当人工智能迈过图灵门槛，区块链重塑信任架构，数据悄然取代能源成为新时代文明的核心资源。然而，在这场科技浪潮中，一个古老而深刻的问题正重新浮现：人类是否还能拥有真正的隐私？
The greatest enemy of knowledge is not ignorance, it is the illusion of knowledge. ——Stephen Hawking
隐私计算（Privacy Computing）应运而生。它并非单一技术的突破，而是密码学、分布式系统、人工智能和人类价值观长期博弈的结果。自20世纪末多方安全计算、同态加密等理论框架提出以来，隐私计算逐渐演化为应对“数据失控”时代的关键护栏——在不暴露原始数据的前提下，实现合作计算、共享价值与重建信任。
这是一段仍在书写的技术史，也是一场关于“自由意志能否在算法世界存活”的哲学思考。隐私计算，或许是通往答案的第一扇门。
一、萌芽期（1949年–1982年）：现代密码学的起点
1949年：香农与信息论的开端
1949年，克劳德·香农在论文《保密系统的通信理论》中首次以严格的数学方法分析了通信系统的安全性。他利用信息论定义了“完善保密性”，指出只有一次性密码本（one-time pad）能够满足严格意义上的安全需求。香农的研究奠定了现代密码学的理论基础。
香农在其1948年论文《通信的数学理论》中提出的经典通信模型，展示了信息源、编码器、信道、解码器和信息接收者之间的关系
香农的研究充满创造性，他用直观的类比解释复杂概念，例如将信息传输类比成水流、熵类比成不确定性。据趣闻记载，他还曾在实验室走廊骑独轮车放松和激发灵感。
1976年：Diffie-Hellman的突破
1976年，Whitfield Diffie和Martin Hellman在《密码学新方向》一文中提出了公钥加密的概念，并设计了Diffie-Hellman密钥交换协议。这一协议基于离散对数问题，首次实现了无需预共享秘密即可安全交换密钥。
该图展示了Diffie-Hellman密钥交换的基本流程，Alice和Bob通过公开信道交换信息，最终生成共享的密钥，而不被窃听者得知
这项研究从根本上改变了密码学领域，为数字签名和其他现代安全协议奠定了基础。
1977年：RSA算法诞生
1977年，麻省理工学院的Ron Rivest、Adi Shamir和Leonard Adleman联合发明了著名的RSA算法，这是首个实用的非对称加密算法。其基于大素数因子分解问题，通过复杂的数学推导和计算机实验构造出实用的非对称加密机制。
该图展示了RSA加密和解密的过程，包括公钥和私钥的生成，以及如何使用公钥加密和私钥解密信息
1978年：同态加密的雏形
1978年，Rivest、Shamir和Adleman在提出RSA算法后，又探索了加密数据的计算可能性，即同态加密的概念。这一前瞻性问题引发了未来三十多年密码学界的持续探索。
该图展示了同态加密的概念，即在密文上直接进行运算，解密后得到的结果与在明文上运算的结果一致
1979年–1982年：密码学百花齐放
在此期间，密码学领域迎来了诸多开创性成果。Adi Shamir提出了秘密分享方法；Michael Rabin提出了不经意传输（Oblivious Transfer）；姚期智在1982年提出了著名的“百万富翁问题”，直接启发了后续安全多方计算（MPC）的研究热潮。
通过2个点可以绘制无数个2次多项式。需要3个点才能唯一确定一个2次多项式。此图仅供参考——Shamir的方案使用有限域上的多项式，这在二维平面上不易表示
二、探索期（1983年–1999年）：理论爆发与隐私工具雏形
1985年：零知识证明的诞生
1985年，Shafi Goldwasser、Silvio Micali和Charles Rackoff提出了零知识证明（Zero-Knowledge Proof，ZKP）的概念。他们设计出一种交互协议，让验证方相信提供证明的人确实掌握某个信息，但无法推断具体细节。
该图展示了零知识证明的基本流程，证明者（Prover）向验证者（Verifier）证明其拥有某个秘密信息，但在此过程中不泄露该信息本身
