区块链网络中的“隐私”到底指什么？为什么难以实现

作者：Stacy Muur 翻译：善欧巴，金色财经

你的加密钱包，正在向全世界广播你整个的财务生活。所幸，新的链上隐私技术正在真正让你重新掌控自己的数据。

根本性的误解

大多数关于区块链隐私的讨论，都严重偏离了重点。隐私常被简化为“暗网用户”的工具，或直接等同于犯罪活动。这种叙述方式完全误解了隐私的真正含义：隐私并不是“隐藏自己”，而是你有权选择在何时、向谁、披露哪些信息的能力。

换个角度想一想：在现实生活中，你不会向遇到的每一个人宣布你的银行账户余额，不会把你的病历交给收银员，也不会把你的地理位置实时共享给所有企业。你会根据具体情境、关系和需求，选择性地披露信息。这不是反社会行为，而是人类社会正常互动的基础。

然而，在 Web3 中，我们构建的系统却把每一笔交易、每一次互动、每一个偏好都公之于众，只要有互联网连接的人就可以看到。

我们把“激进的透明”误认为是进步，而真正需要的是“激进的控制”——也就是让用户自己决定想披露什么、不想披露什么。

当前区块链隐私为何失败

公链在设计之初，将“完全透明”视作特性，而非缺陷。在早期阶段，区块链的主要目标是证明“去中心化的货币”是可行的，因此让每笔交易对所有人可验证，是建立“无需信任系统”可信度的必要条件。

但随着区块链应用从简单的价值转移，扩展到金融、身份、游戏、人工智能等更复杂的领域，这种透明性反而成了一种负担。举几个现实中的例子：

• 财务隐私：你的交易策略、资产配置、收入来源都暴露给了竞争对手、雇主，甚至是恶意攻击者；

• 身份暴露：参与治理表明你的政治立场；使用 DeFi 透露你的经济行为；玩链游将你的娱乐偏好与钱包地址绑定；

• 战略脆弱性：DAO 无法私下讨论议题；公司无法在保密的前提下开发新产品；个人无法安心试错，因为一切都会永久记录，可能影响声誉。

这种局面不仅让人不舒服，还带来了经济效率的下降。当参与者无法抢先了解彼此的策略时，市场才能更好地运作。当选票无法被收买或胁迫时，治理才能更好地发挥作用。当实验不承担永久性的声誉成本时，创新才能更快地发生。

