摘要：区块链和算力结合Ⅰ什么是超级算力算力可以理解为计算能力,即CPU、GPU等用于数据运算硬件的运算能力。目前一般多用于衡量虚拟货币矿机的运算速度。超级算力是指把...
区块链和算力结合
Ⅰ 什么是超级算力
算力可以理解为计算能力,即CPU、GPU等用于数据运算硬件的运算能力。目前一般多用于衡量虚拟货币矿机的运算速度。超级算力是指把散布在世界网络上的闲置算力进行整合管理,聚集为超高性能的运算服务能力。可以简单理解为共享版分布式的云计算或共享版超级计算机。
Ⅱ 深入了解区块链的共识机制及算法原理
所谓“共识机制”，是通过特殊节点的投票，在很短的时间内完成对交易的验证和确认；对一笔交易，如果利益不相干的若干个节点能够达成共识，我们就可以认为全网对此也能够达成共识。再通俗一点来讲，如果中国一名微博大V、美国一名虚拟币玩家、一名非洲留学生和一名欧洲旅行者互不相识，但他们都一致认为你是个好人，那么基本上就可以断定你这人还不坏。
要想整个区块链网络节点维持一份相同的数据，同时保证每个参与者的公平性，整个体系的所有参与者必须要有统一的协议，也就是我们这里要将的共识算法。比特币所有的节点都遵循统一的协议规范。协议规范（共识算法）由相关的共识规则组成，这些规则可以分为两个大的核心：工作量证明与最长链机制。所有规则（共识）的最终体现就是比特币的最长链。共识算法的目的就是保证比特币不停地在最长链条上运转，从而保证整个记账系统的一致性和可靠性。
区块链中的用户进行交易时不需要考虑对方的信用、不需要信任对方，也无需一个可信的中介机构或中央机构，只需要依据区块链协议即可实现交易。这种不需要可信第三方中介就可以顺利交易的前提是区块链的共识机制，即在互不了解、信任的市场环境中，参与交易的各节点出于对自身利益考虑，没有任何违规作弊的动机、行为，因此各节点会主动自觉遵守预先设定的规则，来判断每一笔交易的真实性和可靠性，并将检验通过的记录写入到区块链中。各节点的利益各不相同，逻辑上将它们没有合谋欺骗作弊的动机产生，而当网络中有的节点拥有公共信誉时，这一点尤为明显。区块链技术运用基于数学原理的共识算法，在节点之间建立“信任”网络，利用技术手段从而实现一种创新式的信用网络。
目前区款连行业内主流的共识算法机制包含：工作量证明机制、权益证明机制、股份授权证明机制和Pool验证池这四大类。
工作量证明机制即对于工作量的证明，是生成要加入到区块链中的一笔新的交易信息(即新区块)时必须满足的要求。在基于工作量证明机制构建的区块链网络中，节点通过计算随机哈希散列的数值解争夺记账权，求得正确的数值解以生成区块的能力是节点算力的具体表现。工作量证明机制具有完全去中心化的优点，在以工作量证明机制为共识的区块链中，节点可以自由进出。大家所熟知的比特币网络就应用工作量证明机制来生产新的货币。然而，由于工作量证明机制在比特币网络中的应用已经吸引了全球计算机大部分的算力，其他想尝试使用该机制的区块链应用很难获得同样规模的算力来维持自身的安全。同时，基于工作量证明机制的挖矿行为还造成了大量的资源浪费，达成共识所需要的周期也较长，因此该机制并不适合商业应用。
2012年，化名Sunny King的网友推出了Peercoin，该加密电子货币采用工作量证明机制发行新币，采用权益证明机制维护网络安全，这是权益证明机制在加密电子货币中的首次应用。与要求证明人执行一定量的计算工作不同，权益证明要求证明人提供一定数量加密货币的所有权即可。权益证明机制的运作方式是，当创造一个新区块时，矿工需要创建一个“币权”交易，交易会按照预先设定的比例把一些币发送给矿工本身。权益证明机制根据每个节点拥有代币的比例和时间，依据算法等比例地降低节点的挖矿难度，从而加快了寻找随机数的速度。这种共识机制可以缩短达成共识所需的时间，但本质上仍然需要网络中的节点进行挖矿运算。因此，PoS机制并没有从根本上解决PoW机制难以应用于商业领域的问题。
股份授权证明机制是一种新的保障网络安全的共识机制。它在尝试解决传统的PoW机制和PoS机制问题的同时，还能通过实施科技式的民主抵消中心化所带来的负面效应。
股份授权证明机制与董事会投票类似，该机制拥有一个内置的实时股权人投票系统，就像系统随时都在召开一个永不散场的股东大会，所有股东都在这里投票决定公司决策。基于DPoS机制建立的区块链的去中心化依赖于一定数量的代表，而非全体用户。在这样的区块链中，全体节点投票选举出一定数量的节点代表，由他们来代理全体节点确认区块、维持系统有序运行。同时，区块链中的全体节点具有随时罢免和任命代表的权力。如果必要，全体节点可以通过投票让现任节点代表失去代表资格，重新选举新的代表，实现实时的民主。
股份授权证明机制可以大大缩小参与验证和记账节点的数量，从而达到秒级的共识验证。然而，该共识机制仍然不能完美解决区块链在商业中的应用问题，因为该共识机制无法摆脱对于代币的依赖，而在很多商业应用中并不需要代币的存在。
Pool验证池基于传统的分布式一致性技术建立，并辅之以数据验证机制，是目前区块链中广泛使用的一种共识机制。
Pool验证池不需要依赖代币就可以工作，在成熟的分布式一致性算法(Pasox、Raft)基础之上，可以实现秒级共识验证，更适合有多方参与的多中心商业模式。不过，Pool验证池也存在一些不足，例如该共识机制能够实现的分布式程度不如PoW机制等
这里主要讲解区块链工作量证明机制的一些算法原理以及比特币网络是如何证明自己的工作量的，希望大家能够对共识算法有一个基本的认识。
工作量证明系统的主要特征是客户端要做一定难度的工作来得到一个结果，验证方则很容易通过结果来检查客户端是不是做了相应的工作。这种方案的一个核心特征是不对称性：工作对于请求方是适中中的，对于验证方是易于验证的。它与验证码不同，验证码是易于被人类解决而不是易于被计算机解决。
下图所示的为工作量证明流程。
举个例子，给个一个基本的字符创“hello，world！”，我们给出的工作量要求是，可以在这个字符创后面添加一个叫做nonce（随机数）的整数值，对变更后（添加nonce）的字符创进行SHA-256运算，如果得到的结果（一十六进制的形式表示）以“0000”开头的，则验证通过。为了达到这个工作量证明的目标，需要不停地递增nonce值，对得到的字符创进行SHA-256哈希运算。按照这个规则，需要经过4251次运算，才能找到前导为4个0的哈希散列。
通过这个示例我们对工作量证明机制有了一个初步的理解。有人或许认为如果工作量证明只是这样一个过程，那是不是只要记住nonce为4521使计算能通过验证就行了，当然不是了，这只是一个例子。
下面我们将输入简单的变更为”Hello,World!+整数值”，整数值取1~1000，也就是说将输入变成一个1~1000的数组：Hello,World!1；Hello,World!2；...；Hello,World!1000。然后对数组中的每一个输入依次进行上面的工作量证明—找到前导为4个0的哈希散列。
