詳解Grants計劃項目DataToken：跨域的分布式數據管理和遠程計算中間件_ATA

編者按：本文來自PlatON，Odaily星球日報經授權轉載。本文介紹了Grants計劃中由OwnershipLabs團隊領銜的Compute-to-Data項目，本項目將基于PlatON和Rosetta，實現一套跨域的分布式數據管理和遠程計算中間件(DataTokenSDK)，以確保數據共享利用的全流程可以被精準追蹤和審計。背景和意義

|項目目標隨著大數據技術的高速發展，數據已然成為眾多公司的重要資產和商業引擎。但數據流通存在壁壘，傳統的IT技術棧無法同時滿足數據跨域計算、用戶隱私保護和數據監管審計三者。而區塊鏈的多方對等共識、信息不可篡改等特性，使其在數據確權、數據授權、數據溯源等方面有巨大的應用潛力。為了實現數據資產不出私域下的安全可信流動，本項目將基于區塊鏈和密碼學，實現一套跨域的分布式數據管理和遠程計算中間件(DataToken)，并確保數據共享利用的全流程可以被精準追蹤和審計。|項目價值當前業務部門間、機構間相互隔離，跨域數據共享難的原因在于，一旦數據資產離開私域，將面臨第三方的數據沉淀收集甚至轉賣等風險，難以保證所有者的核心利益。同時，數據集中通常包含了許多用戶數據，監管機構對規范用戶數據共享的要求正日益增長，用戶隱私保護和數據主權的法規也正在不斷設立。當前的隱私計算方案實現了原始數據不出私域下的多方數據協作，但并未確保私域數據的融合計算經過嚴格的權限管理，難以滿足監管對數據應用主體和數據托管主體的合規要求，同時用戶仍不具備其數據使用全流程的知情權。本項目將提供簡單易用的跨域數據融合計算SDK，實現數據不動、算法動的分布式計算服務規范(compute-to-data)。在企業/用戶完全控制其數據資產的前提下，允許數據需求方將可信的遠程算法發送到數據側進行本地計算，同時確保數據操作全流程可追蹤可審計。數據所有主體將「預先」獲知其數據資產將被誰、被如何處理分發，從而對數據的本地計算權進行自主授權，數據應用主體也可以更合規地利用跨域數據資產來進行數據協同分析。不同于OceanProtocol的面向單域數據的遠程計算方案，本項目提出的DataTokenSDK可以在多個數據源(及其用戶子數據)和多個算力上定義可信的分布式計算工作流，能夠追蹤數據跨域融合計算的全過程。相信只有通過可信全面的數據共享使用信息，市場的價格發現機制才能為數據進行合理的定價，從而構建萬億美元數據市場。此外，本項目將基于PlatON和Rosetta來實現DTSDK和可追溯的聯合AI，為社區生態的發展有著非常積極的意義。核心原理

dYdX：將于8月11日啟動公共測試網2:8月4日消息，dYdX發推稱，將于UTC時間8月7日17:00（北京時間8月8日1:00）關閉dYdX Chain公共測試網1，之后將于UTC時間8月10日17:00（北京時間8月11日1:00）重置并重啟公共測試網2。[2023/8/4 16:18:43]

|問題描述在本項目的設定中，一個多方數據協作任務的參與主體包括數據源方、算力提供方、算法提供方和數據應用方。聯合計算問題通常可以用下圖的嵌套結構來表示：一個數據源可由多個子數據源構成，一個遠程算法可應用在多個數據源和多個計算力上，一個任務也可以由多個算法階段構成。

數據、算力、算法等都可以被理解為資產，用數據Token(DataToken,DT)來進行唯一標識，不同資產具有不同的元信息(metadata)，用分布式文檔對象DDO來表示。鏈上維護了一份DT注冊表，可以快速定位鏈下DDO的IPFS存儲位置：

其中proof=hash(metadata)，type區分數據、算力、算法資源，endpoint為服務端點，extra_params里可包含名稱、描述、提供方、價格等信息。child-dts=，為空則表示底層資源。一個企業數據源DDO可以用這樣的結構來表示，其中包含多個用戶數據構成的DT列表。|遠程計算規范為了實現跨域的分布式計算，資產DDO的數據結構不僅包含多個子DT標識符，還應包含對這些資源的操作代碼哈希。以兩家銀?聯合建模為例，第三?科技公司提供算法：