隐私堆栈层

在深入探讨之前，我们先看看隐私功能在区块链技术栈中的具体运作位置：

• 应用层：用户端隐私功能，如钱包隐私保护、加密消息传递等

• 执行层：私有智能合约、保密状态转换、加密计算

• 共识层：隐私保护型验证机制、加密出块流程

• 网络层：匿名通信、元数据保护、抗流量分析技术

目前，大多数隐私方案都停留在“应用层”，这也是为什么它们看起来像是“外挂补丁”，而非区块链系统的原生特性。要实现真正的隐私保护，必须在所有层级中进行集成。

PET：隐私增强技术

隐私增强技术（PETs）是构建选择性信息披露与保密计算能力的密码学与系统架构基础。与其把隐私当作一个可选“插件”，PETs 倾向于将隐私内嵌进系统设计中。

我们可以将 PET 分为三个功能类别：

1. 证明与认证：在不泄露原始数据的情况下证明数据的某种特征或状态

2. 私有计算：在保持数据保密的前提下完成计算任务

3. 元数据与通信隐私：隐藏交易者的身份、时间与对象

零知识证明（ZKPs）

零知识证明（ZKPs）是一种允许证明者在不透露具体数据内容的情况下，向验证者证明某件事成立的密码学方法。ZKP 在区块链中的应用极其广泛，包括但不限于：

• 私密交易（如 zk-rollups、Aztec 等）

• 身份认证（如 ZK Email、Sismo、ZK Passport）

• 私密程序执行（如 Noir、zkVMs）

ZKP 的主要形式包括：

• zk-SNARKs：证明体积小，验证速度快，但需要可信设定（Trusted Setup）

• zk-STARKs：无需可信设定、抗量子计算攻击，但证明体积较大

• 递归证明：支持将复杂计算压缩为简短证明

ZKP 是“可编程隐私”的核心支柱：只公开必要信息，其他一律保密。

现实中的应用示例：

• 实现可审计性下的私密交易

• 在不暴露个人身份的前提下完成身份认证

• 使用保密输入与逻辑执行私密计算程序

安全多方计算（MPC）

MPC 允许多个参与方在各自输入保密的前提下，共同完成某个函数计算，而且在过程中彼此无需暴露任何数据。可以理解为“内建隐私保护”的协同计算。

关键应用包括：

• 门限密码学，实现分布式密钥管理

• 私密拍卖，确保出价信息不被泄露

• 合作数据分析，在不共享原始数据的前提下进行建模或决策

MPC 的挑战在于需要同步性强、诚实的参与者。近期的创新包括：轮换委员会机制、可验证的秘密共享、与其他 PET 技术的混合方案（如 MPC + ZK）如 Arcium 等项目正在推进实际可用的 MPC 网络，致力于在安全性、性能与去中心化之间取得平衡。

完全同态加密（FHE）

FHE 代表了理论上的理想：直接对加密数据进行计算，而无需解密。虽然计算成本高昂，但 FHE 实现了此前不可能实现的应用。

新兴用例：

• 使用加密训练数据进行机密机器学习

• 分布式数据集的私有分析

• 保留用户偏好的加密代理逻辑

尽管 FHE 仍处于早期阶段，但 Zama 和 Duality 等公司正在使 FHE 变得切实可行。

虽然仍处于早期阶段，但对于长期基础设施而言极具前景。

可信执行环境 (TEE)

像英特尔 SGX 这样的 TEE 为隐私计算提供了硬件隔离的环境。虽然它们并非以加密方式最小化信任，但它们提供了实用的隐私保护和高性能。

权衡：

• 优点：易于集成、熟悉的编程模型、高吞吐量

• 缺点：制造商信任假设、物理攻击媒介

TEE 在将硬件隐私与加密验证相结合的混合系统中效果最佳。

隐身地址、混合网络和元数据隐藏

• 隐身地址将接收者身份与交易分离开来

• 像 Nym 这样的混合网络会隐藏发送方/接收方的元数据

• 中继和 P2P 覆盖匿名化交互模式

这些工具对于抵制审查和匿名至关重要，特别是在消息传递、资产转移和社交用例中。

多方协调的必由之路

如果您想要共享私有状态而不需要集中信任，那么 MPC 就变得不可避免。

MPC 允许多方在不泄露输入的情况下对加密数据进行联合计算。它对以下两方面均有用：

• 基于 ZK 的系统：添加富有表现力的共享状态

• FHE 系统：密钥保管和阈值解密

挑战：

• 谁运行 MPC 节点？

• 性能瓶颈

• 共谋或女巫攻击的风险

尽管如此，它比单实体 DAC 有了很大的进步。Arcium、Soda Labs 和 Zama 等项目正在开创可扩展的 MPC 基础设施，并在安全性、性能和治理方面进行了独特的权衡。