由于哈希值伪随机的特性，根据概率论的相关知识容易计算出，预计要进行2的16次方次数的尝试，才能得到前导为4个0的哈希散列。而统计一下刚刚进行的1000次计算的实际结果会发现，进行计算的平均次数为66958次，十分接近2的16次方（65536）。在这个例子中，数学期望的计算次数实际就是要求的“工作量”，重复进行多次的工作量证明会是一个符合统计学规律的概率事件。
统计输入的字符创与得到对应目标结果实际使用的计算次数如下：
对于比特币网络中的任何节点，如果想生成一个新的区块加入到区块链中，则必须解决出比特币网络出的这道谜题。这道题的关键要素是工作量证明函数、区块及难度值。工作量证明函数是这道题的计算方法，区块是这道题的输入数据，难度值决定了解这道题的所需要的计算量。
比特币网络中使用的工作量证明函数正是上文提及的SHA-256。区块其实就是在工作量证明环节产生的。旷工通过不停地构造区块数据，检验每次计算出的结果是否满足要求的工作量，从而判断该区块是不是符合网络难度。区块头即比特币工作量证明函数的输入数据。
难度值是矿工们挖掘的重要参考指标，它决定了旷工需要经过多少次哈希运算才能产生一个合法的区块。比特币网络大约每10分钟生成一个区块，如果在不同的全网算力条件下，新区块的产生基本都保持这个速度，难度值必须根据全网算力的变化进行调整。总的原则即为无论挖矿能力如何，使得网络始终保持10分钟产生一个新区块。
难度值的调整是在每个完整节点中独立自动发生的。每隔2016个区块，所有节点都会按照统一的格式自动调整难度值，这个公式是由最新产生的2016个区块的花费时长与期望时长（按每10分钟产生一个取款，则期望时长为20160分钟）比较得出来的，根据实际时长一期望时长的比值进行调整。也就是说，如果区块产生的速度比10分钟快，则增加难度值；反正，则降低难度值。用公式来表达如下：
新难度值=旧难度值*（20160分钟/过去2016个区块花费时长）。
工作量证明需要有一个目标值。比特币工作量证明的目标值（Target）的计算公式如下：
目标值=最大目标值/难度值，其中最大目标值为一个恒定值
目标值的大小与难度值成反比，比特币工作量证明的达成就是矿中计算出来的区块哈希值必须小于目标值。
我们也可以将比特币工作量的过程简单的理解成，通过不停变更区块头（即尝试不同nonce值）并将其作为输入，进行SHA-256哈希运算，找出一个有特定格式哈希值的过程（即要求有一定数量的前导0），而要求的前导0个数越多，难度越大。
可以把比特币将这道工作量证明谜题的步骤大致归纳如下：
该过程可以用下图表示：
比特币的工作量证明，就是我们俗称“挖矿”所做的主要工作。理解工作量证明机制，将为我们进一步理解比特币区块链的共识机制奠定基础。
Ⅲ 区块链：算力是什么
在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找枣樱到其相应的解，而要找到其
解，并没有固定算法，只能靠计算机随机的哈希碰撞。
一台矿机每秒钟能做多少次哈希碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成
hash/s。
算力可以简单的理解为计算告咐能力。目前主流的矿 机为14T左右的计算量级，即一台
矿机就能每秒凳友丛做至少1.4*10的13次方次哈希碰撞，我们可以说，这一台14T规格的
矿机就有14T的算力。矿工所掌握的所有矿机占比特币全网总算力的百分比是多
少，就代表TA在这10分钟竞争中能够获胜的概率就是多少。
举个例子，如果比特币现在全网的算力是100，而某个矿工拥有10的算力，那么TA
每次竞争记账成功的概率就是1/10。
Ⅳ 区块链与云计算是有怎样联系的
区块链是分布式数据库识别、传播和记载信息的智能化对等网络，也称为价值互联网。
而云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。
由此可以看出区块链更倾向于信息的识别、传播和记载，而后者只是基于共享硬件或信息的计算方式。
在未来，区块链和云计算可以结合起来。
Ⅳ 有人了解超级算力这个区块链项目吗它是怎么盈利的为什么项目这么快就开始分红了
区块链现在赚钱的也只是有比特币等等的加密货币，而且挖矿赚钱这个难度极高，并且打着数字货币现在骗人的套路比比皆是。有些事情你不需要了解那么多。即使了解了，也赚不到钱。
Ⅵ 区块链发展新机遇，新共享模式下的未来
1 、搭载区块链后， 算力糖果 Power Candy “ 新共享”实践成型
共享经济在互联网环境下蓬勃发展，但当下的共享模型中，“实物共享”仍然是主流模型，共享单车、共享充电、共享箱包、共享酒店等莫不如是。
诚然，不同项目在实物资源闲置与缺失的矛盾是最明显的，例如出行经常面临无车或者不想驾车，也因此，实物共享模式应运而生。此外，技术上的简便化也让共享实物这种最直接的应用能够最先落地。
事实上，区块链在技术应用及业务模式上都与共享经济有着一致性，2018年推出的POC算力糖果+共享经济模型，所催化的“新共享”既有实现的落地应用基础，也有长远前景规划，或许能帮助新共享经济走出迷雾，也让区块链远离喧嚣。
算力糖果在这种位于超级节点和用户之间共享模式的基础上，POC意在将其拓展为用户（包括企业用户）、其他用户以及企业三方都可以共享资源的“新共享”模式，从而实现一个资源协同、能效最大化的“新互联网”。
问题的关键就变成如何在多方参与下建立相互信任，以及去中心化保证没有利益控制。这与POC算力糖果的理念不谋而合，POC超级节点的推出，毫无疑问是算力糖果借助区块链技术实现“新共享”的必然结果。
而参照白皮书的构想，POC的一系列应用场景设定也正符合区块链与“新共享”之间的双向催化关系，这或许是区块链舆论喧嚣中发布会上的POC仍然自信满满的原因。
2 、“新共享”+算力糖果POC跃升技术层级
首先，是算力糖果技术对“新共享”的催化作用，它更多体现在技术层面。
（1）这种新共享特性其实就是去中心化，“弱化平台所有权、强化共享经营权”的理念，这与POC算力糖果又一次不谋而合，采用新技术实现新共享的去中心化是一种必然。其原理在于算力糖果平台方可以并不参与用户与用户之间交易流通，而这些的“权利”分级归于超级节点所有，而POC具有无数个节点，由此实现去中心化，超级节点新共享模型原理。
（2）“拥有而不占有”，二者有一致的去中心化愿景。POC算力糖果下新共享有多个利益相关方，本质上也遵循共享经济“拥有而不占有”特性：所有参与者都可以平等、高效率地享用体系内的资源，但没有人能够占有体系谋取自己的额外的私利。每个用户均有权成为超级节点，同时也在全网监督下履行其义务，同时独立获得超级节点收益。
3 、 算力糖果 Power Candy +“ 新共享”坐实价值互联网
