本文来源于理深科技时评，作者为白硕。
滴滴在美国刚刚“低调”上市，国家网信办的安全审查就接踵而至。审查的结论已于昨日公布，滴滴的App被明确要求下架。
不管是涉及到了客户的隐私也好，涉及到了国家道路基础设施数据的出境也好，滴滴作为平台公司，拥有并知晓这些数据，却是不争的事实。笔者从2017年起就在多次演讲中介绍并呼吁业界重视隐私计算技术，提到隐私计算的演讲不下十余次。眼下的形式，恰好对笔者这几年来的呼吁作了很好的注解。本文尝试从隐私计算技术的角度做一个分析，看看如果这两部分数据对滴滴来说是“可用不可见”的，会不会影响滴滴的业务。
IMF副总裁：应采取监管行动以避免加密货币对传统金融带来系统性风险:金色财经报道，国际货币基金组织（IMF）副总裁呼吁在监管方面采取更多行动，以避免加密货币的起伏影响银行和传统金融机构。国际货币基金组织金融监管司副处长杉本信泰和国际货币基金组织副总裁李波认为，鉴于传统金融与加密货币之间的联系日益紧密，加密货币的波动性可能会给现有金融体系带来系统性风险。
IMF 博客文章指出，发达经济体也容易受到加密货币带来的金融稳定风险的影响，因为机构投资者在之前 的低利率环境中被更高的回报率所吸引，增加了稳定币的持有量。[2023/1/22 11:25:38]
首先，就事论事，对于网约车业务来说，客户是谁其实是不重要的。只要你有支付能力、有位置信息、有出行需求，把你需要的车给调度到位就是了，管你是谁。当然，有人会问，如果不绑定某个真实的用户，怎么知道你有没有钱。
MakerDAO投票决定将GUSD保留在DAI稳定币的储备中，债务上限不变:1月20日消息，MakerDAO旨在限制DAI对Gemini的敞口的两项民意调查投票均已结束。其中，一项将GUSD保险库的tout（将DAI换回抵押资产收取的百分比费用）设置为零的提案的支持率为73.66%，这意味者用户可以免费将DAI换回GUSD。
而在另一项将调整GUSD PSM债务上限的提案中，50.85%的选票支持维持5亿枚DAI的债务上限，债务上限减少至0 Dai和1亿枚Dai的投票支持率分别为49.15%和0%，这意味着GUSD将按照之前的5亿枚债务上限保留在DAI稳定币的储备中。[2023/1/20 11:22:30]
这个其实简单，用户只要把预付款“匿名”打到一个智能合约，等到运输服务完成，再由智能合约按分成比例转给司机和平台方就是了。中间如果服务不得不中止，也可以按照智能合约的约定，按中止的条件予以结清。这里面，用户是谁显然并不重要。只要能够精准地拉到活儿，收到钱，就不应该过问用户是谁。
CFTC主席：CFTC是数字资产市场的合适监管机构:9月15日消息，美国商品期货交易委员会（CFTC）主席Rostin Behnam在参议院农业委员会的听证会上表示，委员会领导人正在推动一项为加密行业制定新规则的法案，承认CFTC的专业知识和经验使其成为数字资产商品市场的合适监管机构。Behnam称这将使CFTC能够迅速采取行动建立对数字商品资产的新监管，法院、立法者和监管机构承认这些资产包括比特币，是否包括其他加密资产仍不清楚。
委员会主席参议员 Debbie Stabenow 上个月公布了与该小组的共和党参议员 Sen. John Boozman 合作的立法，这将使该机构能够在监管数字资产交易方面发挥重要作用，包括授权 CFTC 监督加密现货市场。但是，它不会让该机构定义它将监管哪些代币，仍然让法院和证券交易委员会有余地来确定哪些资产将被定义为 SEC 监管的证券。[2022/9/15 6:59:19]
其次，对于网约车业务来说，道路数据确实是不可缺少的信息基础设施，但是道路数据发挥作用，并不以平台“知晓”该数据为基本前提。
安全团队：EGD_Finance遭受黑客攻击，代币价格被闪电贷操控:8月8日消息，据慢雾区消息，BSC上的EGD_Finance项目遭受黑客攻击，导致其池子中资金被非预期的取出。慢雾安全团队进行的分析如下：
1.由于EGD_Finance合约中获取奖励的claimAllReward函数在计算奖励时会调用getEGDPrice函数来进行计算EGD的价格，而getEGDPrice函数在计算时仅通过pair里的EGD和USDT的余额进行相除来计算EGD的价格
2.攻击者利用这个点先闪电贷借出池子里大量的USDT，使得EGD代币的价格通过计算后变的很小，因此在调用claimAllReward函数获取奖励的时候会导致奖励被计算的更多，从而导致池子中的EGD代币被非预期取出
本次事件是因为EGD_Finance的合约获取奖励时计算奖励的喂价机制过于简单，导致代币价格被闪电贷操控从而获利。[2022/8/8 12:09:04]
在隐私计算框架之下，道路数据可以“背靠背地”与客户的地理位置和车的地理位置相关联。也就是说，道路基础设施可以像一个黑箱一样，通过API接口来响应客户的请求，匹配就近车辆、计算优化路径，预估时间和价格等等。
这些都不以平台公司必须“看穿”道路数据为前提；但借助于隐私计算技术，可以在不看穿计算过程的情况下确认计算结果是可信的。所以，有了隐私计算技术，道路数据服务可以封装为一个黑箱，数据不可见，但API可用，而且API的使用在隐私计算意义下是可以自证的。只要国家法律要求这部分数据不得泄露，黑箱保持为黑箱就可以了，甚至可以交由一支国家认可的特别的团队来开发和运行它。
有人可能会说，根据支付的历史，推断一个客户的支付能力，由此关联到推荐挡位乃至定价，这意味着除了在线的接单、匹配、调度之外，还要进行后台的大数据分析，离开了数据的“可见”特性，这一切还能做到吗？
当然，大数据分析本身的隐私计算框架还不完善，但实际上，技术上已经可以做到允许客户用两种不同的匿名方式来发起业务：一种是“一次性匿名”，即本次出行不与该用户历史上的任何一次出行相关联；另一种是“连贯性匿名”，即本次出行可以与自己在历史上选择为“连贯性匿名”的各次出行相关联，但与出行场景之外该客户是谁仍然不相关联。
把关联的开关掌握在用户手里，就可以防止平台方对关联数据的滥用。如果客户选择了匿名发起业务，恰恰说明客户不想把自己的本次出行行为跟自己历史上的出行行为相关联。你硬要关联，说是为客户好也罢什么也罢，是不是有点违背客户的意志了呢？这背后之所图，是不是有点超出业务范围了呢？
个人出行的轨迹，对于“有关方面”来说也许是有用的。这里有一个平台方不可见、无关方不可见但可以让“有关方面”看见的技术安排问题。
这个技术安排，也不是做不到，关键是私钥的管理问题。这件事做好了，也省得各家平台都举着“有关方面”的大旗，跟用户要隐私数据。有关方面为了调取隐私数据，开的口子越多越难以管控。还不如一个口子解决实名映射问题，剩下那些从平台处拿到的隐私数据都可以在实名映射之下还原为可见数据。这是杜绝隐私数据流失的最好办法。
期待有一天，平台公司以可以自证没碰用户隐私数据，没碰国家关键基础设施数据为卖点，而现有平台的服务功能并不缺失。这一天或许不会太远了。从事隐私计算技术研发的诸君，努力迎接这一天的到来吧。
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