PET 为何重要

隐私不仅仅是“可有可无”，它是下一波区块链应用的先决条件：

• 游戏：隐藏状态和战争迷雾逻辑

• 治理：抗胁迫、私人投票

• 金融：策略隐私、MEV 抗性

• 身份：选择性披露，禁止人肉搜索

• 人工智能：个性化代理、私人模型更新

它们还支持合规性隐私：

• 基于零知识证明的审计

• 可撤销凭证

• 管辖范围内的隐私

没有 PET，链上的每一个行为都只是一场公开表演。有了 PET，用户重新获得自主权，开发者解锁新的设计，机构获得控制权，而无需中心化。

为什么隐私在架构上很难实现

根本的挑战在于如何协调隐私与共识。区块链之所以有效，是因为每个节点都能验证每一笔交易。而隐私则需要向这些节点隐藏信息。这就产生了两种可能的解决方案：

值得信赖的隐私

这种方法类似于 Web2 隐私，数据对公众隐藏，但受信任的实体可以访问。示例包括：

• Solana 的代币扩展，包含加密余额和授权审计员

• Validium 依赖数据可用性委员会 (DAC) 来获取链下状态

• 具有指定权力的私人治理系统

优点：更容易实施、性能更好、熟悉的合规模型成本：中心点故障、监管俘获、主权有限

信任最小化的隐私

在这里，隐私源于数学而非机构信任。系统使用零知识证明 (ZKP)、多方计算 (MPC) 或全哈希 (FHE) 来确保即使是验证者也无法访问隐私数据。

优点：真正的主权、抵制审查、加密保证成本：实施复杂、性能开销、可组合性有限

这些方法之间的选择并非纯粹是技术问题，它反映了关于信任、控制和区块链系统目的的不同理念。

为什么可信隐私还不够

虽然可用且可信的方法在规模化时会失效：

• 单点故障（受损的 DAC 会泄露所有数据）

• 互操作性差（每个应用程序必须信任同一个中介）

• 缺乏监管机构或传票威胁的保护

话虽如此，混合型技术正在兴起：

• 外包零知识证明

• 使用 MPC 解密进行 FHE 计算

• 具有加密状态承诺的可审计系统

信任最小化隐私的承诺（和挑战）为了真正解锁隐私保护区块链，我们需要在协议层面实现可编程隐私，而不仅仅是在钱包或混合器层。

解决这一问题的项目示例包括：

• Penumbra，提供屏蔽 DEX 功能

• Aztec，通过加密逻辑实现私人智能合约

• ZK Passport，可选择性公开身份证

这些系统需要：

• 加密执行环境

• 隐私保护消息传递

• 跨私有状态机的同步

这往往需要多方协调，而这正是 MPC 的优势所在。

隐私解决方案评估框架

为了应对这种复杂性，需要从三个维度评估隐私系统：

隐私范围

• 数据隐私：隐藏交易金额、余额或合约状态

• 身份隐私：隐藏参与者关系和地址

• 程序隐私：加密合约逻辑和执行流程

• 元数据隐私：隐藏时间、频率和交互模式

可编程性

• 开发人员可以构建自定义的隐私保护应用程序吗？

• 是否存在可组合的隐私原语？

• 隐私政策可以编码并自动执行吗？

• 选择性披露是否可编程且可撤销？

安全模型

• 存在哪些信任假设？（硬件、委员会、加密）

• 隐私是选择加入还是默认？

• 这些保证是否具有抗量子性？

• 隐私在受到攻击或损害时会如何受损？

正如 Vitalik Buterin 所说：“一条链的强度取决于其最弱的信任假设。强大的隐私意味着尽可能地减少这些假设。”

超越支付的隐私设计空间

目前大多数隐私技术的研发都聚焦在“货币”上，但真正广阔的设计空间远不止于此，还包括：

• 游戏：隐藏状态和战争迷雾逻辑

• 治理：抗胁迫的投票系统

• 身份：无需绑定钱包地址的链上声誉系统

• 人工智能：用于个性化智能体的隐私保护型推理计算

这些系统不仅需要保密性，更需要可编程的、可撤销的、可组合的隐私机制。

领先项目：重新定义隐私格局

Arcium

Arcium 是一家专注于隐私保护型去中心化计算的项目，以 MPC（多方安全计算）优先为设计核心。其架构将密钥托管（通过 N/N MPC 实现）与高性能计算（采用轮换 MPC 委员会）分离，在保持密码安全性的同时实现可扩展性。

关键创新包括：保密型 AI 模型训练、加密的交易策略、DeFi 订单流隐私保护。Arcium 还在前向隐私与抗量子攻击能力方面进行研究，为未来的基础设施做准备。

Aztec

Aztec 是下一代专注隐私的 Rollup，支持通过其自研的 Noir 编程语言 和 zkVM（零知识虚拟机） 实现完全加密的智能合约执行。与简单的混币器不同，Aztec 不仅加密交易数据，还加密程序逻辑本身。

