DSC數據盾：數據安全共享存儲網路

聲明：本測評內容僅供參考，任何依本測評內容作出的投資行為，與本測評內容無關。項目有風險，投資須謹慎。

目前，區塊鏈市場投資持續升溫，眾多創業團隊紛紛投身其中，眾多傳統公司也紛紛包裝自己，擠入行列。在這種形勢下，各路投資者亦摩拳擦掌，紛紛跑步入場。然而，作為新生事物，海內外區塊鏈項目良莠不齊、魚龍混雜，國內更是缺乏辨別和判斷項目的相關資料，這讓很多投資者眼花繚亂，難以入手。為了幫助投資者全面、系統、客觀地分析區塊鏈項目，更好地進行投資決策，同時也把海外優質項目引進國內，ONE.TOP評級團隊結合專業數學模型和經濟學模型，研發了區塊鏈項目Market評級模型萌芽1.0版，供廣大投資者參考。

Market評級模型從市場分析（Market analysis）、活躍程度（Activity level）、風險評估（Risk assessment）、關鍵技術（Key technology）、執行狀況（Execution status）、團隊評價（Team evaluation）六個緯度對目標項目進行深入測評，以借勢為出發點，以賭人為歸宿，聚合熱度、風險、技術、執行四大因素全面剖析目標項目，為投資者提供深入、詳盡的評價報告。

本文是依據本模型對DSC數據盾項目所做的評級報告。

項目概述

DSC數據盾是由阿里、華為、賽門鐵克、網秦、烏雲等安全企業的一群資深從業者所創造，基於數據安全性和隱私保護所搭建的共享存儲網路。

數據盾整合了「去中心化」+「粉碎式分散式存儲」+「密碼學」+「區塊鏈」的安全技術，從本質上改變了現如今數據存儲的方式，解決了目前數據安全領域所採用的「築牆防守」防護措施所帶來的諸多安全隱患，同時採用了基於零知識證明機制的創新技術，解決了傳統加密技術的「秘鑰保存命題」，從源頭有效的保護了個人以及企業隱私、機密數據。最後引入數據盾代幣共享經濟模型，從而實現數據安全的共享存儲網路。

項目測評

1

市場分析（Market analysis）

權重30%

01

市場空間

據中國電子信息產業發展研究院發布的《中國大數據產業發展評估報告（2017年）》顯示，十二五以來，中國的大數據產業從無到有，全國各地對大數據產業發展積極性極高，行業應用得到快速推廣，市場規模增速極為明顯。2015年中國包括大數據核心軟硬體產品和大數據服務在內的市場規模為1692億元，佔全球市場大數據總規模的20.30%，2016年中國這一數據達到3100億元，與2015年相比，幾乎是上一年的兩倍。2017年工信部發布了《大數據產業發展規劃2016-2020年》，預計2017年中國大數據市場規模有望達到239億元，並且未來2-3年市場增長率保持在35%左右，預計2020年，中國大數據市場規模將超過580億元。

來源：賽智時代

大數據產業是以數據為核心資源，將產生的數據通過採集、存儲、處理、分析並應用和展示，最終實現數據的價值。整個大數據產業分為大數據採集與存儲、大數據分析計算、大數據交易和大數據應用。大數據採集與存儲作為大數據產業生態鏈的底部支撐，在整個生態產業中的地位凸顯重要。

來源：賽智時代

據國際市場研究機構Markets and Markets的預測，全球大數據云存儲市場規模將從2017年的307億美元增長到2022年的889.1億美元，預測期間的年複合增長率達23.7%。預估2020年，全球聯網設備的數量將超過200億台，與之而來會產生海量的數據需要進行安全的存儲管理，與此同時伴隨著全球大數據應用爆髮式的增長，數據存儲產業將會很快達到一個新的層級，由此可預估，未來大數據存儲產業將會達到千億級的產業規模。

02

市場痛點

數據安全形勢

現有的數據安全保護措施，通常是在伺服器之前構建安全網關例如 NGFW （Next Generation Firewall）、WAF（Web Application Firewall）、 IPS（Intrusion Prevention System）、 數 據 庫 審 計 系 統（Database Audit System）。但隨著雲計算和移動互聯網時代的不斷發展，數據越來越龐大以及「無邊界網路」概念的出現，使得這一套系統的邊界越來越模糊甚至消失，從而導致這些外部網關的「築牆防守」方式很難對數據進行有效的安全的保護。

