AXA:「Taxa」用可信硬件构建Layer 2链下网络，解决区块链性能和隐私痛点_METAXA

“系统每秒交易量(TPS)达到百万次，区块链就可以落地了？然而，并不是。”Taxa的联合创始人TFGuo如是说。Taxa是星球日报最近接触到的专注于Layer2链下网络的区块链项目。当前，公链除了可扩展性低外，还面临着这样几个问题：智能合约本身的性能差，无法处理复杂的逻辑执行和高吞吐量的数据；隐私保护差，用户的数据和代码可被任何人随时查看。公链的这几个问题，也是运行在公链上的DApps的痛点，同时也是一些对性能和隐私有要求的垂直场景很难在现有的公链架构上去做应用的原因。针对这些问题，Taxa给出的解决方案是在各种底层链和DApps之间，建立一个通用的“逻辑层”，将智能合约的执行与公有链的共识机制分离。Taxa作为一个Layer2网络，实现高性能、保护隐私、高度可编程的智能合约。

Taxa“逻辑层”通过可信硬件创造一个完全隔离的链下执行环境，负责合约的执行；公链作为“共识层”负责合约相关状态的转换与token支付。“逻辑层”通过“链下状态通道”的形式，将不可篡改、不可删除的状态(Immutable，PersistenceStates)锚定在“共识层”链上。

金融科技、数字营销、人工智能等“重数据”行业，需要在保障数据不流失的前提下，完成数据资产的使用和变现。比如，两家征信公司各有一个黑名单，但是，两家公司既想得到两个黑名单的交集部分的数据，又不想让对方看到自己交集之外的数据。这时候，他们需要一个“可信第三方”。如果用区块链来解决这一需求，目前还做不到，因为如果将上百万数据放在以太坊上，不仅所有人都可以看到，而且公司需要支出很大一笔矿工费。然而，如果这两家征信公司能够在Taxa网络上部署一个智能合约，双方把隐私数据通过加密连接输入Taxa网络，各节点会在隔离环境中进行匹配运算，最后只将运算出来的交集数据返回给客户。这样既确保了客户拿到了交集数据，又保证了交集之外的数据不会被对方看到。关于Taxa解决的核心问题，TFGuo总结，包括兼容性、高性能、隐私保护、可靠性及开发灵活性这几点。兼容性:之所以定位于Layer2，而不是成为另外一个底层公链，TFGuo说，Taxa的出发点就是要做一个可以被所有公链和去中心化系统通用的、好用的技术基础架构。可靠性:Taxa所建立的通用“逻辑层”，以可信硬件为底层硬件，建立了可信执行环境(TrustedExecutionEnvironment，简称TEE)的去中心化网络，并引入PBFT衍生的局部共识算法，保证Taxa链下执行的智能合约的高性能、隐私性、可靠性且可验证。在这个链下网络中，每一个Taxa节点自成一个可信执行环境。关于完全隔离的执行环境，TFGuo做了一个比喻:假设一个节点相当于一个房子，芯片相当于房子里的保险柜，可是房子的主人没有钥匙，无法读取或者修改保险柜里的数据。也就是节点不知道且无法篡改自己在处理的数据的内容，从而保证了数据存储的隐私性和完整性。高性能:TFGuo表示，Taxa的实验显示，相比起“安全多方运算”等其他区块链隐私方案，基于可信硬件的TEE方案运算开销更低、自由编程度更高。隐私保护:数据传输过程中，可信硬件通过安全I/O通道进行数据的输入和输出，让用户与可信执行环境直接建立通信，绕开节点，使节点及第三方均无法获取隐私数据。开发灵活性：移植解释器环境至TEE，创建安全及友好的编程环境。关于Taxa具体的适用场景，TFGuo表示，诸如金融科技、大数据、精准营销、人工智能、交易所、钱包、身份、健康等这些对性能、隐私有基本要求的去中心化应用，都可以通过Taxa来部署开发。Taxa这一链下网络的去中心化的底层设计，决定了其发展将会很大程度上依赖算力提供者。在Token机制方面，TaxaToken将用于激励和管理算力提供者，也就是Taxa网络的矿工。Taxa的测试网络预计在今年Q3—Q4上线，正式网络预计将于2019年Q2上线。TFGuo认为，未来的DApp会体现出更明显的分层架构，更多的“Layer2架构”，将弥补公有链在设计之初缺失的功能和性能。关于Taxa的发展规划，TFGuo表示，希望Taxa可以和各公链、以及其他的Layer2架构，包括去中心化存储、区块链预言机、链际中介等共同构建DApp开发所需的入口和桥梁。

Taxa的早期投资机构包括：丰元创投、峰瑞资本、贝塔斯曼亚洲投资基金、Liquid2Ventures、郭威，以及专注数字货币投资的FBGCapital、NirvanaCapital、连接资本(LinkVC)、GBIC。其中峰瑞资本的创始人李丰正式加入了Taxa团队的AdvisoryBoard。Taxa团队现有近10人，两位联合创始人。联合创始人TFGuo，16岁起成为白帽子黑客，获GWU计算机科学硕士学位，专于安全和密码学，2014年成为区块链早期布道者，曾担任FBGCapital和AminoCapital的技术顾问，并曾参与创立硅谷著名创业社区SHINECT(巷内)。另一位联合创始人EstherHu，拥有斯坦福大学统计和金融数学的双硕士学位，专于数学建模，曾在ThomsonReuters(汤森路透)、StanfordUniversity和北京大学带领和执行自动化交易、风险建模、衍生金融工具、心理学、卫生经济学等多个跨行业、跨学科的研究项目。团队成员来自PaloAltoNetworks、VMWare、Facebook、UCBerkeley等公司和机构。

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