V神提「隱私池」技術!透過「群集」揪出壞蛋,保有隱私又能證明清白的魔法是什麼?
V神提「隱私池」技術!透過「群集」揪出壞蛋,保有隱私又能證明清白的魔法是什麼?
2023.09.07 | 區塊鏈
##### 解決隱私和犯罪問題!V神提「隱私池」解方

隨著人們對區塊鏈隱私的擔憂日益加劇,政府也開始打擊利用混幣器隱藏身分,並進行洗錢的犯罪集團,以太坊網路的創辦人維塔利克·布特林(Vitalik Buterin,又稱V神)和另外四位產業專家合著了一篇研究論文,並提出一項名為「隱私池」的新技術功能,這種「基於智慧合約的隱私增強協議」,將能把涉及犯罪活動的交易與一般用戶的交易分開。

這篇文章名為《區塊鏈隱私和監管合規:邁向實際平衡》,由以太坊共同創辦人 Vitalik Buterin、鏈上分析公司Chainalysis的雅各布·伊勒姆(Jacob Illum)、巴塞爾大學(Universität Basel)的馬蒂亞斯·納德勒(Matthias Nadler)與法比安·沙爾(Fabian Schär),以及隱私池的阿明·蘇萊曼尼(Ameen Soleimani)等人共同發佈。

文章中提到近期最流行的混幣器「Tornado Cash」,它讓用戶在存入和提取加密貨幣,又不需要在兩個地址之間建立可識別的連結,不過最近卻遭到美國當局提起刑事訴訟,指控其被不良行為者如北韓駭客組織Lazarus使用。

V神指出,Tornado Cash是解決隱私問題一個很好的解決方案,但大部分情況下,很難證明自身和網路犯罪活動沒有關聯,而利用零知識技術的隱私池,理論上就可以部分解決這個問題。

透過將正當交易集中在一起,當某人進行交易時,用戶就可以證明他們的交易來自其中一筆已知的合法來源,而不是犯罪行為。「所有持有『合法』資產的用戶都有強烈的動機,並且有能力證明自己是正當群體中的成員,而壞人將無法提供證據。」

##### 「隱私池」的運作方式是什麼?

V神以一個簡單的例子舉例。

假設現在有五個用戶:Alice、Bob、Carl、David和Eve。前四個是誠實守法的用戶,但他們希望保護自己的隱私,而Eve是壞蛋。

當其中一個用戶想要提款時,可以選擇「群集」,而這個群集必須要包括自己的存款。為了避免自己的資金視為可疑來源,這些用戶勢必不會讓Eve進入他們的群集中,這樣就也能證明自己和Eve沒有關係。但Eve當然也不想自己被排除在外,所以就會建立一個五個人都在的群集,希望可以混淆他人。

由於Alice、Bob、Carl和David等人在各自的群集中,都包含了其他幾位用戶,並排除已知非法來源的Eve,因此對於觀察者來說,還是可以很容易就發現到Eve應該「有點問題」。

隨著越來越多的監管機構在打擊區塊鏈上的犯罪活動,V神希望證明技術創新也能夠遵守法規。「在許多情況下,隱私和監管合規被認為是不相容的。但如果隱私增強協議能讓用戶證明資金來源的某些屬性,那麼事情就不一定必須如此。」

參考資料:coindesk、cointelegraph

核稿編輯:高敬原

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
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隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

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2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

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面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
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媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
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這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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