在过去的几年当中，隐私于加密领域之内，常常跟隐匿以及对抗被画上了同等的符号。然而现如今，情况正在发生着改变，它正从一项沦为边缘的需求，转变成用以支撑未来大规模金融活动的基础设施。
隐私需求的根本转变
代表早期隐私技术的，是诸如门罗币这类资产。它们主要借助混淆交易路径，去隐匿发送方、呈现接收方以及体现金额。此方法在2010年代末具备有效性，然而功能较为单一。
这些技术跟现代复杂的金融应用相结合存在困难，比如说，它们没办法在把具体金额隐匿起来的状况下，证实一笔交易契合某个税务规则，这样的局限性致使其在机构应用面前欠缺弹性。
从隐藏数据到计算密文
新一代隐私项目的目标有所转变，不再是单纯地把数据隐藏起来，它们专注于在数据一直维持加密状态的情形下，直接开展计算以及验证工作，这属于一种具有根本性的能力提升。
这表明，于不将个人具体资产细节予以暴露的情形下，系统能够对该用户是不是契合贷款的抵押率要求进行验证。此项技术为链上信贷、合规交易等场景开启了通道。
机构上链的必然要求
像银行或者基金这样的传统金融机构，其内部有着诸如大客户的交易策略、员工的薪酬结构等运作细则，这些均属于商业机密。倘若这些机构打算把业务大规模地迁移至链上，那就必定得有能够保护这些信息的底层设施。
没有恰当适配的隐私保护，那机构的核心商业逻辑会在链上全然透明，这极有可能引发巨大的竞争风险与操作风险，所以，隐私设施是机构踏入区块链世界的入场券，并非能够选择可不选的项。
选择性透明与监管协作
并不会旨在逃避监管的是现代隐私技术，其核心是“选择性透明”，或者说这种技术核心是“可验证隐私”，用户能够向特定的监管方证明自身是遵守规定的，并且在这个过程当中不需要往全网公开所有的数据 。
打个比方，有这么一家链上银行，它能够针对金融监管机构，以零知识证明的方式表明，其全部用户的存款准备金率均达到标准。并且，在此过程中，不需要去透露每一个用户的存款余额。如此一来，就达成了商业机密保护与监管合规能够共同存在的情况。
AI与自动化智能体的挑战
让人工智能驱动的智能体在区块链里开展自动交易，去执行投资策略之际，会引发全新的隐私挑战，智能体的策略逻辑，其模型参数以及用户偏好数据自身具有极大价值，这是需要加以保护的 。
与此同时，系统还务必得能够验证那些智能体的行为是契合预设规则的，不存在作恶的状况。而为达成这一点，就迫切需要一套复杂的基础设施，这套基础设施应该要在对核心算法隐私予以保护的前提条件之下，去开展行为验证 。
代表性项目与技术路径
当下存在着一些项目，它们正于不同的路径之上展开探索，就以Aztec Network来说，它着重致力于为以太坊构建具备可编程特性的隐私智能合约层，借此让开发者能够自行去定义合约里哪些部分可为公开状态、哪些部分应呈私密状态，。
像Phala Network这类项目，借助可信执行环境硬件，去提供高性能隐私计算服务，服务波卡等生态，它们在性能方面有侧重，在安全假设方面有侧重，在应用场景方面也有侧重。
在全球范围内，由于加密资产监管框架得以明确，机构资金正火速寻觅合规的进入途径。有一个这样的基础设施层，它既能对商业隐私起到保护作用，又能满足监管审计的相关要求，而这一基础设施层会成为整个加密金融体系的关键支撑部分。隐私，正从那种让人心里不踏实的风险源头，转变成信任以及规模拓展的根基 。
你觉得，于未来占据主导地位的金融应用里头，用户会更偏向于全然匿名的方案，还是会为了便利性而甘愿接纳“向监管选择性透明”这种折中的方案？欢迎在评论区域分享你的观点，也请点赞对本文予以支持。
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