中心化的架構

由於目前數據存儲行業中心化的架構，導致數據存儲過於集中，防護措施即使不斷更新升級，一旦黑客攻破「中心化」的存儲節點，或「中心化」存儲節點的運營企業出現內部問題，都會造成大量的數據泄露，帶來無法預估的嚴重後果。

03

商業模式

契合度

以近期引起軒然大波的facebook泄密門露事件為例，據外媒報導facebook的裙帶機構劍橋分析公司（Cambridge Analytica）在未經用戶同意的情況下，利用在 Facebook 上獲得的5000萬用戶的個人資料數據，來創建檔案、並在2016總統大選期間針對這些人進行定向宣傳，而劍橋分析公司正是大選期間特朗普團隊的合作夥伴，甚至有報道指出此次事件，俄羅斯也使用了宣傳手段、社交媒體和其他形式干預美國大選，目前此次事件仍在調查中。

這是一起典型的中心化架構造成的數據泄露事件，縱使外部防護措施再嚴密，但中心化內部的「竊取」還是無法進行防護。此次事件不禁令人毛骨悚然，數據的泄露被居心叵測的使用甚至會影響到一個國家的總統選舉，由此可見在飛速發展的大數據時代下，數據的安全存儲極其重要。

區塊鏈技術的「去中心化加密分散式存儲」很好的解決了目前大數據存儲所面臨的安全問題，去中心化的分散式存儲使得所有用戶數據分布的存儲在各個區塊鏈節點中，整個網路沒有中心，黑客想竊取信息時無從下手；加密存儲的運用，使得各節點內的數據信息均已被加密處理過，即使攻破部分節點，也無法破譯數據信息。

傳統的數據安全保護措施，已經無法應對未來大數據時代的發展，並且安全形勢也越來越嚴峻，只有從數據存儲本質上進行改變才能有效的進行數據保護，從而推動行業生態更進一步的發展，區塊鏈技術的應用是未來數據存儲行業最佳選擇。

應用場景

（1）數據的安全存儲、使用

數據盾通過獨創的DIF技術（數據智能粉碎技術），將個人或企業需要存儲的數據進行智能粉碎後，分散式的加密存儲在數據盾網路的各個節點中，用戶在調取數據時，使用基於零知識證明機制的創新技術，無需保存秘鑰，即可安全的調取碎片化的數據並進行重組，從而使得整個存儲、使用過程達到極高的安全級別。

（2）共享雲存儲網路

區塊鏈不但為信息化的發展帶來技術上的革新，同時也顛覆了傳統商業經濟結構。數據盾的願景是利用區塊鏈技術提高用戶數據安全保障級別，同時實現「共享」「共贏」的雲存儲網路經濟模式。

運行在數據盾網路上的代幣DSC是數據盾共享經濟模式的核心，DSC是通過安全存儲空間的工作量證明機制（Pow）產生的，用於激勵提供「共享安全存儲」空間的參與者，挖礦便是共享自己的存儲空間（基於數據盾DIF技術安全性極高），讓企業和個人可以低成本、高安全級別的使用自己所需存儲空間，同時作為回報，礦工將得到數據盾網路的代幣DSC獎勵，從而形成一個良性的生態發展循環，促成數據盾共享經濟的發展。

代幣機制

DSC總量1000億枚權證，分配形式如下：

40%的挖礦預留以及10%的團隊激勵儲備，確保了在初期代幣市場流通量較小的情況下可以很好的穩定住幣值；20%的社區與30%的市場分配，會隨著項目推進逐漸稀釋進市場，同時也可以有效的壯大社區推動項目進展，因而整體分配方案既可以有效維護幣值也有利於項目發展，代幣分配機制極為合理。

