TCP：释放价值，构建去中心化的可信计算世界

数据作为新一代生产要素，蕴含的巨大价值得到逐步释放。但数据隐私及安全问题却日益凸显，用户数据隐私如何保护的问题亟待解决。隐私计算被视为解决此问题的“关键之钥”，与之相关的多方计算、可信计算、联邦学习已在众多领域被探讨。

隐私计算为信息隐私保护提供了重要的理论基础。其涵盖数据的产生、存储、计算、应用、销毁等信息流转的全生命周期，完成计算任务，使得数据在各个环节中“可用但不可见”。简单来说就是在保证数据安全的前提下，让数据可以自由流通或共享，消除数据孤岛问题，从而释放更大的数据价值，提升生产效率，推进产业创新。

隐私计算中有一条路径就是基于可信执行环境技术（Trusted Execution Environment）的可信计算，以Intel的SGX，AMD的SEV，ARM的Trust Zone等技术作为代表。可信计算是为了解决计算机和网络结构上的不安全，从根本上提高安全性的技术方法，可信计算是从逻辑正确验证、计算体系结构和计算模式等方面的技术创新，以解决逻辑缺陷不被攻击者所利用的问题，形成攻防矛盾的统一体，确保完成计算任务的逻辑组合不被篡改和破坏，实现正确计算。

Trusted Computing（TCP）是基于波卡生态上的新一代加密信任计算协议。TCP基于类 PoW 的经济激励模式，它释放无数 CPU 中隐私算力运用于波卡平行链，进而服务波卡上的 Defi 、数据服务等其他应用。

通过可信计算技术，TCP将根据分布式存储去中心化的特点，构建数据信息传递流量池，以通证作为基础支付流通手段，带来划时代的产业变革。通过TCP云平台应用流量池，与数据相关的交易通过进行通证交换，从而使合作伙伴能够获得数据服务∶ 流量、数据、行为分析和智能营销。同时，用户数据将进行完全保密处理，从而确保用户的隐私。