数据的安全性提出了不一样的等级要求。
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物联网时代的隐私保护 事实上物联网设备的增加也带来了与日俱增的风险。 1. 终端侧缺乏完善的硬件可信认证功能；2. 假的设备会接入系统并与服务提供商的后台进行交互；3. 通过暴力破解或者逆向工程就能获取基础的身份信息；4. 数据通常没有强加密或者验证；5. 缺少硬件防攻击保护会让恶意黑客通过近端或远程访问的方式进入系统。 数据从物联网设备的源头可信的生成，安全的存储，以及基于隐私保护的流动与交换，这是围绕物联网数据生命周期的可信管理的解决方案，也是支撑整个物联网数字经济的信任基础。 此次课程中，有详细解释以上物联网设备具体的风险点和如何应用区块链、大数据、隐私计算等技术为物联网数据的可行生产安全存储以及基于隐私保护的流动和交换，扫描文末二维码参与此次课程。
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数据时代需要隐私计算和区块链 用隐私计算技术传输数据和计算结果，参与的计算方多方可以在不泄露实际数据的前提下面去实现安全计算。因此我们说MPC（多方安全计算）这一类的密码学技术将解决各个数据孤岛在数据调用中的信任问题，在让数据在安全的环境当中得以充分的应用，又能够提供最佳的隐私保护的解决方案，促进数字经济的进一步的发展。 而区块链作为多方可信数据交换的一个基础设施必不可少。万向区块链和矩阵元在去年的9月联合推出了联盟链，这是新一代基于隐私计算的联盟链的平台，支持供应链、金融、物流、追踪溯源、互联网以及公益等多种应用场景的企业级应用。 事实上今天我们身边有成千上万个IoT设备正在构成我们这座城市的某种智能物联网的基础设施，他们产生的海量数据事实上是拥有巨大的价值的。而巨大价值的前提就是首先它数据是可信的、真实的；其次数据的隐私是得到保护的；第三是数据是不可篡改。 目前这两者如何做到结合？能产生怎样的效果？拥有哪些解决方案？已经落地了哪些应用呢？ 去年12月份，万向区块链、联通物联网、矩阵元、摩联科技等企业一起推出了以隐私计算为特色的新一代的联盟链平台PlatONE以及BoAT的区块链模组，形成了一套端到端的开放的辅能平台，用来支撑物联网场景下的企业级的应用，来促使物联网与区块链的技术和隐私计算之间的融合。 本次课程中，也会介绍这些行业先行者利用隐私计算在智慧畜牧业、车联网与汽车金融、智慧物流与供应链、能源与智能电网监控等应用场景的尝试。
