概述
TrustData区块链隐私计算平台作为TCDI区块链网的核心子网，运行在执行层、互操作层和验证层，为中国-东盟高可信跨境数字基础设施提供去中心化、可验证的隐私计算服务。平台通过联邦学习、安全多方计算、同态加密和差分隐私技术，支持数据不出本地情况下的联合计算，保障数据隐私和计算结果的可信性。结合去中心化身份（DID）、零知识证明（ZKP）和Tcoin激励机制，TrustData平台为跨境金融、医疗、供应链和政务场景提供高效、安全的计算解决方案，遵循数据空间理念，符合区域监管要求。
图8-1 计算平台架构图
1. 定位
TrustData平台定位为TCDI生态的隐私计算支柱，专注于实现数据的“可用不可见”，支持跨境联合建模、数据分析和模型训练。平台基于分布式账本技术（DLT），通过智能合约和ZKP确保计算过程的透明性和可验证性，打破传统中心化计算的信任壁垒。TrustData平台促进中国与东盟国家在数字经济中的协作，例如联合金融风控建模和多中心医疗研究。
相比现有平台如IBM的Hyperledger Fabric隐私计算模块，TrustData在跨境协作中更具优势：它专为东盟监管环境优化，支持无缝的区域数据主权控制，并集成Tcoin激励以提升参与度。这使得它在多方协作场景中更具灵活性和可扩展性，例如在东盟国家间实现联合疫情预测模型，而无需依赖单一信任中心。
图8-2 计算平台体系图
2. 设计目标
TrustData平台的设计目标涵盖多个方面，可通过以下列表清晰呈现：
用户自主控制：通过DID和隐私增强技术（PETs）赋予用户对数据的自主控制，保护隐私并实现最小化信息披露。
性能优化：通过ZKP和链下计算技术提升计算吞吐量，降低成本，满足高并发跨境计算需求。
互操作性：支持数据空间标准，促进跨平台、跨链的数据和任务交互，推动区域数字生态协作。
合规与可持续性：结合智能合约和Tcoin激励机制，确保计算服务的合规性和经济可持续性，满足中国-东盟区域的监管要求。通过Tcoin的通缩模型（如燃烧机制），平台进一步保障长期激励稳定性，防止通胀影响节点参与积极性。
这些目标共同构建了一个平衡隐私、效率和经济性的框架，适用于动态的跨境环境。
图8-3 设计目标图
3. 设计原则
（1）去中心化与可信计算
TrustData平台采用去中心化架构，通过分布式节点执行计算任务，消除对中心化协调服务器的依赖。平台利用哈希链和Merkle树技术记录计算任务和结果，确保不可篡改性。验证层通过ZKP验证计算过程的正确性，保障跨境金融和医疗场景的可信计算，降低传统中心化系统的信任风险和单点故障。例如，在应对51%攻击的风险时，通过PoS+PoA混合共识机制降低准入门槛，同时提升网络鲁棒性。
（2）隐私保护与最小化披露
TrustData平台深度集成PETs，包括同态加密、ZKP和安全多方计算（MPC），确保计算过程中数据的隐私性。平台遵循最小化信息披露原则，通过ZKP验证计算结果的正确性而不暴露输入数据。执行层通过智能合约管理隐私计算任务，满足跨境医疗和政务场景的隐私需求，例如患者数据分析的隐私保护。潜在挑战如数据泄露风险，通过多层加密栈（如MPC结合差分隐私）进一步缓解。
（3）数据空间兼容性
TrustData平台遵循数据空间理念，支持用户对计算任务和数据的自主管理与共享。互操作层通过标准化API实现与TCDI子网、以太坊主链和其他第三方平台的互操作性，构建可信的跨境计算生态。平台支持联合建模和数据分析，促进中国-东盟区域的数据协作，例如供应链优化模型的跨平台共享。参考IDSA（International Data Spaces Association）和Gaia-X标准，平台确保数据主权在协作中的优先级。
（4）可扩展性与激励机制
