区块链与数据共享 习题及答案汇总 闾海荣 第1-10章 引论-展望

第一章引论1.您是否对共享经济的成功案例做过了解？如有，请阐释该案例是依靠何种手段取得盈利和成功的?答案：滴滴出行-滴滴利用移动互联网将空闲私家车资源与需要用车服务的乘客进行匹配,实现供需双方的共赢。滴滴通过抽取平台佣金的方式获利。共享充电宝-通过共享模式提供随时随地充电服务,使用者付费租用,运营商通过充电费获利。共享健身房-将闲置场地转变为健身房,实现场地资源的充分利用,通过会员制和课程收费获利。2.除了数据共享，您认为在什么领域的共享将有可能取得重大的成功?答案：知识和技能共享-个人可以通过在线平台共享自己的知识和技能,获得收入。这些平台可以将供需连接,实现知识的高效利用。共享办公空间-可以将闲置的办公场地进行灵活调配,打造成创业者和自由职业者的共享办公空间,降低他们的初始成本。医疗资源共享-通过互联网和数据共享,可以提高医疗资源如医生、医疗设备的利用效率,降低医疗成本。共享充电基础设施-在公共场所建立电动车充电和电池更换的基础设施,为电动交通工具提供充电和电池更换服务。第二章数据共享的现状1.区块链技术对于数据安全保障和共享最主要的意义是什么?答案：去中心化。区块链系统不存在中心节点,数据记录和传输全靠网络节点共同维护,prevents单点故障风险。不可篡改。区块链采用密码学机制,使得数据一旦写入就无法篡改,保证了数据的真实可靠。可追溯。区块链上的所有数据活动都将留下不可逆的记录,可永久追溯数据来源和流转线路。访问控制。区块链可通过算法保证参与方的身份识别和授权验证,从而实现访问控制。加密传输。区块链网络采用加密算法,使数据只有授权方才能解密访问,保证传输安全。智能合约。区块链上的智能合约可以根据预设规则自动执行和处理数据,简化流程,降低操作成本。赋能数据共享。区块链可保护共享数据的安全性和可靠性,促进不同机构之间的责任共担和信任合作。2.在工作和学习中，你是否有遇到需要进行数据共享的场景，是如何解决的?答案：略。第三章区块链与数据共享技术1.除了6层架构，区块链还有哪些架构模型?答案：区块链的常见架构模型还有:（1）分层架构(LayeredArchitecture)将区块链系统分为数据层、网络层、共识层、激励层、合约层、应用层等不同层级。每一层负责不同的功能。（2）模块化架构(ModularArchitecture)将区块链的不同功能和组件模块化,如记账模块、数据存储模块、节点通信模块等。利于系统扩展和定制。（3）联盟链架构(ConsortiumBlockchainArchitecture)适用于私有链,由多个组织节点共同参与一个区块链网络的维护。通过访问控制保证交易的私密性。（4）侧链架构(SidechainArchitecture)主链与侧链分离,侧链负责处理主链上的交易数据,保证主链的性能。侧链与主链数据可互相验证。（5）跨链架构(Cross-ChainArchitecture)不同区块链网络之间通过通信协议和数据交换实现互操作和资产转移。（6）分片架构(ShardingArchitecture)将区块链网络拆分为多个片(Shard),以提高交易处理效率和扩展性。2.区块链与比特币有什么关系?答案：（1）比特币是第一个应用了区块链技术的加密数字货币。（2）比特币的交易记录保存在区块链上,区块链提供了比特币去中心化、不可篡改的交易账本。（3）比特币网络由运行比特币协议的节点组成,这些节点共同维护一个公共的分布式区块链账本。（4）比特币的产生和交易需要区块链的共识机制,通过诸如工作证明等算法完成。（5）比特币网络的运行保证了比特币系统的去中心化、安全性、不可篡改性。（6）区块链技术为比特币提供了基础架构和技术支撑,使比特币成为第一个成功的加密数字货币。（7）比特币的成功推动了区块链技术的广泛研究和应用,是区块链得以大规模应用的重要原因。（8）但是区块链技术的应用范围不限于数字货币,也可用于智能合约、供应链管理等其他领域。3.什么是共识算法?目前有哪些共识算法?答案：共识算法是区块链系统中使网络中的节点就区块内容达成一致的算法。