其“公私混合”模型允许应用通过加密承诺选择性地共享私有状态，在隐私与可组合性之间取得平衡。路线图还包括：递归证明技术和隐私保护型跨链桥。

Nillion

Nillion 构建了一种全新的隐私基础设施，围绕一个名为 “盲计算”的概念展开——即：无需揭示数据内容、无需共识机制即可完成计算。

与直接在 L1 或 L2 上实现隐私不同，Nillion 提供的是一个 去中心化计算层，用于辅助现有区块链，实现大规模的保密计算。

其架构融合了多种隐私增强技术（PETs），包括 MPC、FHE（全同态加密）、TEE（可信执行环境）和 ZKP，通过一个名为 Petnet 的节点网络协调运行。这些节点之间无需通信，就能处理秘密共享数据，从而实现快速、低信任假设的隐私计算。

核心创新包括：

• nilDB：一个分布式私密键值数据库，用于加密数据的查询与存储

• nilVM：用于编写和执行盲计算逻辑的虚拟机，使用自定义语言 Nada

• nilAI：支持在加密数据上进行训练与推理的 AI 隐私基础设施

• 企业节点集群：全球节点运营商计划，合作方包括 Vodafone、德国电信、阿里云等

Nillion 专为需要加密逻辑、安全多方流程或私密数据分析的开发者设计，适用于医疗、AI、身份识别、金融等领域。其目标是成为“互联网的隐私层”，提供可编程、可组合、可扩展的隐私能力。

Penumbra

作为一个主权 Cosmos 链，Penumbra 在协议层面引入隐私保护，而不仅仅是在应用层实现隐私功能。其Shielded DeFi 模块支持通过多资产隐私池（Multi-Asset Shielded Pools）实现保密的交易、质押和治理功能。

其创新的意图驱动型交易系统支持加密订单流匹配，在保护市场隐私的同时，允许更复杂的金融交互逻辑。

Zama

Zama 致力于将全同态加密（FHE）应用于区块链场景，并使其在实际环境中可行。通过其 TFHE 加密库和开发者 SDK，Zama 实现了无需解密即可对加密数据进行计算的功能。Zama 还结合了 FHE 与 MPC 进行密钥管理，打造出在安全性、性能与可用性之间取得平衡的混合系统，适用于如私密机器学习推理、保密型数据分析等应用场景。

前行之路：可编程隐私

未来不是在“透明”与“隐私”之间二选一，而是实现可编程隐私 —— 让用户和应用可以设置精细的披露规则：

• “仅向经过验证的审计员共享这些财务数据”

• “允许访问此身份凭证，但使用后自动撤销”

• “仅在数学上证明存在欺诈行为的情况下披露这段交易记录”

• “允许这个 AI 模型从我的数据中学习，但不得存储或共享数据”

要实现这一点，隐私必须成为区块链设计中的“一级公民”，而不是后期拼接到透明系统上的附加功能。

结语：将隐私视为数字基础设施

隐私并不是少数极端场景或非法活动的附加功能。它是数字主权的基础，是区块链真正满足人类需求、而非服务于“监控资本主义”的前提。

我们正处在一个关键拐点上：加密工具已经存在。经济激励机制正在协调。监管环境正在演变。现在真正需要的，是意识的转变：隐私不是“隐藏”，而是“选择”。

区块链赋予了用户资产的自我托管权，而隐私增强技术（PETs）将赋予用户信息、人际关系和身份的自我托管权。这正是“掌握你的私钥”与“掌握你完整的数字人生”之间的区别。

问题不在于隐私是否会出现在区块链世界，而是它究竟会通过用户的需求到来，还是通过监管的强制而来。如今正在建设隐私基础设施的项目，正在为这两种可能性做好准备。

隐私即主权。隐私即选择。隐私是以人为本科技的未来。