区块链可以在本地节点完成信息检索、获取数据信息，简化了数据共享流程。数据身份对象具有唯一性和可辨伪性，保证了共享数据的可靠性。区块链的联盟属性及智能合约能力，有益于构建稳定的数据生态。既能满足数据流通中的信用要求和安全挑战，又能降低流通成本、避免数据垄断。
图1 区块链基础架构
使用安全多方计算MPC 协议进行协同计算，各方得到正确的数据反馈，能够在数据不离开数据持有节点的前提下，完成数据的分析、处理和结果发布，并提供数据访问权限控制和数据交换的一致性保障。拓展了传统分布式计算以及信息安全范畴，为网络协作计算提供了一种新的计算模式，对解决网络环境下的信息安全具有重要价值。可以充分实现数据持有节点间互联合作，又可保证秘密的安全性。
在传统模式下，获取的数据可以被任意篡改，不具备公信力。在区块链模式下，数据对接双方都需要配置相应权限。数据供方将授权信息上传至授权区块链。应用系统记录授权信息到区块。当数据需方提交数据需求时，在链上发起鉴权请求，确认用户是否授权。通过信息上链，各个区块的信息即构成完整的明细清单，不可篡改地记录了每条共享数据的来龙去脉。当用户对某个区块的值有疑问时，可以准确方便地回溯记录，进而回溯对历史记录进行判别。智能合约不仅由代码定义，还由代码强制执行，因此智能合约双方无须彼此信任，完全自动且无法干预。这恰恰符合数据共享的需要。数据共享机构可以通过建立规则并用代码表述形式代替程序操作，提高自动化共享水平。
同态加密，数据持有方拥有原始数据，并选择需要保护的敏感属性。在本地生成公私钥对后，使用生成的用户公钥，同态加密原始数据中的敏感属性，得到密文文件。数据持有方将密文文件发送给数据需求方，数据需求方对密文文件进行同态操作，在明文数据信息不可知的情况下，生成密文统计结果，此结果和明文状态直接加密得到的处理结果一致。数据需求方得到密文统计结果后，将其返回给数据持有方。数据持有方接收到处理后的密文统计结果，使用用户私钥解密，获取明文统计结果。(www.xing528.com)
零知识证明（Zero-Knowledge Proof），是由Goldwasser等人在20世纪80年代初提出的。它指的是证明者能够在不向验证者提供任何有用的信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的。零知识证明实质上是一种涉及两方或更多方的协议，即两方或更多方完成一项任务所需采取的一系列步骤。证明者向验证者证明并使其相信自己知道或拥有某一消息，但证明过程不能向验证者泄漏任何关于被证明消息的信息。大量事实证明，零知识证明在密码学中非常有用。如果能够将零知识证明用于验证，将可以有效解决许多问题。
差分隐私的基本思想是对统计结果添加噪声来达到隐私保护效果，相对于传统的隐私保护模型，差分隐私具有以下两个优点：不关心攻击者所具有的背景知识；具有严谨的统计学模型，能够提供可量化的隐私保证。按照隐私保护技术所处的数据流通环节的不同，差分隐私技术可分为以下两类：中心化差分隐私技术将原始数据集中到一个数据中心，然后发布满足差分隐私的相关统计信息；本地化差分隐私技术将数据的隐私化处理过程转移到每个用户上，在用户端处理和保护个人敏感信息。数据共享交换分层体系架构如图2所示。
图2 数据共享交换分层体系架构
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