它的主要作用是在去中心化的区块链网络中,在没有信任的节点之间就数据达成一致,从而维护区块链的安全。常见的共识算法有:工作证明(ProofofWork,PoW)；持有量证明(ProofofStake,PoS)；代理持有量证明(DelegatedProofofStake,DPoS)；实用拜占庭容错(PracticalByzantineFaultTolerance,PBFT)等等。4.拜占庭问题是什么?答案：拜占庭问题(ByzantineProblem)是在分布式系统中,当系统存在不可靠节点时,如何就数据达成一致的问题。具体来说：1.在分布式系统中，存在一些故障节点或作恶节点,它们可能发送错误或相互冲突的信息到网络中。2.这会导致网络中的正常节点无法就系统状态达成共识,陷入混乱。3.系统需要有容错机制,在存在上述故障节点时,可以容忍这些故障,并让正常节点就系统状态达成一致。4.这就是拜占庭问题要解决的问题。该问题最早由莱斯利·兰伯特在1982年的论文中提出。5.区块链系统中也存在拜占庭问题,需要使用容错算法如拜占庭容错来解决这一问题。6.拜占庭容错可以在系统中1/3的节点失效或作恶的情况下仍能保证系统的一致性和正确性。5.区块链的核心技术有哪些?答案：区块链的核心技术主要包括:1.分布式账本技术区块链是分布式节点共享的账本,可以记录交易信息,实现点对点传输,去中心化。2.加密算法区块链使用密码学保证网络安全,主要应用了哈希算法、数字签名、非对称加密等算法技术。3.共识机制实现分布式节点就账本达成共识,例如POW、POS、DPOS等。4.智能合约自动执行合约条款的计算机协议程序,无须第三方机构参与。5.P2P网络技术区块链基于P2P技术建立网络,节点可直接交换数据和交易信息。6.数据结构区块链的数据结构包括账本数据、区块、Merkle树等。7.持久化技术将数据保存到数据库和文件中,节点重启后可重新同步区块链数据。8.模块化设计组件化的架构和协议设计,提高区块链系统的灵活性。6.在区块链的实操中，智能合约的部署为什么建议使用虚拟机?如果不使用虚拟机部署,智能合约会出现什么情况?答案：在区块链的实操中建议使用虚拟机部署智能合约,主要出于以下考虑:1.隔离执行环境虚拟机可以为智能合约代码提供一个隔离的沙箱执行环境,防止代码影响主机系统。2.重复部署虚拟机可以随时重置到干净状态,方便对同一智能合约进行多次测试部署。3.移植性虚拟机增强了智能合约的移植性,可以在不同主机上进行部署。4.安全性虚拟机为智能合约运行提供硬件级别的隔离,可以防止代码泄露主机敏感数据。5.减小风险虚拟机可以在部署试运行后直接删除,降低代码错误对系统的损害。如果不使用虚拟机,直接在主机OS上运行智能合约,可能会面临:1.依赖和兼容问题2.意外损坏系统文件3.恶意代码安全风险4.部署环境准备复杂5.测试和移植困难等问题。7.除了在币圈有很成熟的应用，区块链还有哪些场景的应用?答案：区块链技术除了在数字货币领域的应用之外,还有以下主要的应用场景:1.供应链管理通过区块链记录产品的来源和流转信息,实现供应链的透明和可追溯。2.物联网在物联网系统中利用区块链进行设备身份管理、数据共享和交易。3.能源管理通过区块链平台实现能源生产、存储、交易等新模式。4.医疗保健在医疗系统中利用区块链保护患者隐私,并管理医疗记录。5.智能城市智能城市中的数据和交易可以使用区块链技术进行管理。6.数字身份认证区块链可以用来建立去中心化的数字身份认证系统。7.数据共享在不同组织之间利用区块链进行隐私保护的可信数据共享。8.防伪溯源通过区块链追踪产品来源,实现防伪和溯源。8.什么是默克尔树（哈希树)?有什么作用？答案：默克尔树(MerkleTree)也称哈希树,是一种二叉树结构,用于高效地验证大型数据结构内容。其主要作用有:1.提高区块链中交易的验证效率。可以只下载部分Merkle树来快速验证交易,而不必下载整个区块。2.减小存储空间。Merkle树用哈希摘要存储数据,大幅减少存储需求。3.确保数据完整性。