在构建下一代智能合约时，隐私不应成为不得不妥协的对象；我们正着手解决这一问题。我们也看到，隐私缺失是阻碍机构大规模采用链上金融的最大障碍。
Chainlink隐私计算解锁了一类全新的隐私智能合约：它们在保持专有数据、业务逻辑、外部连接与计算全程保密的前提下，连接真实世界金融数据与Web2系统，并在多条区块链之间互操作。这为机构带来此前不可行的全新链上用例，例如：
Private Transactions：实现具备机密性的链上价值交换，隐藏关键交易细节，确保交易与市场头寸保持私密。
Privacy-Preserving Tokenization(RWAs)：将新型机构级RWA通证化上链，如通证化债券、私募信贷池与基金配置，而无需暴露投资者信息、交易规模或定价条款。
Confidential Data Distribution：以隐私保护方式在链上变现与安全分发你的专有数据(如基准指数、参考利率与估值)给获批订阅方，同时让智能合约在不披露底层数据的情况下执行运算。
Chainlink隐私计算让隐私保护型用例在任何区块链上成为可能。其由Chainlink Runtime Environment(CRE)驱动，CRE可创建跨区块链与既有系统执行的工作流，连接关键数据、自动化执行合规策略，并利用隐私计算。将隐私计算纳入CRE后，隐私得以贯穿交易生命周期的每个环节——从数据输入、API请求、身份验证到交易处理、跨链转移与最终结算。CRE是端到端执行隐私智能合约的一体化编排层。
全球金融体系的每一个支柱——从资本市场与外汇到货币市场与衍生品——都将隐私作为核心原则。没有隐私，机构就无法保护客户数据、交易策略或业务逻辑——这些正是现代金融中支撑信任与竞争力的资产。只有当通证化框架确保数据机密性、链上与跨链的交易隐私以及隐私保护的监管合规后，机构对区块链技术的采用才会加速。
隐私不仅能解锁如短期美债与房地产等“显性资产”的通证化，还能支持需要更强机密性与更复杂合规要求的机构级工具。然而，迄今为止，要在链上实现隐私，往往意味着构建在孤立的隐私型区块链上，或依赖专业的密码学方法，而这些在性能、互操作性或信任假设上各有取舍。这些限制阻碍了机构将专有数据上链、执行机密转账与支持完全合规的工作流。
Chainlink隐私计算改变了这一等式。得益于Chainlink Labs世界级研究团队的全新研发成果，Chainlink 隐私计算将受信任执行环境(TEE)的性能与先进、尽量降低信任的密码技术相结合，把去中心化的机密计算带到任意区块链。通过在单一架构中融合隐私、连接性、性能与可验证安全，Chainlink 隐私计算为隐私智能合约与符合机构标准、可扩展的链上市场提供了基础。
区块链天生完全透明，每笔交易与合约均向公众可见。透明性带来可验证性、开放参与与无需中介的信任，但也会使金融机构对上链交易望而却步，因为敏感业务逻辑、金融数据与客户信息可能被暴露。
受信任执行环境(TEEs)：性能出色，但需要配套防护以缓解潜在硬件层漏洞。
零知识证明(ZKPs)：在不披露底层数据的前提下证明正确性的基础性突破，适用于选择性披露、身份证明与交易机密性等用例。将其扩展到复杂的、多方参与或持续更新的金融工作流仍是活跃的研究与工程方向。
安全多方计算(MPC)与完全同态加密(FHE)：为协同私密计算与加密数据处理提供强大方法，这些技术发展迅速，但大规模、实时且对开发者友好的部署仍在演进中。
私有或许可链：提供数据机密性，但可能限制与更广泛链上生态的互操作与可组合性。
这些方法共同构成在公有账本上实现隐私的工具箱，但各自也有独特的权衡取舍。
以下概述了使Chainlink隐私计算有别于既有区块链隐私解决方案的基础性架构创新，其中包含两个全新系统：Chainlink分布式密钥生成(DKG)与Vault去中心化预言机网络(DON)。
Chainlink隐私计算提供去中心化、机构级的机密管理系统，用于长期存储机密数据。
Vault DON基于门限加密与由Chainlink DKG提供的无信任初始化，安全存储与管理机密(如API凭据、专有数据等)。该系统尽量降低信任，确保任何节点运营方或其他实体都无法获得你的凭据。
Chainlink DKG通过密码学手段将机密的访问权限分割给一组相互独立的节点运营方。当机密在机密工作流执行中被需要时，节点仅在完成全部授权检查与远程证明后，向执行该机密工作流的飞地提供一组解密份额。飞地将来自节点的解密份额重组为机密，执行机密工作流，并在执行完成后立即销毁机密。
这确保了除非用户明示授权，节点运营方与其他实体无法查看、访问或使用机密。
通过设计一个允许用户选择底层隐私技术的去中心化架构，Chainlink隐私计算为跨去中心化系统的可扩展、高效、可验证隐私奠定基础。
在初始设计中，云托管的TEE在严格的“最小必要知情”模型下处理每个工作流，只访问执行所需的最少信息。与完全密码学方法(MPC或FHE)相比，TEE通过硬件级隔离保护数据在计算中的安全，避免了沉重的计算成本，带来更优、性价比更高的性能，从而解锁此前因纯密码学方案难以实现的诸多实用型隐私用例。