（1） 算力糖果 Power Candy 的目标终究要回到如何传递价值上。虽然，一谈起区块链，舆论口中津津乐道的都是去中心化、信任机制等关键词，从POC的实践也可看出这些特性有明显的技术及商业价值，但于 算力糖果 Power Candy 自身而言，去中心化、信任等都是它实现价值互联网终极目标的手段而已。这意味着POC项目的参与方一定是通过其相互传递价值而不是传统的信息，这也成为甄别那些“伪区块链”的标准之一。
（2）POC与区块链结合本就是价值互联网恰当的实践领域
算力糖果 Power Candy 中 价值互联网的价值，含义不单是货币价值，而是泛指能够产生效用的资源。在POC规划中，这些价值实现了直接流动，而非需要从信息再翻译成价值（例如微信的付款本质上是发送指令信息再由腾讯后台执行划转）。
除了靠谱的数字货币项目，POC无疑是最适宜价值流动的区块链应用领域。根据IHS预测，全球物联网设备的安装基数将在2020年达到207亿，而在2025年则将达到754亿。在这样的庞大网络中，存在着大量价值（计算能力、存储、带宽、场景分析、身份认证、付款认证等）流动需求。
4 、效能往上、损耗往下，新共享还有更多可能
不论是从新共享到POC算力糖果，还是从POC算力糖果到新共享，二者都是相互裨益的过程，在数字货币纷纷抄袭挖矿模式做激励机制被广泛质疑的情况下，共享经济与POC算力糖果的结合给出了区块链能反向降低社会资源损耗、提升效能的范式。
不论如何，在区块链争吵不断的如今，新共享概念下，绑上共享经济的POC算力糖果给出了一个不论是逻辑层面还是民众直观层面都不反感的区块链实践案例，新共享还会有更多的应用可能。
本周主题一览：
POC 课程，算力糖果合作模式
区块链发展新机遇，新共享模式下的未来
算力糖果 Power Candy 与向日葵KTV品牌合作应用区块链
区块链与交通应用场景的深度融合发展
算力糖果 Power
Candy区块链应用理论研讨
Ⅶ 区块链与隐私计算的结合是必然趋势吗
区块链与隐私计算的结合是必然趋势吗？
我们目前对这个问题的思考框架是：如果不与隐私计算技术结合，区块链技术的应用是 否受到限制、无法向前发展；如果不与区块链技术结合，隐私计算技术是否受到限制、无法 向前发展。如果二者对彼此都是刚需，那么它们相结合的趋势就是必然。
以下为我们对这个问题的思考：
1、隐私计算技术的应用是否区块链技术的刚需
区块链技术有巨大的优势，但是如果没有隐私计算技术，区块链技术的应用会大大受到 限制，因为无法解决链上数据的隐私保护问题，这使得大量涉及敏感数据的场景不愿应用区 块链技术，比如金融和医疗领域。
（1）区块链技术的局限性
第一，链上数据公开透明，数据的合规处理和隐私保护能力不足 区块链作为分布式账本系统，数据的公开透明尽管有利于存证、防篡改，但也存在数据 可轻易被复制、泄漏个人隐私的风险。区块链在公有链上要求不同节点对交易和交易状态进 行验证、维护，形成共识，因此每个参与者都能拥有完整的数据备份，所有的交易数据公开 透明。如果知道某个参与者的账户，就很容易获取其每一笔交易记录，从而据此推断其 社会 身份、财产状况等。以消费场景为例，平台之间存在竞争壁垒，用户也希望保留消费隐私， 因此区块链缺乏对用户流水、物流信息、营销情况等与企业、个人隐私相关的数据缺乏保护 能力，往往导致数据拥有方不愿意让数据进入流通环节。在链上系统的交易不再受中心账本的控制，用户通过使用唯一的私钥进行交易，交易过 程被加密且加密前数据很难还原，仅以私钥作为交易凭证使得区块链内的交易变得更加匿名 和不可控。在分布式账本系统上，所有的转账以地址形式进行，一但发生了诈骗或者洗钱等 金融犯罪，即便可以公开查询地址，但对资金追踪的难度极大，且私钥作为交易凭证很难证 明使用者的身份，因此许多企业、个人通过区块链进行洗钱等违法交易，不利于数据的合规 处理和合法共享。
第二，数据处理能力不足，制约技术的进一步落地和商业化拓展 链上计算受限于网络共识的性能，使得链上交易难以具备实时性和高效率，区块链智能 合约的计算能力需要扩展。以最大的加密支付系统比特币为例，每秒钟只能够处理大约 3 到 7 笔交易5 ，且当前产生的交易的有效性受网络传输影响，往往需要等待 10 分钟左右的记账周 期才能让网络上的节点共同知道交易内容。此外，如果链上有两个及以上节点同时竞争到记账权力，则还需要等待下一个记账周期才能确认交易的准确性，最终由区块最长、记账内容 最多的链来完成确认。
完全去中心化的系统与现实中大部分现有体系的兼容性不足，缺乏链上链下协同、多业 务发展的系统和功能，制约区块链技术的进一步落地。在区块链的技术落地过程中，首先， 各行业本身具有成熟的体系，区块链完全去中心化的形式不一定适合所有的领域和行业；其 次，区块链的平台设计和实际运行成本巨大，其所具备的低效率和延迟性的交易缺陷非常明 显，是否能够弥补原系统更换的损失需要经过一定的精算和比较；此外，使用区块链存储数 据需要对原有数据格式进行整理，涉及到政务、司法领域的敏感数据，更需要建立链接线上 和线下数据的可信通道防止数据录入有误，这带来了较高的人力、物力成本。
（2）隐私计算技术对区块链技术的帮助
隐私计算技术保障数据从产生、感知、发布、传播到存储、处理、使用、销毁等全生命 周期过程中的隐私性，弥补区块链技术的隐私保护能力，实现数据的“可用不可见”。通过 引入隐私计算技术，用户的收支信息、住址信息等个人数均以密文的形式呈现，在平台进行 数据共享的过程中，既能防止数据泄露，又能够保障用户个人隐私的安全，有利于进一步打 破数据孤岛效应，推动更大范围内的多方数据协作。隐私计算技术可与区块链技术形成技术组合，提升数据处理能力、扩大可应用范围。隐 私计算技术通过对数据进行规范化处理，能够提升数据处理、数据共享的效率，提升区块链 的数据处理能力。此外，隐私计算技术+区块链技术的技术组合能够应用于缺乏中心化系统、 但又对敏感数据分享有强烈需求的合作领域，扩展区块链技术的应用场景。
区块链技术的应用是否隐私计算技术的刚需
（1）隐私计算技术的局限性
第一，数据共享缺乏安全检验，制约数据流通的可信性
数据共享的整个流程涉及到采集、传输、存储、分析、发布、分账等多个流程，隐私计 算主要是解决全流程的数据“可用不可见”的问题，但是难以保证数据来源可信和计算过程 可信。
从数据来源可信的角度来说，在数据采集的环节，数据内容本身可能不完整，数据的录 入可能会存在失误；在数据传输的环节，数据的传输可能会被其他的客户端攻击，导致数据 在传输的过程中泄漏；在数据的储存环节，储存数据的角色方有可能会篡改数据或者将数据 复制转卖到黑市，这些都不会被隐私计算技术记录。如果无法保证数据共享各方的身份得到 “可信验证”，就有可能导致数据的隐私“名不副实”。从计算过程可信的角度来说，在数 据分析和发布的环节，数据的共享方有可能私自篡改数据的运行结果和发布内容，对最终数 据处理的结果进行造假。因此，一旦信息经过验证并添加到隐私计算的环境中，很难发现数 据是否被篡改、被泄漏，很难防止不同时间点不同节点的数据造假的情况，在涉及到金融、政务、医疗、慈善等关键领域里，如果数据有误则产生的一系列法律问题则难以追究。