如果数据被非法修改,对应Merkle树分支也会改变,可以检测出来。4.允许节点进行分层数据同步。节点只需要下载叶节点到根节点的Merkle分支,就能验证数据。5.提供碎片数据检索方式。可以通过查询Merkle树只获取所需特定数据片段。6.支持简单可扩展的并行处理和并发控制。7.用于简化证明系统中的证明验证过程。第四章隐私保护与数据共享技术1.你了解哪些隐私泄露的经典案例?在工作学习生活中，是否遇到隐私泄露的场景?答案：这里是几个经典的隐私泄露案例:（1）Facebook泄露用户数据给CambridgeAnalytica。2018年爆出Facebook向第三方机构CambridgeAnalytica泄露了数千万用户的个人信息,被用于政治营销。这是互联网历史上最大的隐私泄露事件之一。（2）雅虎数据泄露事件。2013年和2014年,雅虎遭遇两次大规模的数据泄露,影响约30亿用户。泄露的信息包括用户名、邮箱、密码等。这损害了雅虎的声誉和用户的隐私。（3）EquifaxDATA泄露。这家信用报告机构在2017年发生数据泄露,导致1.47亿用户的个人信息泄露,包括社保号、出生日期等敏感信息。这成为有史以来对美国消费者最严重的泄密事件之一。（4）抖音隐私泄露。2022年有报道指抖音应用会收集大量用户隐私数据并传输到中国服务器,引发各国对安全和隐私的担忧。2.大数据生命周期的各阶段分别有哪些隐私保护技术?它们主要的目的和风险是什么?答案：大数据生命周期主要可以分为数据采集、数据存储、数据分析、数据应用几个阶段。每个阶段主要的目的和风险如下:数据采集阶段:去标识化技术,如打乱数据顺序,删除用户名等直接标识信息,以防止将数据与特定个人相关联。风险是去标识化处理不当可能导致数据可逆。数据存储阶段:加密技术,使用访问控制,避免未授权访问数据。风险是数据被黑客攻击解密。数据分析阶段:差分隐私技术,在统计分析结果中加入随机噪音,防止推断出单个数据样本。风险是加入过多噪音会降低分析效果。数据应用阶段:数据minimization原则,仅收集必要的数据,删除不需要的用户数据等。风险是过度删除数据导致模型训练不足。3.比特币和区块链系统中的隐私风险有哪些?目前有哪些可用的解决方案?答案：比特币和区块链系统主要面临以下隐私风险:1.可追踪性。比特币的交易账本是公开透明的,交易双方的钱包地址可被追踪,可能会泄露用户身份信息。2.数据关联。通过区块链数据与其他信息源的关联分析,有可能识别出用户身份。3.快照风险。从比特币快照(Snapshot)中可以分析出隐私信息。4.流量分析风险。通过监控节点流量可以推断出一些隐私信息。目前主要的解决方案包括:1.比特币混合器(BitcoinMixer)。将比特币与其他用户的币混合,以隐藏交易源。2.匿名加密货币。如门罗币提供匿名支付功能。3.准零知识证明。可以隐藏区块链交易的源和目的。4.引入诸如CoinJoin,CoinSwap等协议,增加交易的匿名性。5.使用隐私中心化钱包,不记录用户交易。4.零知识证明有哪些性质?请阐述其主要流程。答案：零知识证明的主要性质有:1.完全零知识-证明者不泄露任何知识给验证者。2.可交互-证明者和验证者之间存在交互。3.可证伪-验证者可以检验证明的正确性。4.可组合-多个零知识证明可以组合成更复杂的证明。零知识证明的主要流程:1.建立:证明者选择一个秘密,构建一个predicate谓词,predicate关于秘密的命题成立。2.提交:证明者构造一个proof,不泄露predicate中的秘密,提交给验证者。3.质询:验证者给proof提出质询,要求证明者回应。4.回应:证明者在不泄露秘密的前提下,回答验证者的质询。5.验证:验证者根据proof和回应,确认predicate成立,则证明通过。5.同态加密有哪些主要类型?它们的特点分别是什么?答案：同态加密主要可以分为以下几类:1.部分同态加密(PHE):只支持加法或乘法运算的同态加密。例如Paillier加密。2.quelque同态加密:同时支持加法和乘法运算。例如RSA算法。3.全同态加密(FHE):可以支持任意运算的同态加密。