市場分析（Market analysis）維度整體得分：8*10%+9*10%+10*2.5%+9*2.5%+9*5%=2.625分

2

活躍程度（Activity level）

權重10%

官網：http://datashield.info/

媒體報道：全網數據盾媒體報道數量較多，質量較高；

Telegram：t.me/DataShield（用戶量29.9K）社區用戶較大，活躍度較高；

Twitter：https://twitter.com/DataShieldCorp （關註：500）一般

Facebook：https://www.facebook.com/Data-Shield-196149097803494/（關註：1072）一般

活躍程度（Activity level）維度整體得分：8*10%=0.8分

3

風險評估（Risk assessment ）

權重10%

01

項目開發難度

（1）技術

開發團隊在項目開發過程中基於成熟、開源、安全的區塊鏈技術，採用已經被大量用戶使用和長時間穩定運行驗證過的架構開發系統，以此來降低開發難度，提升了項目成功的可能性。但由於目前區塊鏈底層公鏈交易性能較差（比特幣每秒可以處理7筆左右的交易，以太坊每秒可以處理20筆左右的交易，區塊鏈技術現如今的通病），同時數據盾的設計為了提高安全級別，在數據的存儲與使用過程中需要進行數據智能粉碎以及重組，可能存在影響處理速度，如何兼顧去中心化的安全存儲與高效的交易性能，可能會給團隊技術開發帶來一定的挑戰。

（2）運營

據白皮書介紹，數據盾網路與 IMT（星際魔盒）和雲搬家項目達成戰略合作，在 2018 年之內 NAS 供應量將達到 30 萬節點，存儲空間達到 300PB，這意味著數據盾網路上線，便有合作用戶接入網路，為數據盾網路的發展提供了早期支持。

02

競爭狀況

數據存儲一直是區塊鏈的熱門概念，目前比較知名的有Siacoin、STORJ等，競爭較為激烈，但數據盾獨創的數據智能粉碎技術，以及加入創新的零知識證明機制，能夠大幅提高數據的安全級別，以及團隊本身在相關領域已經有國內外諸多專利，這些優勢有助於數據盾成為數據存儲行業的佼佼者。

03

其它風險

針對法律法規及可能遇到的經營性風險，經與項目方核實，項目團隊採取的避險方式為聘請專業律師，在法律框架下設計數字資產發、區塊鏈金融、區塊鏈應用等方面業務。

風險評估（Risk assessment ）維度總體得分：8*4%+8*4%+8*2%=0.8分

4

關鍵技術（Key technology）

權重15%

01

創新性

智能粉碎技術（DIF）

相對比現有區塊鏈存儲技術，數據盾團隊獨創的智能粉碎技術（DIF），將源自個人或企業的原始數據基於bit位的填充、粉碎、倒序的處理之後，分散式的加密存儲在各個網路節點中，即使黑客攻破部分節點，獲取到的也是用戶的數據碎片，即便獲取到全部數據碎片也無法進行重組，從而更進一步提高數據的安全係數。

假設我們要保護一張面額為 100 元的鈔票，現在使用數據智能粉碎技術，我們將這一張鈔票，有記憶地但無規律地撕碎成一萬個碎片（甚至更多），並將這些碎片散落地存放在不同的房間中，再使用良好的門鎖鎖上房間的門。同時也存在獨特的逆過程的應用，也就是能有效地將這些碎片重新拼湊成為一張可以使用的100元鈔票。這樣即使有竊賊偷到一些碎片，甚至全部碎片，也不能還原成同一張可使用的鈔票。

零知識證明機制

數據盾在數據碎片的重組過程中，運用了零知識證明的安全機制，該機制的使用，確保了數據的宿主才能開啟重組演算法，以保障數據的安全性。相對比傳統加密技術，零知識證明機制可以使用戶不再擔心秘鑰保存的問題。團隊使用基於零知識證明機制的創新技術，保障了用戶在數據的使用過程中，也能有極高的安全保障。

繼續用 100 元的例子，剛剛我們把鈔票分成了萬分有餘，也能夠將他重新拼湊起來。但在什麼情況下計算機會執行這一項操作，讓操作者獲得這 100 元呢？只有當我們的零知識證明技術，通過一些常規的認證，如瞳孔、指紋等，和一些非常規認證（也就是零知識證明的創新技術），承認操作發出者是鈔票的宿主，才會將千萬的碎片從安全房間中取出，按順序拼接形成鈔票。

多副本恢復技術

數據盾自主研發、設計了一套數據碎片副本備份和副本恢復（N-Recover）的技術，包括副本備份（N-Backup）、副本拷貝（N-Copy）等，以確保在任何惡劣的情況下，都可以進行數據恢復。

通常情況下很難在碎片數量如此龐大的情況下確保每一個的安全性。還記得那張鈔票的碎片嗎，其中某些碎片可能會丟失，盜取甚至篡改，但是多副本恢復技術會在特定危機條件下，執行複製和拷貝流程，重新生成一張新的相同的碎片，存儲在另一個隨機的安全房間內，保證鈔票還原逆過程的正常進行。