第二，业务水平整体层次不齐，制约技术平台的扩展
当前，隐私计算的技术实现路径主要分为三种：多方安全计算、联邦学习、TEE 可信执行 环境。三种技术路径存在各自的应用缺陷和问题，由于行业内不同公司对于技术的掌握能力 和研发能力有限，导致技术平台的实际应用范围有限，可扩展能力不足。
多方安全计算尽管具有复杂高标准的密码学知识，但其计算性能在实际应用的过程中存 在效率低的缺陷。随着应用规模的扩大，采用合适的计算方案保证运算时延与参与方数量呈 现线性变化是目前各技术厂商面临的一大挑战。多方安全计算虽然能保证多方在数据融合计 算时候的隐私安全，但是在数据的访问、控制、传输等环节，仍然需要匹配其他的技术手段 防止数据泄露、篡改。
联邦学习技术目前在业内的应用通常以第三方平台为基础模型，在基础模型之上进行隐 私计算，这样的基础模型本身存在被开发者植入病毒的隐患。此外，联邦学习的机制默认所 有的参与方都是可信方，无法规避某个参与方恶意提供虚假数据甚至病害数据，从而对最终 的训练模型造成不可逆转的危害。由于联邦学习需要各个参与式节点进行计算，因此节点的 计算能力、网络连接状态都将限制联邦学习的通信效率。
TEE 可信执行环境在国内目前核心硬件技术掌握在英特尔、高通、ARM 等少数外国核心供 应商中，如果在关键领域从国外购买，则存在非常高的安全风险和应用风险。第三，数据共享缺乏确权机制，制约数据流通的应用性 隐私计算通过使用多方数据共同计算、产生成果，然而在实际合作的过程中，由于各个 数据共享方业务水平不同、数据质量不一导致在数据处理的每一个环节难以实现合理的确权。
按照常规的利益分配机制，拥有高质量数据、高成果贡献率的数据拥有方理应从中获取更多 的利润，但是隐私计算仅考虑到数据的“可用不可见”，数据共享方难以从最终结果来判断 谁的数据对于成果的贡献最大，造成利益分配的不公平。如果缺乏合理的成果贡献评估机制和利益分配机制，就会难以激励数据所有者和其他数 据持有者进行合作。尤其是在不信任的多方合作的场景下，会更加增加合作的信任成本，使 得多方协作难以达成，制约数据流通的实际应用性。
（2）区块链技术对隐私计算技术的帮助
区块链技术通过数据流通的所有环节、所有参与者进行记录，实现数据共享流程中的权 责分明，提升了数据流通的可信性。在数据传输的环节，区块链记录数据的提供者，确认数 据提供方身份的真实性和有效性，有利于数据确权，为公平可行的利益分配机制提供参考；在数据储存的环节，区块链保证数据的每一次修改都有迹可循，防止数据的恶意篡改。区块 链技术可作为隐私计算技术的底层平台，保证了加密数据本身的真实有效性，提升了隐私计 算平台里数据流通的可信性，拓展隐私计算技术的应用范围。
3. 结论
隐私计算技术和区块链技术的融合是必然的趋势。对于数据资产的流转来讲，没有隐私 计算，不能解决数据本身的安全和隐私保护问题；没有区块链，不能解决数据的确权问题以 及在更大范围内的数据网络协作问题。将区块链和隐私计算二者结合起来，建设大规模数据 流通网络，在目前的实践中成为有所共识的 探索 方向。
区块链与隐私计算的结合会改变什么？
1、形成大规模数据流通网络和数据要素市场
当前，数据流通存在三方面问题：数据拥有方的数据保护和数据确权难以实现；不同来 源数据的整合处理成本过高、缺乏统一标准；数据利益的分配机制不完善。
如前文所述，区块链和隐私计算技术相结合，可以一方面解决隐私保护问题，一方面解 决数据确权和多方协作问题，从而建立大规模的数据流通网络。
在大规模数据流通网络建立的基础上，真正意义上的数据要素市场才能够形成，数据作 为生产要素的价值才能够被充分发掘出来。
2、推动数据资产化的发展
所谓资产，是指由企业过去的交易或事项形成的，由企业拥有或者控制的，预期会给企 业带来经济利益的资源。
数据的资产化就是让数据在市场上发现价值，能够为企业创造新的经济益。
大规模数据流通网络和数据要素市场的形成，将大大推动数据价值的发现、数据资产化 的发展。
从企业一侧来看，企业的生产经营活动当中沉淀下来的数据会成为宝贵的资产。一方面， 对这些数据的分析和运用，将推动企业改善自身的业务；另一方面，与外部机构进行数据的 共享，能够推动数据发挥出更大的价值，企业自身也将从中获取更多收益。这会反过来进一 步推动企业的数字化转型和对数据资产的管理。未来，对数据资产的盘点可能成为企业在资 产负债表、现金流量表、利润表之外的“第四张表”。
数据资产化的发展，也会推动围绕数据价值挖掘形成全新的服务体系。其中包括数据确 权、定价、交易等各个环节。上海 社会 科学院信息研究所副所长丁波涛将未来数据资产服务体系中的机构分成四类：
第一类提供中介服务，包括数据经纪人，还有数据代理。
第二类提供数据评估，由于数据市场信息不对称或信息混乱，需要提供合规评估、数据 质量和数据价格的评估。
第三类提供价格咨询，如提供法律、经济咨询或者是上市辅导等的咨询服务企业。
第四类提供专业技术服务，包括数据开发、数据处理服务、数据交付服等。数据资产化的发展，带来的将是人们认知的提升、生产效率的提高、生产要素的重组、 创新的产生、经济的发展以及全 社会 整体福利的提升。
3、对现有业态的改变
区块链与隐私计算的结合，将提升企业和个人分享数据、利用数据的积极性，进一步推 动打破“数据孤岛”。其对现有业态的改变主要体现在以下几个层面：
第一，这将带来新的数据和 科技 变革。
首先，这将推动数据密态时代的到来。数据密态时代的核心，是数据流通使用方式的巨 大改变，数据将以密态形式在主体间流动和计算，显著降低数据泄露的风险，并在合规前提 下支撑各种形态业务的发展。此前，数据被加密之后只能用来传输或者存储，但是未来数据 在加密状态下可以被计算。这将带来一系列新的问题和挑战，引发许多相关技术领域的连锁 反应。
其二，这将重塑大数据产业。随着数据流通的安全化，以往较为敏感的数据领域逐渐开 放。以政务数据为例，隐私计算使联合政务、企业、银行等多方数据建模和分析成为可能， 进一步释放数据应用价值，创造了多样化的应用机遇。
其三，人工智能产业将获得新一轮的发展。数据、算法和算力是人工智能发展的三要素。近几年来，由于缺乏可用的数据，人工智能的发展遭遇瓶颈。未来，5G 和物联网的发展将使 得万物互联，数据量大幅增长。区块链+隐私计算技术的应用，可以使得人工智能利用海量数 据优化模型，真正迈向“智能化”。其四，这将为区块链产业的发展带来新的机遇。区块链与隐私计算相结合，将拓展联盟 链的节点数量，从而进一步扩大可协同利用的数据资源的范围。
第二，在 科技 变革的基础之上，区块链与隐私计算相结合，将给许多传统产业带来变革。
在政务领域，一方面，可以实现政府不同部门之间的互联互通及数据共享，从而促进政 府不同部门的协同，提高政府的效率以及决策质量，推动智慧城市的建设；另一方面，可以 促进政务数据与民间数据的双向开放。政务数据向 社会 开放，可以为企业或学界所用，释放 更多价值。民间的数据源向政府开放，可以提高政府在决策以及政务流程等方面的效率。