TrustData平台采用链下计算和ZKP技术，通过验证层优化计算效率，提升交易吞吐量（TPS）。平台通过Tcoin激励计算节点参与，结合DAO治理动态调整收益分配策略，确保经济可持续性。互操作层支持跨链任务交互，确保与TCDI子网和其他区块链网络的无缝连接，满足跨境高并发计算场景的需求。挑战如节点异质性，通过动态负载均衡算法（如基于信誉的优先调度）得到解决。
4. 技术背景
（1）基于以太坊的隐私计算架构
TrustData平台基于以太坊开发的Layer 2解决方案，运行在TCDI的四层架构，提供高吞吐量、低成本的隐私计算服务。平台支持联邦学习、MPC和同态加密的模块化任务部署，通过智能合约管理任务分发和结果聚合。执行层协调计算任务，互操作层通过跨链桥支持任务交互，满足跨境金融和医疗场景的计算需求。该架构相比Layer 1以太坊，吞吐量提升可达10倍以上，适用于高频跨境交易。
图8-4 基于以太坊的架构图
（2）身份体系与任务协调
TrustData平台的身份体系基于TCDI的DID标准，用户通过Datawallet自主创建和管理数字身份，控制计算任务的权限和结果访问。智能合约运行在执行层，协调任务发布、节点选择和结果验证，确保计算过程的透明性和公平性。验证层通过ZKP验证任务执行的正确性，支持跨境身份互认和任务协作，符合国际标准和区域监管要求。该体系支持自主身份（SSI）框架，增强用户在多国环境下的控制权。
（3）区块链与隐私计算的融合
TrustData平台通过区块链技术增强隐私计算的可信性，运行在执行层和验证层。区块链的去中心化共识机制（PoS和PoA混合）消除中心化协调的信任风险，智能合约记录任务元数据和结果哈希，确保不可篡改性。ZKP验证计算结果的正确性，Tcoin激励机制促进节点参与，构建可信的跨境计算生态，例如联合疾病预测模型的训练。该融合减少中心化计算的延迟达50%以上，同时通过不可变账本提升审计效率。
（4）PETs与同态加密在计算网中的作用
TrustData平台集成PETs，包括ZKP、MPC、差分隐私和同态加密，运行在执行层和验证层。同态加密支持加密数据上的计算，生成加密结果，保障数据隐私，适合跨境金融风控和医疗研究场景。ZKP验证计算过程的正确性，MPC和差分隐私保护多方数据协作的隐私性。数据空间理念通过标准化协议支持跨境任务交互，为计算网提供可信基础设施。
扩展到CKKS（Cheon-Kim-Kim-Song）方案，该方案支持近似浮点运算，噪声界定为sigma < epsilon，其中$\sigma$ 为噪声标准差，epsilon 为隐私预算，以平衡计算精度和隐私保护。该方案特别适用于浮点密集型任务，如医疗影像分析中的加密卷积运算。
图8-5 技术体系图
计算架构
TrustData区块链隐私计算平台的计算框架通过双层网络架构、横向联邦学习、链上安全聚合和同态加密技术，为跨境金融、医疗、供应链和政务场景提供安全、高效的隐私计算服务。该框架主要运行在执行层（任务协调与本地计算）、互操作层（跨链交互与API标准化）和验证层（ZKP验证与结果审计），整合去中心化身份（DID）、零知识证明（ZKP）和Tcoin激励机制，通过智能合约协调任务分发、计算执行和结果验证，确保数据不出本地的联合计算。计算框架遵循数据空间理念，符合中国-东盟区域监管要求，支持高并发、可信的跨境计算协作。
图8-6 设计架构图
1. 双层网络架构设计
TrustData平台采用双层网络架构，作为计算框架的总述，包含区块链网络层（侧重共识与记录）和隐私计算网络层（侧重任务执行）。区块链网络层通过PoS和PoA混合共识机制实现节点身份认证、任务发布和结果记录，利用哈希链和Merkle树确保不可篡改性。隐私计算网络层通过链连接器与区块链网络对接，支持联邦学习、MPC和同态加密任务的执行，包含联邦学习引擎（支持横向和纵向联邦学习，适配分布式模型训练）、安全多方计算模块（基于秘密分享和同态加密实现联合计算）、差分隐私组件（通过噪声保护个体隐私）和任务调度器（优化任务分发和结果聚合）。互操作层通过跨链桥和标准化API实现任务交互，验证层通过ZKP验证计算正确性，保障跨境医疗研究和金融风控的隐私性和可信性。