多項國內外區塊鏈技術專利支持

02

代碼狀況

經與項目方溝通，數據盾是基於區塊鏈技術的安全項目，目前處於完善產品架構的第一階段，不方便進行代碼開源，且安全產品的代碼開源無異於對黑客城門大開，對於是否進行代碼開源，數據盾團隊暫時不做承諾。代碼雖然未進行開源，但對項目方技術專利以及綜合評估，給予代碼狀況良好評級。

關鍵技術（Key technology）維度總體得分：9*10%+7*5%=1.25分

5

執行狀況（Execution status）

權重15%

白皮書中公布的進度如下：

第一階段：（2018.01-2018.09）

1. 構建數據盾產品核心演算法

2. 構建應用側

3. 構建錢包及礦工管理

4. 礦機軟體上線

第二階段：(2018.10-2019.6)

1. 完成所有應用側開發及上線

2. 第2代礦機軟體上線

3. 服務於大型交易所客戶

實際執行狀況符合進度，但由於總體進度不夠詳盡，略有不足。

執行狀況（Execution status）維度總體得分：8*15%=1.2分

6

團隊評價（Team evaluation）

權重20%

01

團隊

金如一

前PPS 策略副總（2012.12-2013.12），早期 P2P 分散式存儲在線視頻領域參與者，擁有豐富應用市場落地經驗。2013年介入區塊鏈領域，研究分散式存儲，分散式計算證明，區塊鏈技術實踐及應用落地。長期參與區塊鏈社區並研究部分數字證書交易演算法。

呂途

有 20 年網路安全從業經驗，曾任職於華為、阿里巴巴。主要方向為通訊及網路安全的產品開發、產品設計。擅長領域有數據安全、去中心化應用、分散式存儲、密碼學。設計的信息安全產品曾獲得 FreeBuf WitAwards 年度創新獎產品。

陳傑

工信部標準化研究院特聘資深安全專家，科技部 2013 年科技部 863 項目終端數據安全保護項目項目負責人和中關村科技園區科技移動安全領域帶頭人。在訪問身份安全鑒別方向、敏感數據加密和保護方向、關鍵數據備份 / 恢復方向、移動系統 / 應用安全領域，共申請和獲取國內 24 項 / 國外 4 項相關專利 。

王浩予

技術總監、軟體架構師，擁有 15 年的開發經驗，精通 VC、VB、C++ Builder、 JAVA、PHP、android、IOS、Objective-C、Hadoop、 Linux、MongoDB、Redis 等，曾擔任搜狐促銷頻道，百事淘寶平台項目技術總監及架構師。

劉泰

數字貨幣及跨國基金對沖投資人，長期從事股指期貨、大宗商品、數字貨幣對沖、套利、量化交易，擁有極其豐富的對沖及跨國數字貨幣投資經驗，掌握深度計算策略。

02

投資機構（部分）

智匯創投、深創學院、易能鏈基金會、靈獅投資、雲獅基金會、SFM Capital、博奕資本、必贏資本、VVBTC（數字資產交易平台）、雲波資本。

團隊成員多為技術成員以及區塊鏈行業人員，有利於項目的推動發展；團隊、投資機構中有交易所背景，有助於代幣上線交易流通；多家知名投資機構的支持也體現出資本對數據盾未來的認可。

團隊評價（Team evaluation）維度總體得分：9*20%=1.8分

項目總結

大數據產業爆髮式增長的同時，也為數據安全帶來極為嚴峻的挑戰，區塊鏈分散式加密存儲能夠從本質上解決數據安全行業所面臨的問題，因而也造就了「數據存儲」成為區塊鏈熱門概念之一。面對市場上的同類競爭者，數據盾在數據安全領域的優勢尤為明顯，創新性的智能粉碎技術、零知識證明機制、多副本恢復技術，以及團隊擁有國內外諸多數據安全領域的專利，這些優勢使數據盾在眾多數據存儲項目尤為突出，期待數據盾團隊能夠在未來的項目推進中帶給我們更多驚喜。

經對數據盾的綜合評估，各維度得分：

總分8.475分，投資等級A級，該項目綜合能力較強。

附：分值等級對照表

END

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