Atomic Wallet：繼續與加密調查員、當局和交易所合作追蹤和凍結可疑的存款:金色財經報道，Atomic Wallet官方發布6月3日事件聲明。官方稱，概括地說，不到0.1%的Atomic應用程序用戶受到了影響。自那以后，沒有新的案例被報告。在最新的應用程序版本中，沒有一個可能的問題被確認為可能導致大規模的漏洞。構建是由外部審計師驗證的。我們的安全基礎設施已被更新。我們繼續與加密貨幣調查員、當局和交易所合作，追蹤和凍結可疑的存款。下一步將致力于制定一個法律框架，以扣押資金并在受影響的用戶中進行分配。謹防社交媒體上的冒名頂替者。[2023/6/22 21:53:36]

其中，op_1、op_2為秘密共享操作，op_3、op_4為SS碎片上的聯合AI操作。算法DDO中包含了對四個資源的工作流存證，表示私域數據庫中的原始數據經過秘密共享后，發送到聯邦域算力上進行聯合建模。例如金融科技公司C為兩家銀行A、B提供客戶畫像和聯合風控服務。假設銀行的原始客戶數據位于私域網絡的數據庫中，可以通過秘密共享SS將客戶數據加密傳遞到銀行間的聯邦域網絡，在密文基礎上進行MPC聯合建模。資產所有者應能快速設置DDO中的遠程計算規范，如支持的操作、分布式工作流等，為此首先要規范化操作代碼，形成一系列可信的遠程代碼模版。操作代碼也可以用其哈希來唯一標識并上鏈，代碼腳本存儲在IPFS當中，這個步驟可以由系統管理員來執行。這樣，DDO中的supported_ops和workflows就可以用統一的代碼標識符來進行配置：

USDC Treasury銷毀78,220,647 USDC:金色財經報道，數據顯示，USDC Treasury銷毀78,220,647 USDC（價值約78,220,647 美元）。[2023/4/25 14:24:35]

當child-dts列表為空時，workflows也應該為空。此時supported_ops表示該底層資產支持的本地代碼操作(的鏈上標識符集合)，例如支持聯邦學習的移動端用戶數據。當child-dts列表不為空時，supported_ops表示該資產的所有子dt一致支持的操作；同時可在workflow中定義更為復雜的分布式工作流，set_ops中包含了對各個子dt的具體操作，configs中可附帶運行參數或指明工作流的計算順序。|任務工作市場高層資產在執行實際計算前，需要獲取低層資產的使用授權。而低層資產通常會驗證高層資產DDO中的操作代碼是否符合自己的支持條款，滿足即在鏈上授權。在復雜的實際問題中，可以使用層次化的代理結構，例如，dt_1授權給dt_2，dt_2授權給dt_3，可以認為dt_3所有者獲取了dt_1資產的本地操作權限。通過這種方式，算法提供方可以在企業數據源下的用戶數據本地執行計算。值得一提的是，在多方數據協作任務中，獲取授權不意味著可以立即發起遠程計算，否則低層資產無法追蹤其全流程使用情況，只有所有參與方都授權后才可執行實際計算。我們設計了一個鏈上的任務工作市場，作為算法DT的終止狀態，當一可信機構將該DT存證到任務工作中后，意味著有人為該遠程計算擔保，并已取得所有授權。低層資產也可以獲知其將如何被使用、以及被誰使用(具體操作是，在鏈上查詢自己是否授權過該算法DT或其子DT的...的子DT)。MVP交互流程

Optimism將于下周公布1000萬枚OP分配細節:金色財經報道，以太坊二層擴容方案Optimism第二輪追溯性公共產品募資（RetroPGF 2）投票現已結束，Optimism表示，將在下周公布有關RetroPGF 2中的1000萬枚OP分配細節。RetroPGF第2輪將向支持OP Stack開發和使用的公共產品分發1000萬枚OP代幣。[2023/3/24 13:23:22]