例如Gentry提出的第一种FHE方案。不同类型同态加密的特点是:PHE:效率高,仅支持单一运算。quelque:支持部分运算,效率一般。FHE:功能完整但效率低,计算量大。6.安全多方计算的特点是什么?有哪些可能的应用场景?答案：安全多方计算(SecureMulti-partyComputation,SMC)的特点是:1.在不借助可信第三方的前提下,让多方共同计算,而保护单个参与方的隐私。2.通过加密、分布式点对点计算实现输入数据保密。3.通过零知识证明等手段证明计算的正确性。4.即使部分参与方不诚实也可以保证计算结果正确。安全多方计算的潜在应用场景有:1.多方数据分析。不同组织能在保护隐私的前提下共享和分析数据。2.电子投票。在不泄露选票的前提下完成投票。3.密码学货币交易。在不透露交易细节的情况下完成交易。4.机器学习领域的隐私保护。5.金融区块链中的交易保护。7.联邦学习的主要应用场景有哪些?目前还存在哪些主要挑战需要解决，其研究重点是什么?答案：联邦学习的主要应用场景有:1.医疗健康数据分析。不同医院可以在保护患者隐私前提下,共享数据进行疾病研究。2.金融风险控制。银行可以一起训练Fraud检测模型,不泄露用户信息。3.自动驾驶技术。不同车企可以联合训练自动驾驶系统,同时保护客户数据。4.关键基础设施的联合防御。如电网安全领域的应用。目前联邦学习还存在一些挑战:1.可扩展性问题。要实现规模可扩展的高效联邦学习系统。2.数据隐私与模型性能的平衡。防止隐私泄露的同时保持模型准确率。3.联邦系统的安全性。防止对手方的恶意攻击或数据窃取。4.系统间高效协作。不同系统之间如何实时有效地协作。因此当前研究重点是:提升效率、增强隐私保护、确保安全性、优化系统协调等方面。联邦学习仍需要持续研发以应对实际需求。8.你还了解哪些其他隐私保护技术?答案：1.差分隐私(DifferentialPrivacy):在统计数据库查询结果中添加Noise噪音,防止通过聚合分析获取单个数据记录信息。2.信任执行环境(TEE):将敏感代码和数据放在cpu内置的安全的受保护执行环境中运行。IntelSGX就是一种TEE技术。3.加密数据计算:直接对加密的数据进行运算,避免解密可能导致的隐私泄露。例如同态加密、准同态加密等。4.准零知识证明:证明某个断言成立而不泄露具体信息。5.隐私保护机器学习:在模型训练和预测阶段增加噪音或扰动,防止从模型中推断隐私信息。6.私有区块链:通过访问控制保护区块链网络中的交易隐私。7.去中心化数据管理:使用点对点网络和分布式账本技术,避免centralserver的数据控制风险。第五章数据共享系统解析与实现1.数据共享平台最重要的几个设计指标是什么?答案：数据共享平台的几个最重要的设计指标:1.安全性:应具备访问控制、加密、审计等机制,保证数据和服务的安全。2.隐私保护:在开放数据时需要对个人敏感信息进行脱敏和匿名化处理。3.数据质量:提供清洗、标注、标准化等服务,确保数据质量。4.可用性:平台需要保证服务的高可用性,避免单点故障。5.操作性:支持标准化的数据格式和接口,方便不同系统间的互操作。6.可扩展性:系统架构需要具备横向和纵向扩展能力,应对大数据量。7.用户友好:提供简单易用的服务门户,降低用户使用难度。8.持续维护:需要持续维护和更新服务,修复bug,关闭安全漏洞。9.监控:建立健全的监控体系,准实时掌握系统运行状态。10.治理:制定明确的数据使用许可和服务协议,并提供技术手段进行监管。2.在实际生产环境中，各中心端或终端往往是异构的，会对系统的部署运行和性能带来重大影响。如何改善或解决?答案：对于实际生产环境中的系统异构性问题,可以考虑以下几点来改善:1.使用跨平台兼容的开发框架,实现“一次编写,随处运行”,减少不同系统间的移植成本。2.应用微服务架构与容器化部署,将系统拆分为松耦合的服务,便于在不同平台分发和扩展。3.使用platformasaservice,如Kubernetes,来统一管理不同的基础设施和运行环境。4.