在金融领域，支付、征信、信贷、证券资管等各个领域都会因之发生变化。总体来看， 主要是影响到金融的风控和营销两个方面。区块链与隐私计算技术的结合，可以在符合法律 规定、不泄露各方原始数据的前提下，扩大数据来源，包括利用金融体系外部的互联网数据， 实现多方数据共享，联合建模，从而有效识别信用等级、降低多头信贷、欺诈等风险，也有 助于信贷及保险等金融产品的精准定价；同样，内外部多方数据的共享融合也有助于提高金融机构的反洗钱甄别能力。
在医疗领域，未来在疾病治疗、药物研究、医疗保险等多个领域，区块链与隐私计算都 能助推医疗信息化建设，带来巨大变革。在疾病治疗和药物研究方面，区块链与隐私计算结 合，能够促进更多的医疗数据被联合起来进行分析和研究，从而为许多疾病的治疗带来新的 突破。在医疗保险方面，区块链与隐私计算技术结合，主要是可以使得保险公司可以应用到 更多的数据，改善保险产品的设计、定价、营销，甚至可以促进保险公司对客户的 健康 管理 等。
区块链与隐私计算技术相结合，目前应用的重点领域是政务、金融、医疗领域，但是未来其应用将不仅仅局限于这三个领域，还将在更多领域发挥作用。
第三，数据权利、利益将重新分配。
这可能是区块链与隐私计算技术相结合所带来的最为核心，也是最为深刻的，与每一个人 的切身利益都息息相关的变革。
首先，这涉及到每个产业链不同环节利益的重新分配。
前述在广告营销领域的应用落地为例，此前广告营销的利益分配主要是在广告主与渠 道商之间。但是，未来应用区块链和隐私计算技术，可以在更大范围内进行数据协作，则要 解决广告主、多个渠道方、消费者之间多方数据协作的问题，这其中就涉及到多方之间权责 的划分、利益的重新分配。
其次，这还涉及到企业与个人之间利益的重新分配。
欧盟的 GDPR,美国的 CCPA 等法案中涉及用户的一项重要权益即“portability，（可携 带权）”。即第三方应用不能封锁个人数据，一旦个人有下载的诉求，APP 需要提供便利的 API 利于个人拷贝数据。美国公司已陆续为用户提供 API，如果在这方面功能缺失，个人客户 可以提出诉讼，而公司也将面临巨额的罚款。在中国的《个人信息保护法》当中，也有相关的条款。《个人信息保护法》第四十五条规 定，“个人有权向个人信息处理者查阅、复制其个人信息”、“个人请求查阅、复制其个人信息 的，个人信息处理者应当及时提供。个人请求将个人信息转移至其指定的个人信息处理者， 符合国家网信部门规定条件的，个人信息处理者应当提供转移的途径。”
目前，中国公司的区块链+隐私计算 探索 主要集中在 To B 服务领域，但是区块链是全球 化的商业，如果美国已经出现这样的模式，中国大概率不会完全不受影响。伴随着消费级软硬件技术能力的提升，区块链与隐私计算技术结合，会逐步对个人与机构 之间的数据服务进行变革。对于个人用户而言，将有机会获得自身隐私数据的完全掌控权， 并为数据业务过程中所涉及的数据隐私需求获得更强的技术性保障。目前关于 To C 服务的相关问题，国内业界还在探讨当中。
为什么区块链+隐私计算的应用尚未大规模普及？
第一，区块链+隐私计算的落地应用，主要是在涉及需要多方数据协作的情况，目前实际需求尚未爆发。
从隐私计算技术发展的角度来看，目前隐私计算尚在落地初期，解决的主要是两方之间 的数据协作问题，涉及到多方的场景还不多，因此很多时候还没有体会到对区块链+隐私计算 应用的需要。
从区块链技术发展的角度来看，区块链技术在许多领域的应用目前并非刚需。不少问题 可以应用区块链解决，但是不用区块链技术也能解决，而应用区块链技术解决的成本更高。因此，目前区块链项目的建设主要是政务部门和大型企业较为积极，因为政府和大型企业从 长远发展的角度来考虑，可以做前瞻性的投资建设和技术布局，但是大多数商业机构需要衡 量投入与产出。
区块链技术与隐私计算技术结合，主要是用于处理数据协作问题。从数据治理的角度来 看，目前大多数机构都在处理自身内部的数据治理问题，内部的数据体系梳理好之后，才涉 及到与外部进行数据协作，因此还需要时间。
第二，区块链+隐私计算的落地应用较为复杂，涉及到新商业模式的创造、权责以及利益 的重新分配，因此需要的时间更长。
以在广告营销领域的应用落地为例，目前的大多数应用 都只是落地了隐私计算平台，主要涉及两方数据协作，直接应用隐私计算技术，延续此前商 业应用即可。但是，如果引入区块链技术，则要解决广告主、渠道方、消费者之间多方数据 协作的问题，这其中可能涉及到多方之间权责的划分、利益的重新分配，新商业模式的形成 需要时间进行 探索 。
应用的大规模普及，还需要解决哪些问题？
区块链+隐私计算的应用在大规模铺开之前，还需要具备三方面的条件：
第一，从外部环境来看，需要全 社会 整体的数字化水平的提高。 打个比方，区块链+隐私 计算将来会形成数据流通的高速公路，但是路上要有足够的车。目前全 社会 的数字化正在快 速推进当中，大多数机构都是正在进行自身内部的数据治理，他们需要先处理好自己的数据， 之后才能产生更多的与外部数据进行协作的需求，这还需要时间。
第二，从技术发展来看，技术成熟尚需投入。 区块链+隐私计算技术的应用，实际上是牺 牲了数据流通的效率、提升了安全性，但是数据流通的效率也非常重要，未来需要在效率和 安全这两个方面形成一定的平衡，安全要保障，足够的效率也要满足，这其中涉及到许多技 术的研发、行业标准的制定，技术产品化的发展和完善、技术成本的进一步降低，还需要时 间。
第三，还需要相关法律法规的完善，以及数据交易商业模式的形成。 不过，这一条件与 前两个条件相比，其在目前的重要性相对次之。因为随着需求的爆发、技术的完善，相关的法律法规以及商业模式就会随之形成，这一条件在现阶段并非限制区块链与隐私计算技术落 地应用的最关键因素。
区块链+隐私计算的应用中还蕴藏着哪些趋势？
1、国产化的趋势
区块链+隐私计算的应用，涉及网络安全、数据安全，未来将成为新基建的重要组成部分。这是关乎网络空间主权、国家安全和未来发展利益的重要方面，因此这个领域的国产化是未来趋势。
在区块链+隐私计算技术应用的国产化当中，软件的国产化是相对容易实现的。难点在于 硬件的国产化，其中最难的部分是芯片的国产化。
这一部分的发展，与信创领域的发展相关。信创，即信息技术应用创新产业，其是数据 安全、网络安全的基础，也是新基建的重要组成部分。信创涉及到的行业包括 IT 基础设施：CPU 芯片、服务器、存储、交换机、路由器、各种云和相关服务内容；基础软件：数据库、操 作系统、中间件；应用软件：OA、 ERP、办公软件、政务应用、流版签软件；信息安全：边 界安全产品、终端安全产品等。
