医疗保健和隐私研究人员正在测试使用加密计算和区块链来处理患者记录而不暴露原始数据的系统。
零知识证明如何保护私人医疗数据？
哪些保证对医疗记录很重要？
零知识证明使一方能够在不泄露底层数据的情况下证明其主张。在医疗保健领域，这意味着在确保完整记录私密性的同时，确认资格、同意或计算分数。
在此背景下，ZK 方法缩小了攻击面并符合数据最小化原则。
话虽如此，大规模验证复杂的分析仍然需要大量计算，并且通常需要仔细调整协议。注意：因此，试点部署应优先进行范围狭窄的验证任务，以验证性能和治理，然后再扩大范围。
简而言之：ZK证明为验证任务提供了强大的隐私保障，但实际部署需要性能权衡和标准协调。
安全的多方计算和加密共享状态可以实现协作分析吗？
各机构如何在不集中数据的情况下进行联合计算？
安全多方计算 (MPC) 允许多方在其输入上计算函数，同时确保这些输入的机密性。结合加密的共享状态，MPC 支持联合模型和统计数据，无需交换原始记录。请参阅我们的MPC 研究。
在这种情况下，加密共享状态减少了集中化并有助于保留每个机构的控制权，但它带来了团队必须管理的额外延迟和操作复杂性。
在进行完整的模型训练之前，先从可审计的、狭窄的功能（聚合计数或风险评分）开始。
假设：三家医院使用 MPC 来计算糖尿病风险分布；每个站点都将原始患者记录保存在本地，该协议仅返回加密的、聚合的风险直方图和一组可验证的人口水平指标。
提示：先从小范围、可审计的功能（例如汇总计数或风险评分）开始试点，然后再扩展到完整的模型训练。小规模、可验证的步骤可以降低医院和监管机构的运营风险。
简而言之：只要团队管理延迟、信任假设和硬件要求，MPC 加上加密共享状态就可以解锁跨机构分析。
保护隐私的区块链是否会为私人借贷市场和加密订单簿用例提供动力？
谁在构建这些系统？何时开始活动？
隐私保护型区块链架构正在兴起，旨在协调机密状态，同时保留可审计性。一些项目瞄准私人借贷市场和加密订单簿，以便在不暴露仓位的情况下匹配交易对手。
行业参与者（例如https://www.arcium.com/press）和声音（例如https://cryptonomist.ch/people/yannik-schrade ）在包括The Clear Crypto Podcast在内的平台上讨论了这些发展轨迹。对话强调了保密性、可审计性和监管参与之间的相互作用。
报告的试点包括https://www.hospitalnews.com/three-hospitals-pilot上的设置以及以2024-08-15为演示日期的时间顺序。
在我们的咨询工作中，团队通过将范围限制在原子验证任务上并在前 6-12 个月内与合规团队进行并行审计来缩短时间表。
这种务实的方法降低了集成成本，并有助于协调保密目标与运营服务等级协议 (SLA)。正如 BIS 的 Agustín Carstens 所言： “隐私保护是设计时需要考虑的关键特性之一。”
注：监管的清晰度和可证明的可扩展性将决定试点是否能转化为持续的市场基础设施。
简而言之：将区块链与 ZK 和 MPC 相结合可以实现去中心化、保密的市场，但监管清晰度和现实世界规模仍然是主要障碍。