同样遵循“最小必要知情”，Chainlink隐私计算的后续版本将允许用户随着相关技术成熟，选择包括TEE、ZKP、MPC或FHE在内的不同机密计算技术。
借助内置于CRE的可定制框架，用户可以编写完全私密的工作流，安全连接任意API与多条区块链，执行链上与链下操作、支付、数据请求与身份验证，且从不暴露敏感数据或逻辑。
在Chainlink隐私计算中执行的每个机密工作流都会生成关于已处理数据与已执行逻辑的密码学证明，而无需披露数据或逻辑本身。
这些密码学证明可包含额外的、由工作流指定的数据，以增强审计性与可验证性。
额外的工作流指定数据可加密给指定方(如审计人员或监管方)，确保严格的“最小必要知情”访问。
这为私有的CRE工作流带来“区块链级”的可验证性，使用户能够在不泄露敏感数据或逻辑的情况下，验证何事在何时、按何工作流被执行。
私有智能合约将链上可验证性与链下可扩展性、机密性、连接性(由CRE驱动)相结合。它们允许敏感数据与专有逻辑在保持透明性、完整性与可靠性保证的同时，被安全高效地处理。
任意区块链上的链上智能合约：使私有智能合约可访问链上流动性，以完全可组合的方式无许可集成DeFi生态，并接受任意链上请求。
Chainlink隐私计算：通过去中心化机密管理、机密且可验证的工作流执行与机密连接性，解锁私有智能合约的关键技术创新。
链下数据：私有智能合约可安全连接任意链下“真相源”——包括市场数据、参考利率、KYC/AML数据库、内部企业系统与经认证的API。借助隐私计算与Vault DON，凭据与数据访问权限保持私密，即便是敏感或受许可信息也能被安全地用于链上。这使诸如触发基于API的支付、获取通证化资产的专有基准、验证身份或对账等用例成为可能，且无需向任何第三方暴露数据或凭据。
隐私保护的连接性：以隐私保护方式使用你现有的数据与系统，在区块链、企业网络与Chainlink平台间无缝交易。
兼容公有链与私有链：在任意区块链上访问机密计算，无需迁移你的合约——一次构建，随处连接，无供应商锁定。
去中心化机密管理：所有机密数据采用门限加密，且每次计算仅解密与处理最少必要数据，降低暴露，保护专有信息。
可验证且高性能的机密计算：利用去中心化机密计算、多云部署、先进加密与可验证性，实现机构级的安全与规模。
密码学证明的工作流执行：计算在隔离的TEE中运行，并由去中心化预言机网络独立验证，提供每一步按预期执行的证据。
许多金融智能合约需要访问专有数据以服务通证化资产并促进结算。但数据提供方往往不愿在可被复制与再分发的公共区块链上公开其专有数据。
Chainlink隐私计算使数据提供方能够以隐私保护方式，仅向获批订阅者安全分发其数据。这使数据提供方可以安全变现机密信息，同时让智能合约可验证地访问可信的链下数据流，如用于对机构RWA进行估值与结算的基准指数、市场定价与公司行为数据。这些数据可用于触发自动化链上操作，例如执行通证交易。
许多金融机构要求对链上交易的特定方面保持隐私，如通证余额、交易金额与交易对手方。这对机构级RWA(如私募信贷、结构化债务与基金份额)尤为关键——交易机密性与投资组合隐私是刚需。
Chainlink隐私计算支持“私有通证”——在保持完整审计性与监管控制的同时，敏感交易信息保持私密的链上资产。它使机构能够更安全地将更广泛的金融工具通证化并在链上结算。Chainlink隐私计算简化了私有通证的设计，可同时支持链上余额与交易金额的机密性，以及收发地址的隐私。
在金融市场中，监管合规依赖身份验证，如KYC、AML或合格投资者资格。然而，许多数字资产系统暴露了超过必要的信息，带来隐私、数据泄露与监管不确定性风险。
Chainlink隐私计算使机构能够在不披露底层个人或机构数据的情况下证明合规。最简单的形式是，在机密计算中验证数字凭证，仅在链上释放特定属性(如是/否、用户21岁)。Chainlink隐私计算还可以作为“凭证再认证者”支持更高级别的身份系统。再认证的凭证可在链上被高效使用与验证，无需再次调用Chainlink隐私计算。该方法在保持用户隐私与不可关联性的同时，支持同步的链上验证。
从市场数据与支付网关到合规数据库，对API数据与服务的访问是现代金融系统的关键。当通过HTTPS将这些API连接到区块链系统时，开发者面临一个关键挑战：如何在不暴露API密钥或客户端证书等敏感凭据的情况下进行安全认证。
Chainlink隐私计算基于Town Crier理念优雅地解决了这一问题：API凭据被加密并转发至TEE，在TEE中解密并用于对外部API进行认证，随后立即销毁。该机制也可泛化到更复杂的交互：可将更多加密机密作为私有输入提供，或仅在输出中披露API响应的选定部分。例如，用户可提供加密的信用卡号，使支付提供方在不向区块链、开发者或TEE之外的任何节点暴露卡片信息的情况下安全处理交易。
Chainlink隐私计算的架构有意设计为灵活且面向未来，随着隐私增强技术研究推进与新方案日益可行，它可以支持如FHE等创新技术。这样可确保系统保持前瞻性，并让用户能够根据自身需求选择所用的隐私计算技术。
如果你是希望使用Chainlink隐私计算构建私有智能合约的机构或Web3协议，请联系我们。你也可以阅读Chainlink隐私计算白皮书以了解更多：