在区块链+隐私计算领域，目前已经有企业在尝试产品的国产化。例如，前文提到的，蚂 蚁链自研了密码卡、隐私计算硬件以及自研可信上链芯片，同时还推出了摩斯隐私计算一体 机。创业公司如星云 Clustar、融数联智也在进行相关国产化硬件产品的研发。
2、软硬件技术相结合、更多技术融合发展的趋势
目前，在区块链与隐私计算技术相结合的实践中，也呈现出了软硬件技术相结合、更多 技术融合发展的趋势。这主要是缘于几方面的需求：
第一，是加强数据安全性的需求。
隐私计算主要是解决数据在计算过程中不泄露的问题，区块链主要是解决存证问题，二者结合仅能解决数据安全的一部分问题。数据从产生到计算再到消亡，会涉及采集、传输、 存储、计算、销毁等多个环节，其生命周期可能会有数十年之久，要真正保障数据安全需要 一个更加全方位的、体系化的解决方案，以使得每个环节上都有对应的技术体系保障数据安 全 在数据采集阶段需要精心设计设备可信架构，在网络传输阶段需要合理运用安全协议， 在存储阶段需要兼顾加密与性能，在数据计算阶段需要灵活选择可信执行环境与密态运算。除此以外，计算环境的可信与安全在防御纵深建设上也至关重要。这些安全保障能力的技术 图谱会涉及到可信计算、软硬件供应链安全、隔离技术、网络与存储的透明加密、密钥管理、 可信执行环境等等。这其中每一个技术点都有软硬件结合、多种技术融合发挥的空间。
第二，是提升计算性能的需求。
隐私计算的性能目前还比较低，在计算机单机、单机和单机之间、计算机集群之间这三 个层面上都存在。
在计算机单机上，隐私计算由于运用了密码学技术，计算过程中涉及到很多加密解密的 步骤，这使得计算量以几何级数增加。以全同态算法为例，在通用芯片上密文运算的速度比 明文运算慢了 10 万倍。这意味着，做同样的运算，如果用全同态算法，在 Intel 最新的 Icelake 处理器上，跑出来的效果等同于 Intel 的第一代 8086 处理器，直接回退了数十年。这使得全 同态加密在现实情况下就不具备可用性了。算力问题也是导致全同态算法一直未得到广泛应 用的根本原因。
在单机之间和计算机集群之间，会涉及到单机之间和集群之间的通信效率问题。一方面， 主流的隐私计算技术无论是联邦学习还是多方安全计算，都有通信问题。密文膨胀、传输次 数膨胀，会导致单机之间网络传输效率成为隐私计算的瓶颈之一。另一方面，由于大多数隐 私计算的场景都是跨多方的，多方要通过公网进行通信，公网的带宽与时延目前也是巨大的 鸿沟。
性能的问题，会随着时间的推移越来越严重。2021 年，隐私计算的落地尚处于颇为早期 的阶段，主要是在一些机构内部或者是两方、三方之间应用，处理的数据量较小，这个问题 还不明显。可是未来，多方数据交换需求的到来、5G 和物联网的发展所带来的数据量急剧增 大，最终导致的将是数据量爆发式的增长，这需要消耗大量的算力。
到那时，隐私计算的性 能将面临巨大的挑战。现在在硬件的创新方面正处于体系结构的黄金时代。这是因为，移动互联网的飞速发展 使得应用场景发展很快，上层的软件也发展很快，这使得在计算机底层进行支持的硬件甚至 芯片都需要随之进行改变，进入了新一轮的创新周期。
而从区块链与隐私计算结合的长远发展来看，软硬件结合、多技术融合，对隐私计算来 说，可以提升性能、安全性和计算效果；对区块链来说，可以促使更多机构低成本加入联盟 链，扩大联盟链应用范围。
END
编辑 | 领路元
来源 | 零一 财经 《区块链+隐私计算一线实践报告（2022）》
Ⅷ 区块链提升至战略高度，云计算+5G 长期受益（附股）
区块链上升到国家高度，“要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口，加快推动区块链技术和产业创新发展”。这对于区块链概念板块无疑是一个重磅消息，区块链、数字货币等概念股迎来超级风口。
区块链是对现有成熟技术的有机组合，其核心技术主要包括分布式账本、 共识机制、智能合约以及密码学，进而实现难以篡改的链式数据结构。
构建区块链的物理基础是分布式账本，是在多个网络节点中进行独立完整的 数据存储。为解决分布式系统的一致性认证，系统层面引入共识算法，应用 较多的包括 PoW、PoS（主要用于比特币等公链系统，配套发行代币，算力 消耗较大），以及 PBFT（主要用于联盟链或私链，不需要代币）。
天风证券研究报告指出，区块链技术的特性，对通信产业链带来三方面直接拉动：
1）算力承载带动 服务器和数据中心需求；
2）分布式存储带动公有云/私有云需求，同时区 块链应用也将加速企业上云进度，对云计算、IDC、交换机/服务器产生长 期需求；
3）低时延高速率的 5G 网络是解决区块链交易速率低的重要途径。
天风证券指出，区块链的应用部署，将对通信产业多个环节带来需求拉动，具体来看：
1）公链模式下，共识算法需要大量算力支持，目前应用于共识计算的设备 以服务器（矿机）为主，将产生大量服务器需求，带动 IDC 需求增长。
2）公链和联盟链模式下，区块链均需要大量分布式节点存储账本信息，将 带来公有云/私有云存储需求。进一步提升云计算、IDC 以及交换机/服务器的长期需求。
3）由于区块链分布式架构的特性，不同节点计算能力、网络状况等因素导 致区块链交易速度较低（比特币网络 7 笔/秒、以太坊 15 笔/秒，相比 VISA 峰值 56000 笔/秒、支付宝 256000 笔/秒显著偏低）。为解决区块链规模应 用中的交易拥堵和成本攀升，高性能网络成为重要的环节。5G 网络的大速 率、低时延特性，以及天然的大规模边缘节点资源，完美契合区块链技术的 需求。
区块链技术被提升到自主创新重要突破口的高度，产业投入、研发和落地 进度有望持续提速。天风证券认为，作为区块链部署和运行的核心载体，通信产业链有望长期重点受益，具体来看：
Ⅸ 三. 区块链系统的核心之一-分布式共识机制
拜占庭将军问题（Byzantine Generals Problem），是由莱斯利·兰波特在其同名论文中提出的分布式对等网络通信容错问题。
在分布式计算中，不同的计算机通过通讯交换信息达成共识而按照同一套协作策略行动。但有时候，系统中的成员计算机可能出错而发送错误的信息，用于传递信息的通讯网络也可能导致信息损坏，使得网络中不同的成员关于全体协作的策略得出不同结论，从而破坏系统一致性。这个难题被称为“拜占庭容错”，或者“两军问题”。
拜占庭假设是对现实世界的模型化。拜占庭将军问题被认为是容错性问题中最难的问题类型之一。拜占庭容错协议要求能够解决由于硬件错误、网络拥塞或断开以及遭到恶意攻击，其他计算机和网络可能出现不可预料的行为而带来的各种问题。并且拜占庭容错协议还要满足所要解决的问题要求的规范。
在拜占庭时代有一个墙高壁厚的城邦——拜占庭，高墙之内存放在世人无法想象多的财富。拜占庭被其他10个城邦所环绕，这10个城邦也很富饶，但和拜占庭相比就有天壤之别了。
拜占庭的十个邻居都觊觎它的财富，并希望侵略并占领它。但是，拜占庭的防御非常强大，任何单个城邦的入侵行动都会失败，而入侵者的军队也会被歼灭，使得该城邦自身遭到其他互相觊觎对方的九个城邦的入侵和劫掠。