利用虚拟化技术抹平硬件差异,以Hypervisor提供统一的虚拟环境。5.设计兼容不同设备的响应式界面,根据屏幕大小适配页面。6.构建服务网关层,对外提供统一的接口,内部实现路由和适配。7.监控系统关键指标,发现和定位异构系统之间的性能瓶颈。8.定期审视系统架构,参考最佳实践持续重构和优化。9.制定硬件标准减少配置差异,逐步淘汰过时系统。第六章数据交易平台1.数据交易平台里，哪些环节可以应用区块链和隐私计算相关的技术，如何使用?答案：数据交易平台中的以下几个环节可以应用区块链和隐私计算技术:1.数据来源校验:使用区块链记录数据的产生和流转历史,确保可信可溯的数据来源。2.权属管理:基于区块链的智能合约实现数据资产所有权管理和交易结算。3.数据标注:使用安全多方计算在不同机构之间分布式完成数据标注工作,保护数据隐私。4.模型训练:采用联邦学习等技术,在不共享原始数据的条件下合作训练AI模型。5.交易结算:依托区块链的不可篡改性完成结算,同时用零知识证明保护交易详情。6.数据监管:数据管理和使用的全流程写入区块链系统中,以保证可审计和可监管。2.从交易平台系统设计与实现的角度，有哪些政策手段和技术手段可以促进数据资产交易?答案：政策手段:1.出台数据交易的监管政策,明确数据交易流程、参与方义务等。2.制定数据产权保护、定价评估、交易纠纷仲裁等相关政策。3.给予数据交易平台一定的税收减免和政策支持。4.鼓励开放共享非敏感性数据,提高社会数据利用效率。技术手段:1.构建统一的数据目录,方便发现和检索数据资产。2.开发智能合约和支付结算模块,简化交易流程。3.使用加密和访问控制保护数据安全。4.支持数据标注、清洗、转换等值加服务。5.提供评估模型定价数据资产。6.运用人工智能优化数据匹配,提高交易效率。7.组织数据交易挑战赛,吸引用户参与。3.除了本章中提到的定价方式，你认为，还可以用什么方式对数据资产进行定价?请设计一种数据资产定价方式，并举例说明。答案：基于数据影响力的定价:这种方法是根据数据产生的经济影响力和社会影响力来定价。基本思路是:1.评估并量化数据的经济影响力,比如对企业收入的贡献、对产品研发的帮助等。2.评估并量化数据的社会影响力,比如对医疗健康、公共管理等的提升作用。3.将经济影响力和社会影响力转换为金钱价值。4.综合考虑数据的影响力价值和其他因素,确定最终的价格。举例:某医院的患者电子健康记录数据,可以提高新药研发成功率,带来经济影响力价值估算为100万元;该数据对突发疫情分析的社会价值估算为80万元,则数据的影响力定价总价值约为180万元。该定价方法兼顾了数据的经济价值和社会价值。这种定价方式能更全面反映数据的价值,为数据资产交易提供新的思路。但评估影响力仍有主观性,需要建立标准的评估模型。4.交易平台的数据架构设计里，原始数据存与不存，分别有哪些优缺点?答案：存放原始数据的优缺点:优点:1.提高数据可用性,买方可以直接获得原始数据使用。2.减少重复存储,简化架构。3.便于数据追踪审计。缺点:1.存在单点数据泄露风险。2.存储成本高。3.法律合规性风险。不存放原始数据的优缺点:优点:1.降低平台数据泄露风险。2.节省存储成本。3.符合最小数据获取原则。缺点:1.买方需单独获取原始数据,增加操作成本。2.缺乏原始数据审计性,交易追溯难。5.请设计一个统一隐私计算的详细解决方案。答案：1.架构设计-采用混合云架构,同时利用公共云和私有云资源。-公共云提供弹性计算资源,私有云处理敏感数据。-使用安全边缘节点连接公私云,实现数据和计算的安全交互。2.计算引擎模块-支持主流的隐私计算技术,如安全多方计算、同态加密等。-编排不同算法,构建混合计算Pipeline。-通过openAPI开放算法服务进行组合调用。3.数据管理模块-分布式元数据管理数据样本和标签。-关键数据在私有云进行加密存储。-支持细粒度的数据访问控制。4.应用托管模块-提供应用开发工具包和运行容器。-一键部署隐私保护的AI应用。-开发者只需关注模型和算法。5.监控与运维模块-实时监控计算和存储资源使用情况。-统计服务调用和响应时间。