1986–1987年：安全多方计算的突破
1986年，姚期智教授提出了混淆电路（Garbled Circuit）技术，巧妙地实现了两方安全计算协议。紧随其后，1987年，Oded Goldreich、Silvio Micali和Avi Wigderson提出了GMW协议，将安全多方计算扩展到多方场景。
该图展示了姚期智提出的混淆电路（Garbled Circuit）技术的基本结构，演示了如何通过电路混淆实现两方安全计算
1996年：联邦学习的早期设想
1996年，David W. Cheung提出了用于分布式系统中的关联规则挖掘算法，其核心思想与后来流行的联邦学习不谋而合。
该图展示了Paillier加密方案的并行加密过程，说明了如何在密文状态下进行加法运算
1999年：加法同态加密的实用化
1999年，Pascal Paillier提出了一种新的加法同态公钥加密方案，允许密文直接进行加法运算而无需解密。
三、成长期（2000年–2018年）：隐私计算框架成型
2006年：差分隐私的开创
2006年，Cynthia Dwork提出了差分隐私（Differential Privacy）理论，为大数据时代的隐私保护提供了严格的数学保障。
该图展示了差分隐私的基本机制，通过在查询结果中加入随机噪声，保护个体数据的隐私
2009年：全同态加密与可信执行环境（TEE）的突破
2009年是密码学发展的关键一年。IBM的Craig Gentry提出了首个全同态加密（Fully Homomorphic Encryption, FHE）方案，使加密数据在云计算等场景中得到了安全高效的应用。
该图展示了全同态加密的工作流程，说明了如何在密文状态下进行任意计算，并在解密后获得正确结果
2013年：医疗联邦学习的先驱
2013年，王爽教授团队率先提出医疗联邦学习系统EXPLORER，解决了分布式医疗数据上的安全模型训练难题。
四、应用期（2019年–2024年）：隐私计算走向实用
2019年：联邦迁移学习与FATE系统的诞生
2019年，杨强教授及其团队推出联邦迁移学习理论与开源系统FATE，推动了联邦学习技术的产业化与工程化进展。
该图展示了FATE系统的架构，说明了如何通过联邦学习实现跨机构的数据协作与模型训练
五、密码学走向千家万户（2025年至今）：ZEROBASE阶段
2025年：ZEROBASE的崛起与普惠隐私计算
2025年，隐私计算进入ZEROBASE阶段。ZEROBASE项目以去中心化、易用的架构，将隐私计算带入普通用户的日常生活。
在ZEROBASE网络中，节点被划分为不同的子集，每个子集由一个HUB管理。每个HUB只记录其负责的NODE的状态信息，这意味着NODE只与其相应的HUB通信。在这种架构中，即使NODE数量增加，通过添加更多HUB，系统也可以继续平稳运行
ZEROBASE：技术创新与社会共识
ZEROBASE开发了高度优化的ZKP电路，实现了每秒超过1000次的证明生成速度，并推出了多个创新应用，包括zkLogin、zkCEX和zkStaking。
ZEROBASE的吉尼斯世界记录密码学挑战预热活动页面
ZEROBASE吉尼斯世界纪录挑战的重要意义
ZEROBASE发起的吉尼斯世界纪录挑战不仅证明了隐私计算技术可以实现大规模公众参与，更表明了技术普惠与社会共识的重要性。
我真的很喜欢斯蒂芬·霍金，在ZEROBASE游乐场你可以驾驶霍金，让他旋转和跳跃。哦，我是世界上最聪明的人！让我们乘坐时速70英里的飞行轮椅——由霍金本人驾驶！
游乐场入口：https://zerobase.pro/playground/index.html
未来目标：构建全球化的隐私计算基础设施
随着隐私计算逐步走出实验室，它正在悄然重塑人类协作的底层秩序。一个农民可以用隐私算法预测气候变化，一位身处偏远地区的患者也能用可信AI安全共享病例、获得全球最优解。
回望今天，这场变革或许才刚刚开始。但正如互联网从协议走向世界，隐私计算也终将走向每一个普通人。
真正值得铭记的，不是某一次技术的飞跃，而是我们共同选择以何种方式，走向一个更自由、更安全、更可信的数字文明。