图8-7 双层网络架构图
2. 横向联邦学习框架
作为双层架构的子模块，横向联邦学习框架专注于分布式模型训练，确保隐私与效率平衡。
图8-8 横向联邦学习架构图
（1）任务分发与节点选择
横向联邦学习框架通过执行层的智能合约分发任务。数据需求方通过Datawallet发布任务（如机器学习模型训练），智能合约定义任务参数、节点条件和Tcoin激励规则。质押层通过PoS和PoA混合共识验证节点资格，评估计算能力、数据质量和历史信誉，采用动态选择算法优先选取高信誉节点。互操作层通过全局退出树记录节点选择状态，支持节点动态上下线，确保任务连续性。任务分发机制优化跨境金融风控和供应链优化场景的效率，例如联合信用评分模型的训练。
（2）本地计算与安全聚合
节点在本地数据集上执行计算任务，确保数据不出本地以保护隐私。任务支持PyTorch和Pandas框架，适配机器学习和统计分析。安全聚合通过同态加密和Shamir秘密分享协议实现，节点对本地结果（如梯度）添加随机掩码后提交。验证层通过ZKP（如zk-SNARKs）验证计算过程的正确性，生成高效证明（约几百字节）。互操作层通过安全聚合算法汇总加密结果，确保无节点可反推原始数据。安全聚合支持跨境医疗数据分析，例如多中心疾病预测模型的训练。
（3）模型更新与收敛验证
任务发起方收集聚合结果，通过智能合约更新全局模型参数（如神经网络权重）。验证层通过ZKP验证模型收敛性，仅在任务结束时生成证明，降低计算开销。智能合约记录更新日志，利用哈希链确保不可篡改性。互操作层通过跨链桥分发更新参数，支持跨境金融和医疗场景的多轮优化。收敛验证通过数学方法检测模型收敛性，例如使用L2范数差值<阈值作为停止条件，确保结果准确性，满足高精度计算需求，例如跨境政务数据分析。潜在问题如非凸优化下的局部最优，通过随机初始化和早停机制缓解。
图8-9 计算架构图
3. 链上安全聚合机制
作为联邦学习补充，链上安全聚合机制通过区块链和智能合约实现去中心化协调。任务发起方通过智能合约注册任务，定义计算轮次、参与节点数量和隐私预算。节点通过链连接器执行Diffie-Hellman密钥交换和Shamir秘密分享，生成随机掩码加密本地结果（引入阈值方案：需至少t+1个节点协作才能重建秘密，以防单点故障）。智能合约协调聚合过程，消除掩码以生成全局结果，验证层通过ZKP验证聚合正确性，记录证明于区块链，利用哈希链确保不可篡改性。互操作层通过全局退出树同步聚合状态，支持跨境供应链和政务场景的联合统计分析，例如多方库存数据的聚合计算。
图8-10 链上聚合图
4. 同态加密框架
作为隐私计算的核心子模块，同态加密框架强调加密状态下的运算，支持复杂任务而无需解密。
（1）加密计算与数据隐私
同态加密框架通过CKKS或BFV方案支持加密数据上的计算，确保数据“可用不可见”。节点在密文上执行机器学习或统计任务，生成加密结果，智能合约管理任务协调和密钥分发。验证层通过ZKP验证计算正确性，无需解密数据。互操作层通过API支持跨平台结果共享，满足跨境医疗研究（如患者数据加密分析）和金融风控的隐私需求。同态加密结合数据空间理念，保障数据主权和区域合规性。
（2）计算任务的高效执行
同态加密框架通过批处理和并行计算优化执行效率。平台优化CKKS/BFV算法，降低加密计算开销（例如，CKKS方案下，单个乘法运算开销约为O(n log n)，n为多项式度，支持高并发任务）。智能合约调度任务，平衡节点负载，质押层通过PoS和PoA共识验证节点性能。验证层通过ZKP生成高效证明，减少链上验证成本。互操作层通过跨链桥支持任务结果的跨链交互，优化跨境金融和政务场景的计算效率，例如加密信用评分的快速生成。