-检测异常行为,保障系统稳定运行。第七章医疗数据共享1.在医疗健康科研平台的应用场景中，院内的数据共享与院间的数据共享场景，有哪些异同?对区块链和隐私安全计算的需求又会产生什么样的影响?答案：异同点:共同点:都需要对患者敏感信息进行去标识化和加密。不同点:院内共享通过内部访问控制即可,院间共享需要防止对方的威胁。对区块链和隐私计算技术的需求影响:①院内共享只需简单访问控制即可。②院间共享需要区块链追踪数据流向,以建立信任。③院间共享需要在多机构间使用隐私计算技术,防止数据泄露。④院内共享可直接在私有云计算。院间需要公共云协作,要保证计算可信。2.有人认为，医疗数据（如电子病历本身）可以通过写入区块链实现共享。这样做的优缺是什么?答案：优点:①数据共享可以利用区块链的去中心化和数据不可篡改特点。②可以追踪病历的数据来源和流转情况。③区块链具有天然的审计性和可信任性。缺点:①原始医疗数据容量通常很大,不适合直接上链存储。②区块链数据难以删除和修改,不符合数据隐私保护要求。③公链上数据可被广泛访问,难以保证数据安全。④区块链写入性能较低,不适合大数据量的医疗应用。⑤公链缺乏访问控制机制。第八章知识与数据共建共享1.请阐释你对数据与知识双驱动的理解。答案：数据与知识双驱动是指在知识驱动的基础上,进一步发挥数据的驱动作用,实现数据与知识的有机融合和深度协同,形成强大的发展动力。具体来说,可以从以下几个方面理解数据与知识双驱动:1.数据为知识发现提供素材,知识对数据进行解释和理解,二者相互促进。2.数据驱动可以实现知识的定量表达,知识驱动可以质化数据,提升数据内涵。3.数据驱动可以揭示事物之间的联系,知识驱动可以进一步理解这些联系背后的内在机制。4.知识驱动注重理论创新,数据驱动关注应用突破,二者可以形成生产理论与应用实践的闭环。5.数据与知识融合应用,可以推动智能决策、优化运营、提高效率等,创造更大价值。6.知识和数据既是生产要素,也是生产结果,通过不断积累迭代,可以持续提供动力。2.区块链在知识与数据共享中，在哪些环节发挥作用?如果数据和知识的规模扩大，如何保证系统的性能?答案：区块链技术可以在知识与数据共享的以下环节发挥作用:1.知识产权保护:通过区块链的时间戳和数字签名确定知识创造方,防止盗用。2.数据来源证明:在区块链上记录数据的产生过程,证明数据可靠性。3.共享协议管理:基于区块链智能合约实现访问控制与使用许可。4.交易记录:区块链可以可靠地存储知识和数据交易的记录。5.激励机制:设计基于区块链的激励机制,鼓励知识与数据的共享。如果面临大规模知识和数据,可以通过以下手段提高区块链系统的性能:1.采用分片扩容技术增加区块链的处理能力。2.仅记录数据指纹而不是全部数据内容上链。3.优化共识机制,使用DPOS或POW+POS提升效率。4.利用侧链技术,只有关键信息记账上主链。5.开发高性能区块链底层平行处理机制。6.使用层二解决方案减少主链交互次数。3.联邦学习在知识图谱群智协同构建中的应用，与一般性的机器学习相比，有何异同?答案：异同点:同点:都需要构建机器学习模型,并进行模型训练和预测。不同点:①一般机器学习基于集中式数据训练,联邦学习在保护单源数据隐私的前提下进行分布式协同训练。②一般机器学习目标是构建单一模型,联邦学习需要协调优化多个参与方的本地模型。③知识图谱需要处理结构化数据,需要使用如GNN等特定模型。4.请根据你的理解,设计数据联盟的运行机制。答案：可以考虑以下方面的设计来运行数据联盟:1.组织形式:可以采取社区式的松散联盟,也可以建立具有法人资格的正式联盟组织。2.会员准入:实行会费制,要求会员达到一定数据规模和安全合规要求。3.治理结构:建立联盟理事会负责治理,各会员单位既是治理主体也是执行主体。4.联合项目:会员提出数据共享需求,平台组织数据清洗和集成,采用隐私计算技术开展安全分析。5.成果分享:项目结果只共享组合模型或统计指标,不共享原始数据,成果的所有权由参与方共同享有。6.隐私保护:使用加密、访问控制等技术保障数据安全,遵守数据最小化原则。7.业务规范:制定数