DataTokenSDK允許在分布式資源上進行可信可追溯的計算，并將提供三個場景MVP：1）企業間數據協作；2）用戶級邊緣計算；3）可追溯的隱私AI。|企業間數據協作考慮簡單的兩方縱向聯邦學習，例如金融科技公司C為兩家銀行A、B提供聯合風控服務。假設銀行的原始客戶數據位于私域網絡的數據庫中(安全性等級高)，在保證數據安全且操作可審計的情況下，可以通過密碼學方案(如秘密共享SS)將客戶數據加密傳遞到銀行間的聯邦域網絡(安全性等級稍低)，在密文基礎上進一步實現MPC聯合建模。在這里，銀行A、B同時作為數據源方和算力提供方，金融科技公司C則是算法提供方和數據應用方。MVP流程如下：1.合約部署方為系統管理員，添加A、B、C的機構名和賬戶關系，同時將SS和MPC代碼哈希注冊到鏈上，腳本存儲在IPFS中；2.銀行A、B用DT/DDO描述私域數據和聯邦域算力的服務條款，前者應支持SS操作，后者應支持MPC操作，生成四個dt標識符和四個ddo。將ddo存儲在IPFS中，將dt、storage_path和proof注冊到鏈上；3.公司C對數據/算力DT進行組合，填充child_dts以及對各資源的代碼哈希，生成算法dt后存IPFS并上鏈；4.銀行A、B分別驗證算法dt是否滿足資源使用條款，驗證通過后，在鏈上將數據/算力dt授權給算法dt；5.公司C在鏈上任務市場新建一個任務，并將算法dt提交到該任務的工作下；6.公司C遠程操作銀行A、B的數據/算力。各銀行需要核實該算法dt是否取得授權、所有者簽名、任務工作狀態等。通過的話，從IPFS下載代碼腳本，并執行本地計算。|用戶級邊緣計算考慮簡單的移動端橫向聯邦學習，例如智慧醫療公司B希望在穿戴式設備提供商A的所有用戶數據上進行心臟病預測模型訓練。用戶數據都在移動設備本地，用u_1,u_2,...,u_n表示。在這里，提供商A是數據源方，包含了諸多用戶數據，公司B則是算法提供方和數據應用方。計算過程都在數據私域完成，沒有顯示的算力提供方，即設備商A運行梯度聚合(如FedAverage)，用戶設備運行橫向模型計算(EdgeComp)。MVP流程如下：1.合約部署方為系統管理員，添加A、B的機構名和賬戶關系，同時將EdgeComp和FedAverage代碼哈希注冊到鏈上，腳本存儲在IPFS中；2.設備商A為其生態用戶添加身份，設置一個鏈上用戶注冊表，用于控制資產發布；3.n個用戶和設備商B都注冊數據資產。用戶ddo中應支持EdgeComp操作，設備商DDO中應對n個用戶dt進行組合，并定義工作流,workflows=]，即在用戶設備上運行橫向模型，在設備商的私域聚合梯度；4.醫療公司B注冊算法資產，其中包含設備商dt，并定義工作流，workflows=]，表示該算法直接使用數據源B的工作流；5.用戶驗證設備商的數據源dt，設備商A則驗證算法dt，均判斷滿足資源使用條款后，在鏈上完成dt間的授權關系；6.醫療公司B在鏈上任務市場新建一個任務，并將算法dt提交到該任務的工作下；7.醫療公司B向設備商A發起遠程操作請求。設備商A核實算法，通過的話，首先告知所有用戶，隨后運行FedAverage；8.用戶接收設備商A的消息，具有數據利用的知情權(可根據鏈上的任務工作市場和dt授權關系信息進行追溯)，隨后運行EdgeComp。在以上的過程中，設備商A和醫療公司B都不接觸到原始的用戶數據，只拿到中間數據或結果數據。各方都知道自己的資源被如何使用，用戶也在確認授權后才執行本地計算。|可追溯的隱私AI本項目在Rosetta基礎上實現可追溯計算的隱私AI，rtt-tracer。該MVP將結合DataToken組件進行開發，實現安全多方計算下的聯合模型。除了DT全功能外，還涉及簡單的資產服務部署和聯合計算功能：1.基于rtt的聯合模型，提供用戶信用違約等樣例，在鏈上注冊為可信OP模版；2.基于flask來部署資產服務，包括私域數據的本地計算和聯邦域算力的代理計算。在這個過程中，數據應用方會向多個資產方的flask服務發送實際的授權請求和遠程計算請求。資產方驗證請求后，下載可信rtt代碼進行本地計算或聯合計算。監管機構也可以查詢資產使用情況。|里程碑與展望完整的項目將基于Platon區塊鏈和Rosetta隱私計算框架，涉及dt-contracts、dt-web3、dt-asset、dt-sdk、rtt-tracer等5個代碼倉庫，團隊將盡快開源。總結來說，該項目更多是對多方數據協作的全流程進行資產化上鏈。后續將跟Rosetta進行深度綁定，形成一系列可信的分布式計算OP模版，并提供一站式多方數據協作門戶平臺，用可視化的交互界面來進行數據協作和數據追溯。

BTC 7至10年活躍量達5年低點:金色財經報道，Glassnode數據顯示，BTC 7年至10年活躍供應量達到5年低點，數值為1,225,732.841 BTC。[2022/8/31 13:00:08]

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