ARPA/阿帕奇基本信息
币种名称：ARPA/阿帕奇
币种概念：大数据,数据存储
团队规模：20人
上线时间：2019-04-26
所在国家：海外
白皮书：查看白皮书
项目简介
ARPA致力于将安全计算与区块链所结合，利用密文运算和区块链透明、不可篡改的属性，赋能多方数据共享，形成数据交易闭环。在保证各方原始数据隐私的同时产生数据协同作用，实现数据的可使用、可追溯但不可见的效能。同时，ARPA利用安全计算将区块链解耦为双层架构，可为区块链提供隐私性及高可扩展性，大幅提升区块链基础设施性能。
团队成员
徐茂桐联合创始人 & CEO纽约大学Stern商学院 信息与金融双学位五年投资与创业经验，曾就职于复星锐正资本负责金融科技，大数据，区块链领域早期投资
陈将联合创始人 & 技术负责人密西根大学计算机博士辍学四年系统层云服务与安全开发经验曾就职于Google Cloud从事分布式系统开发
徐野木联合创始人 & 首席增长官爱荷华大学数学，精算，风险管理三学位四年咨询，创业及企业增长经验曾任美国富达投资精算咨询师
章磊联合创始人 & 首席科学家乔治华盛顿大学金融工程硕士十年深度学习，数据建模和风控建模经验曾于硅谷Circle Up担任资深数据科学家
苏冠通
密码学研究员
清华大学密码芯片博士研究方向包括安全多方计算，同态加密等在IEEE/ACM及顶级期刊发表多篇论文
吴逸飞
资深工程师、区块链研究员
东京大学理学博士四年区块链开发经验曾就职于LOTS任区块链Tech Lead
沈博陌资深工程师爱荷华大学计算机专业五年系统架构设计开发经验曾负责美国富国银行投资部门交易系统设计
陈少龙全栈工程师法国奥尔良综合理工嵌入式视觉硕士三年高性能服务层开发经验曾负责开发眼镜行业票据自动识别服务级应用
韩创系统工程师卡耐基梅隆大学计算机硕士六年系统层和后端开发经验曾就职于Google，Uber和Amazon
项目亮点
隐私 · 安全ARPA独有的多方安全计算技术允许多方在不信任的前提下联合计算任意函数或逻辑，在全过程中保证输入值和结果不被公开，计算结果可验证
灵活 · 兼容ARPA网络是一个灵活，易用，高兼容性的计算网络。ARPA可为目前所有主流公链提供隐私计算协议层
扩展 · 高效ARPA高性能隐私计算网络可赋能企业实现多方数据整合，数据共享，和协同运算任意自定义函数与逻辑。可运用于金融交易，征信，市场营销和医疗健康领域
应用场景
数据安全查询
政府部门的系统中往往储存了大量的公民个人数据和企业经营数据，很多商业机构需要查询信息用作商业用途，但政府不希望数据被泄露或被拷贝走，同时，有些场景下商业机构也不希望政府知道其查询条件。利用ARPA安全多方计算技术，可以实现数据的安全查询。除此之外，数据安全查询的解决方案还可应用在商业竞争、数据合作等众多领域中。
联合数据分析跨机构的合作以及大型企业的经营运作经常需要从多个数据源获取数据，拼凑成全量数据再进行分析。已有的数据分析算法可能导致隐私暴露，ARPA安全多方计算技术可以使原始数据在无需归集与共享的情况下实现计算，保护目标数据持有方的隐私及资产安全。
联合征信ARPA安全多方计算可赋能金融、保险企业对客户的负债率等风险指标进行联合分析。目前各家金融、保险、资产管理机构只掌握客户部分数据，从而导致风险评估误差。联合分析不泄露各参与方数据，对客户的风险有整体评估，在多头借贷等场景下能有效降低违约风险。
多维度健康分析ARPA安全多方计算赋能医疗机构对病人在多家医院的病历和智能硬件生物数据进行分析，从而在病人、医院和智能硬件厂商数据不泄露的情况下，对病人有更精准的诊断。同时，针对医疗机构的联合数据分析可以让药品研究机构对某特定地区特定病种有更全面的了解。
精准广告投放ARPA安全多方计算赋能商户对潜在客户多维度信息进行分析，从而更精准的投放广告。广告投放机构可以从更多数据维度对客户购买意向建模，且数据源不泄露个人隐私数据。
数据匹配ARPA安全多方计算可完成两方或多方的去中心化数据匹配，数据无需脱敏。
金融产品暗池ARPA安全多方计算赋能金融机构建立更公平和更具隐私性的暗池交易。利用安全多方计算，买卖双方可匿名配对进行大宗交易，不经过中介机构，同时监管机构仍可对交易进行溯源。
投资机构
合作伙伴
