SCP Whitepaper v0.1
Symphony Core Protocol
去中心化隐私计算与联邦 AI 网络白皮书
版本：v0.1
发布日期：2026-02
状态：Mainnet Whitepaper
官网：https://pdap.network（示例）
摘要（Abstract）
SCP（Symphony Core Protocol）是一个去中心化隐私计算网络，使数据可以在不离开用户控制的情况下参与查询和 AI 模型训练。
SCP 通过将计算移动到数据所在位置，实现隐私保护的联邦计算，并通过密码学 proof 和去中心化激励机制，构建可信、可扩展的数据计算网络。
SCP 允许：
- 隐私保护联邦查询
- 隐私保护联邦 AI 训练
- 可验证分布式计算
- 去中心化数据经济
一、背景与问题（Background）
当前互联网数据架构：
Users → Centralized Platforms → Centralized Databases → AI Training
问题：
- 数据集中化
- 隐私泄露风险
- 用户失去数据控制权
- AI 训练数据被垄断
需要新的计算架构。
二、SCP 核心理念（Core Principle）
SCP 的核心原则：
Data stays local
Compute moves to data
即：
数据不移动
计算移动
三、SCP 网络节点角色（Network Roles）
SCP 网络由四类节点组成。
3.1 Vault Node（数据与计算节点）
Vault 是用户控制的数据节点。
Vault 负责：
存储 canonical attributes
执行查询
执行模型训练
生成 proof
Vault 不泄露原始数据。
Vault 可以运行在：
Mobile device
Personal computer
Server
Secure enclave
3.2 Coordinator Node（计算协调节点）
Coordinator 是计算协调节点。
Coordinator 负责：
创建 query job
创建 training job
发现 eligible Vaults（通过 Registry）
分发任务
收集 Vault contribution
执行 secure aggregation
返回最终结果
Coordinator 不访问 Vault 原始数据。
3.3 Registry Node（Registry 节点）
Registry Node 负责：
维护 canonical attribute registry
维护 network registry index
支持 Vault discovery
同步 attribute metadata
3.4 Proof Node（Proof / Validator 节点）
Proof Node 负责：
验证 Proof-of-Query
验证 Proof-of-Training
验证 Proof-of-Aggregation
确保计算可信。
四、SCP 架构层级（Architecture Layers）
SCP 包含五层架构：
Trust Layer
Compute Plane
Data Plane
Control Plane
Economic Layer
五、Data Plane（数据平面）
由 Vault Node 组成。
负责：
数据存储
本地计算
数据隐私保护
六、Compute Plane（计算平面）
由 Coordinator Node 和 Vault Node 组成。
负责：
Federated Query
Federated Training
Secure Aggregation
七、Control Plane（控制平面）
由 Registry Node 组成。
负责：
Schema management
Vault discovery
Metadata synchronization
八、Trust Layer（信任层）
由 Proof Protocol 提供。
负责：
计算验证
Proof-of-Query
Proof-of-Training
Proof-of-Aggregation
九、Economic Layer（经济层）
由 Incentive Protocol 提供。
负责：
奖励 Vault
奖励 Coordinator
奖励 Registry Node
十、Federated Query（联邦查询）
流程：
Coordinator 发送 query
Vault 本地执行 query
Vault 返回 result + proof
Coordinator 聚合 result
十一、Federated Training（联邦训练）
流程：
Coordinator 分发 model
Vault 本地训练
Vault 返回 training contribution
Coordinator 执行 secure aggregation
Model 更新
十二、安全聚合（Secure Aggregation）
Vault 提交 masked contribution。
Coordinator 仅获得 aggregated result。
无法访问 individual contribution。
十三、Canonical Attribute 模型
SCP 使用 canonical attribute 标准化数据。
支持：
跨 Vault 查询
跨 Vault 训练
统一 schema
十四、Proof Protocol（Proof 系统）
Proof 类型：
Proof-of-Query
Proof-of-Training
Proof-of-Aggregation
保证：
计算正确性
结果不可篡改
十五、激励机制（Incentive System）
SCP 奖励：
Vault Node
Coordinator Node
Registry Node
奖励类型：
Query reward
Training reward
Aggregation reward
Storage reward
十六、隐私保证（Privacy Guarantees）
SCP 保证：
数据永远不离开 Vault
Coordinator 无法访问数据
Secure aggregation 防止数据泄露
十七、应用场景（Use Cases）
医疗 AI
金融风控
推荐系统
去中心化 AI
十八、路线图（Roadmap）
Phase 1：Testnet
Phase 2：Mainnet
Phase 3：Global Vault Network
Phase 4：AI Marketplace
十九、结论（Conclusion）
SCP 提供：
隐私保护计算
去中心化 AI 训练
数据所有权保护
SCP 是下一代 AI 基础设施。
官方资源
官网：https://pdap.network
Github：https://github.com/pdap\ Docs：https://docs.pdap.network