拜占庭的防御很强，十个城邦中要有一半以上同时进攻才能攻破它。也就是说，如果有六个或者以上的相邻城邦一起进攻，他们就会成功并获得拜占庭的财富。然而，如果其中有一个或者更多城邦背叛了其他城邦，答应一起入侵但在其他城邦进攻的时候又不干了，也就导致只有五支或者更少的城邦的军队在同时进攻，那么所有的进攻城邦的军队都会被歼灭，并随后被其他的（包括背叛他们的那（几）个）城邦所入侵和劫掠。
这是一个由许多不互相信任的城邦构成的一个网络。城邦们必须一起努力以完成共同的使命。而且，各个城邦之间通讯和协调的唯一途径是通过信使骑马在城邦之间传递信息。城邦的决策者们无法聚集在一个地方开个会（所有的城邦的决策者都不互相信任自己的安全会在自己的城堡或者军队范围之外能够得到保障）。
城邦的决策者可以在任意时间以任意频率派出任意数量的信使到任意的对方。每条信息都包含如下的内容：“我城邦将在某一天的某个时间发动进攻，你城邦愿意加入吗？”。如果收信城邦同意了，该城邦就会在原信上附上一份签名了的或盖了图章的（以就是验证了的）回应然送回发信城邦。然后，再把新合并了的信息的拷贝一一发送给其他八个城邦，要求他们也如此这样做。最后的目标是，通过在原始信息链上盖上他们所有十个城邦的决策者的图章，让他们在时间上达成共识。最后的结果是，会有一个盖有十个同意同一时间发动进攻的图章信息包，和一些被抛弃了的包含部分但不是全部图章的信息包。
在这个过程中首先出现了第一个问题，就是如果每个城邦向其他九个城邦派出一名信使，那么就是十个城邦每个派出了九名信使，也就是在任何一个时间又总计90次的传输，并且每个城市分别收到九个信息，可能每一封都写着不同的进攻时间。
在这个过程中还有第二个问题，就是部分城邦会答应超过一个的攻击时间，故意背叛进攻发起人，所以他们将重新广播超过一条（甚至许许多多条）的信息包，由此产生许多甚至无数的足以淹没一切的杂音。
有了以上两个问题，整个网络系统可能迅速变质，并演变成不可信的信息和攻击时间相互矛盾的纠结体。
拜占庭假设是对现实网络世界的一种模型化。在现实网络世界中由于硬件错误、网络拥塞或断开以及遭到恶意攻击，网络可能出现许许多多不可预料的行为。拜占庭容错协议必须处理这些失效，并且还要使这些协议满足所要解决的问题所要求的规范。
对于拜占庭将军问题中本聪的区块链给出了比较圆满的解决方案。也就是比较圆满的解决了上述的两个问题。
拜占庭将军问题的第一个问题从本质上来讲就是时间和空间的障碍导致信息的不准确和不及时。
区块链对于第一个问题的解决方案是利用分布式存储技术和比特流技术（BT技术，一种新型的点对点传输技术，具有节点同时作为客户端和服务器端和没有中心服务器等特点），将整个网络系统内的所有交易信息汇总为一个统一的，分布式存储的，近乎实时同步更新的电子总账。统一的分布式共同账本就解决了空间障碍问题；而近乎同步进行的，实时的，持续的对所有账本备份的更新、对账则解决了时间障碍问题。
这个过程较具体一点的描述大概是将区块链系统内所有的交易活动的记录数据统一于一种标准化的总帐上；区块链系统的每一个节点都会保存一份总帐的备份；所有总帐的备份都是在实时的，持续的更新、对账、以及同步着。区块链系统的每一个节点能在这本总帐里记上添加记录；每一笔新添加的记录都会实时的广播到区块链系统内；所以在每一个节点上的每一份总帐的备份都是几乎同时更新的，并且所有的总帐的备份保持着同步。
拜占庭将军问题的第二个问题从本质上来讲就是关于信息过量问题和信息干扰问题。信息过量和信息干扰问题导致决策延迟，甚至决策系统崩溃而无法决策。
区块链对于第二个问题的解决方案是区块链系统的任何一个节点在发送每一笔新添加的记录时需要附带一条额外的信息。对区块链系统的任何一个节点来说这条额外的信息的获得都是有成本的，并且只能有一个节点可以获得。这样就解决了区块链系统的任何一个节点新添加额外信息时的信息多且乱而无法达成一致的问题。在这里，区块链系统的任何一个节点获得那条附带的额外的信息的过程就是著名的工作量证明机制。
共识机制主要解决区块链系统的数据如何记录和如何保存的问题。工作量证明机制就是要求区块链系统的节点通过做一定难度的工作得出一个结果的过程。
区块链系统中某节点生成了一笔新的交易记录，并且该节点将这笔新的交易记录向全网广播。全网各个节点收到这个交易记录并与其他所有准备打包进区块的交易记录共同组成交易记录列表。在列表内先对所有交易进行两两的哈希计算；再对以获得的哈希值进行哈希计算获得Merkle树和Merkle树的根值；把Merkle树的根值及其他相关字段组装成区块头。
各个节点将区块头的80字节数据加上一个不停的变更的区块头随机数一起进行不停的哈希运算（实际上这是一个双重哈希运算）；不停的将哈希运算结果值与当前网络的目标值做对比，直到哈希运算结果值小于目标值，就获得了符合要求的哈希值，工作量证明也就完成了。
分布式的区块链系统是一个动态变化的系统（硬件的运算速度的增长，节点参与网络的程度的变化）。系统的不断变化必然带来系统的算力的不断变化。而算力的变化又会导致通过消耗算力（工作）来获得符合要求的哈希值的速度的不同。最终的结果会是区块链的增长速度会有巨大的不同。这是一个很大的问题。为了解决这个问题，区块链系统自动根据算力的变化对工作难度进行调整。也就是采用移动平均目标的方法来确定，难度控制为每小时生成区块的速度为某一个预定的平均数。
在区块链系统中一个符合要求的哈希值是由N个前导零构成，零的个数取决于网络的难度值。为了使区块的形成时间控制在大约十分钟左右，区块链系统采用了固定工作难度的难度算法。难度值每2016个区块调整一次零的个数。
新的难度值是根据前2015个区块（理论上应该是2016个区块，由于当初程序编写时的失误造成了用2015而不是2016）的出块时间来计算。
难度 = 目标值 * 前2015个区块生成所用的时间 / 1209600 （两周的秒钟数）
这样通过规定的算法，区块链系统就保证所有节点计算出的难度值都一致，区块的形成时间大约一致在十分钟左右。
（1）结果不可控制。其依赖机器进行哈希函数的运算来获得结果；计算结果是一个随机数；没有人能直接控制计算的结果。
（2）计算具有对称性。就是结果的获得和结果的验收需要的工作量是不同的。计算出结果所需要的工作量远远大于验收结果所需要的工作量。
（3）计算的难度自动控制。为了使区块的形成时间控制在大约十分钟左右，区块链系统自动控制了每一个符合要求的哈希获得为大约在十分钟左右。
第一，方法简单易行。
第二，系统达成共识容易，节点间不需要太多的信息交换。
第三，系统比较牢固可靠，任何破坏系统的企图都需要投入大到得不偿失的成本。
第一，消耗大量的算力，也就是浪费能源和其他资源。
第二，区块的确认时间比较长，并且难以缩短。
第三，新创立的区块链非常容易受到算力攻击。
第四，容易产生区块链分叉，稳定的区块链需要多个确认，并且这种状况可能不断持续下去。
