区块链在平衡开放性与隐私性方面通常采取以下策略：
成员准入控制
对加入区块链的成员进行严格的审核和授权。只有符合特定条件和标准的组织或实体才能成为联盟成员，从而在一定程度上控制了参与者的范围，保障了数据的初始安全性和隐私性。
权限分层管理
根据成员的角色和职责，为其分配不同的操作权限。例如，某些成员可能仅有读取数据的权限，而另一些成员则可以进行写入和修改。通过精细的权限划分，既满足了部分成员对数据的获取需求，又保护了关键数据不被随意更改。
数据分类与隔离
将数据进行分类，对于敏感程度较高的数据，可以采用加密存储或在特定的子链中处理，与非敏感数据隔离开来。这样，即使在开放的环境中，也能确保重要隐私数据的保密性。
隐私计算技术
运用诸如多方安全计算、同态加密等隐私计算技术，在不暴露原始数据的情况下实现数据的协同计算和分析，从而在保证数据隐私的前提下实现一定程度的开放性。
审计与监管机制
建立完善的审计跟踪机制，记录链上的所有操作和交易，以便在需要时进行审查和追溯。同时，设立监管节点或机构，对联盟链的运行和数据处理进行监督，确保其符合相关法规和隐私政策。
智能合约控制
通过智能合约来定义数据的访问和使用规则，当满足特定条件时自动执行相应的操作，从而在保证规则执行的准确性和公正性的同时，实现对开放性和隐私性的动态平衡。
例如，一个由多家银行组成的联盟链，用于共享反欺诈信息。在这个联盟链中，每家银行都经过严格的审核加入。数据被分为公开的欺诈特征信息和仅对部分银行可见的客户详细交易信息。同时，通过智能合约规定了在何种情况下可以共享特定的数据，并且所有操作都有审计记录。这样，既实现了银行间反欺诈信息的有效共享（一定的开放性），又保护了客户的敏感信息和银行的商业机密（隐私性）。
通过以上多种手段的综合运用，联盟链能够在满足一定开放性需求的同时，有效地保护数据的隐私性，实现两者之间的平衡。