第五，算力的逐渐集中导致与去中心化的系统设计基础的冲突日益明显。
权益证明机制是一种工作量证明机制的替代方法，试图解决工作量计算浪费的问题.目前其成功的应用是点点币区块链系统。
权益证明不要求区块链系统的节点完成一定数量的计算工作，而是要求区块链系统的节点对某些数量的钱展示所有权。
权益证明机制首先应用于点点币区块链系统中。
点点币区块链系统的区块生成时，节点需要构造一个“钱币权益”交易，即把自己的一些钱币和预先设定的奖励发给自己。进行哈希计算时，哈希值的计算只同交易输入、一些附加的固定数据以及当前时间（是一个表示自1970年1月1日距离当前时刻的秒数的正数）有关。然后，根据类似工作量证明的要求来检查这个哈希值是否正确。
点点币区块链系统的权益证明机制除了设定了哈希计算难度与交易输入的“币龄”成反比外，其与工作量证明机制非常类似。其中，币龄的定义为交易输入大小和它存在时间的乘积。权益证明机制中哈希值只和时间和固定的数据有关，因而没有办法通过多完成工作来快速获取它。
每个点点币区块链系统的交易的输出都有一定的几率来产生有效的正比于币龄和交易货币数量的工作。
第一，缩短了共识达成的时间。
第二，不再需要大量消耗能源。
第一，还是需要哈希计算。
第二，所有的确认都只是一个概率上的表达，而不是一个确定性的事情，有可能受到其他攻击影响。
授权股份证明机制类似于权益证明机制，是比特股BitShares采用的区块链公识算法。授权股份证明机制是民主选举和轮流执政相结合方式来确定区块的产生。
授权股份证明机制是先由节点选举若干代理人，由代理人验证和记账。其他方面和权益证明机制相似。
每个节点按其持股比例拥有相应的影响力，51%节点投票的结果将是不可逆且有约束力的。为达到及时而高效的方法达到51%批准的目标。每个节点可以将其投票权授予一名节点。获票数最多的前100位节点按既定时间表轮流产生区块。每名节点分配到一个时间段来生产区块。
所有的节点将收到等同于一个平均水平的区块所含交易费的10%作为报酬。
第一，大幅缩小参与验证和记账节点的数量，
第二，可以快速实现共识验证。
主要缺点就是仍然无法摆脱对代币的依赖。
在分布式计算上，不同的计算机透过讯息交换，尝试达成共识；但有时候，系统上协调计算或成员计算机可能因系统错误并交换错的讯息，导致影响最终的系统一致性。
拜占庭将军问题就根据错误计算机的数量，寻找可能的解决办法，这无法找到一个绝对的答案，但只可以用来验证一个机制的有效程度。
而拜占庭问题的可能解决方法为：
在 N ≥ 3F + 1 的情况下一致性是可能解决。其中，N为计算机总数，F为有问题计算机总数。信息在计算机间互相交换后，各计算机列出所有得到的信息，以大多数的结果作为解决办法。
第一，系统运转可以摆脱对代币的依赖，共识各节点由业务的参与方或者监管方组成，安全性与稳定性由业务相关方保证。
第二，共识的时延大约在2到5秒钟。
第三，共识效率高，可满足高频交易量的需求。
第一，当有1/3或以上记账人停止工作后，系统将无法提供服务；
第二，当有1/3或以上记账人联合作恶，可能系统会出现会留下密码学证据的分叉。
小蚁改良了实用拜占庭容错机制。该机制是由权益来选出记账人，然后记账人之间通过拜占庭容错算法来达成共识。
此算法在PBFT基础上进行了以下改进：
第一，将C/S架构的请求响应模式，改进为适合P2P网络的对等节点模式；
第二，将静态的共识参与节点改进为可动态进入、退出的动态共识参与节点；
第三，为共识参与节点的产生设计了一套基于持有权益比例的投票机制，通过投票决定共识参与节点（记账节点）；
第四，在区块链中引入数字证书，解决了投票中对记账节点真实身份的认证问题。
第一，专业化的记账人；
第二，可以容忍任何类型的错误；
第三，记账由多人协同完成，每一个区块都有最终性，不会分产生区块链分叉；
第四，算法的可靠性有严格的数学证明来保证；
第一，当有1/3或以上记账人停止工作后，区块链系统将无法提供服务；
第二，当有1/3或以上记账人联合作恶，且其它所有的记账人被恰好分割为两个网络孤岛时，恶意记账人可以使区块链系统出现分叉，但是会留下密码学证据；
瑞波共识机制是全体节点选取出特殊节点组成特殊节点列表，由特殊节点列表内的节点达成共识。
初始特殊节点列表就像一个俱乐部，要接纳一个新成员，必须由51%的该俱乐部会员投票通过。共识遵循这核心成员的51%权力，外部人员则没有影响力。波共识机制将股东们与其投票权隔开，并因此比其他系统更中心化。
瑞波共识机制参与共识形成的只有特殊节点，大大的减少了共识形成的时间。在实践中，瑞波区块链系统达成共识需要3-6秒钟，远远快于比特币区块链系统的10分钟。同时瑞波区块链系统对并发交易的处理达到每秒数万笔，而比特币区块链系统只有每秒7笔。
瑞波共识机制处理节点意见分歧的方式也是不同的。瑞波的信任节点对于新区块的创造进行协商的时间是区块链更新前。先协商，达成共识后再对区块链进行更新。
由于瑞波共识机制的共识是由特殊节点达成的，普通节点并不需要维护一个完整的历史账本。各个节点可以根据自己的业务需要选择同步同步完整的历史账本或者任意最近几步的账本。这也意味着对存储空间和网络流量需求的减少。
瑞波共识机制取消了挖坑的发行货币机制，采用了原生货币（1000亿枚）的方式发币，从而大量的避免了挖矿的天量能耗。
Ⅹ 区块链中，什么是51%算力攻击
比特币白皮书中，有过这样的表述：诚实节点控制算力的总和，大于有合作关系的攻击者算力的总和，该系统就是安全的。
换句说，当系统中有合作关系的恶意节点所控制的算力，超过诚实节点所控制的算力，系统就是有被攻击的风险。这种由恶意节点控制超过50%算力所发起的攻击，称为51%算力攻击（51% Attack）。
那是不是所有的加密货币系统都有可能遭遇51%算力攻击的风险呢？其实并不是的，只有基于PoW（工作量证明）共识机制的加密货币，才存在51%算力攻击，比如比特币、比特现金和目前阶段的以太坊等；而非PoW共识算法的加密货币则不存在51%算力攻击，如基于DPoS（委托权益证明）共识机制的EOS、TRON等。
在了解了51%算力攻击之后，你肯定好奇，这种攻击能做哪些坏事。
1、双花（Double Spending）。双花的意思是一份"钱"花了两次甚至多次。
51%算力攻击是如何做到双花的呢？假设小黑有666BTC，他把这些币支付的大白同时，也把这些币发到自己的另一钱包地址上。换一句话说，小黑的一份钱，同时转给两个人。最终，发给大白那笔交易先被得到了确认，并打包在区块高度为N的区块内。
这时，控制了超过50%算力的小黑，发起51%算力攻击。他通过重新组装第N个区块，将发给自己那笔交易打包进区块里，并持续在这条链上延展区块，由于算力的优势，这条量将成为最长合法链。这样小黑666BTC双花成功，大白钱包里的666BTC"不翼而飞"了。
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