长推:深入对比 ZK、FHE 和 MPC 技术

MohamedFFouda探讨了ZKP、FHE和MPC技术,以解决链上隐私问题。ZKP用于处理个人隐私,FHE用于处理共享隐私,MPC可以实现新的应用,但也有局限性。未来,这些技术将更加紧密地整合在一起。

摘要由 Mars AI 生成

本摘要由 Mars AI 模型生成,其生成内容的准确性、完整性还处于迭代更新阶段。

注:原文来自@MohamedFFouda发布长推,火星财经整理编译。

1/ 

许多人认为 ZK 和 FHE (Fully homomophic Encryption,全同态加密)是解决链上隐私问题的竞争性技术。

我认为这种说法在很大程度上是错误的。

在我的新文章中,我将深入探讨 ZK、FHE 和新兴的多方计算 (MPC) 技术,以揭开这种说法的神秘面纱。

2/ 

首先,让我们根据所有权将链上隐私数据(即隐私状态)分为两类:个人隐私状态(PPS)和共享隐私状态(SPS)。

通过决定谁可以在数据上运行计算,SPS 还可以进一步分为公共 SPS 和受限 SPS。

MPC

3/ 

对于个人隐私状态,如私人余额和私人凭证,ZKP 是最合适的选择。

ZK系统提供更强的隐私保证(未加密的数据永远不会离开所有者的设备)和强大的团队,如 @aztecnetwork和 @AleoHQ等强大的团队正在为这些系统带来通用的可编程性。

4/ 

前面,我已经讨论了  ZK系统的工作原理和挑战。

简而言之,ZKP 面临的主要挑战是复杂的用户体验、较难的可组合性以及无法处理 SPS。

5/ 

 FHE 系统代表了 FHE 网络的另一端,例如@Inco网络

● 易于处理 SPS,如隐私游戏状态

● 应用程序之间有更好的兼容性

● 有更好的用户体验,如与 EVM 相同的账户模型

● 开发者体验更好,因为开发者可以使用同样熟悉的语言和工具

6/ 

FHE 系统面临的主要挑战是,网络通常需要由网络验证器组维护的全局解密密钥。

这就需要相信验证者不会串通一气,破坏 SPS 的隐私,从而削弱了隐私保证。

7/ 

除 ZK和 FHE 外,多方计算(MPC)正在兴起,并带来了新的选择。

多方计算允许一个小组合作对私人数据进行计算。MPC 参与者不能透露隐私数据,但可以透露计算结果。

8/ 

MPC 在处理共享隐私状态的能力上与 FHE 相似。它还具有与 ZK 系统相近的隐私保证,即只要有一个参与者是诚实的,数据隐私就是安全的。

那么,MPC 是灵丹妙药吗?

9/ 

答案是否定的,MPC 有其局限性。

具体来说:

– 私有状态只能由 MPC 组使用。该组之外的任何人都不能对这些数据进行计算(比 FHE 更难访问)

– 整个 MPC 组需要就运行计算达成一致。如果一名参与者拒绝,则无法生成结果(可能存在审查)。

10/ 

尽管如此,MPC 技术仍可实现一系列新的应用,例如暗池 CLOB、@renegade_fi,甚至使用链上人工智能模型执行隐私推理。

MPC 技术发展迅速。 @nillionnetwork等团队正在努力将这项技术引入 Web 3。

11/ 

总体而言,ZKP、FHE 和 MPC 具有高度互补性。

实际应用中往往需要将这些部分整合在一起。例如 @renegade_fi 使用了 MPC+Zk,@zkHoldem使用 FHE+ZK。

MPC

12/ 

未来,我希望这些技术之间的整合会更加紧密。@aztecnetwork可以在网络中集成某种形式的 MPC,以处理 SPS。 @inconetwork还可以添加 ZK 验证,以启用隐私地址和隐私交易。

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长推:深入对比 ZK、FHE 和 MPC 技术

星期一 2023-12-25 18:46:31

注:原文来自@MohamedFFouda发布长推,火星财经整理编译。

1/ 

许多人认为 ZK 和 FHE (Fully homomophic Encryption,全同态加密)是解决链上隐私问题的竞争性技术。

我认为这种说法在很大程度上是错误的。

在我的新文章中,我将深入探讨 ZK、FHE 和新兴的多方计算 (MPC) 技术,以揭开这种说法的神秘面纱。

2/ 

首先,让我们根据所有权将链上隐私数据(即隐私状态)分为两类:个人隐私状态(PPS)和共享隐私状态(SPS)。

通过决定谁可以在数据上运行计算,SPS 还可以进一步分为公共 SPS 和受限 SPS。

MPC

3/ 

对于个人隐私状态,如私人余额和私人凭证,ZKP 是最合适的选择。

ZK系统提供更强的隐私保证(未加密的数据永远不会离开所有者的设备)和强大的团队,如 @aztecnetwork和 @AleoHQ等强大的团队正在为这些系统带来通用的可编程性。

4/ 

前面,我已经讨论了  ZK系统的工作原理和挑战。

简而言之,ZKP 面临的主要挑战是复杂的用户体验、较难的可组合性以及无法处理 SPS。

5/ 

 FHE 系统代表了 FHE 网络的另一端,例如@Inco网络

● 易于处理 SPS,如隐私游戏状态

● 应用程序之间有更好的兼容性

● 有更好的用户体验,如与 EVM 相同的账户模型

● 开发者体验更好,因为开发者可以使用同样熟悉的语言和工具

6/ 

FHE 系统面临的主要挑战是,网络通常需要由网络验证器组维护的全局解密密钥。

这就需要相信验证者不会串通一气,破坏 SPS 的隐私,从而削弱了隐私保证。

7/ 

除 ZK和 FHE 外,多方计算(MPC)正在兴起,并带来了新的选择。

多方计算允许一个小组合作对私人数据进行计算。MPC 参与者不能透露隐私数据,但可以透露计算结果。

8/ 

MPC 在处理共享隐私状态的能力上与 FHE 相似。它还具有与 ZK 系统相近的隐私保证,即只要有一个参与者是诚实的,数据隐私就是安全的。

那么,MPC 是灵丹妙药吗?

9/ 

答案是否定的,MPC 有其局限性。

具体来说:

– 私有状态只能由 MPC 组使用。该组之外的任何人都不能对这些数据进行计算(比 FHE 更难访问)

– 整个 MPC 组需要就运行计算达成一致。如果一名参与者拒绝,则无法生成结果(可能存在审查)。

10/ 

尽管如此,MPC 技术仍可实现一系列新的应用,例如暗池 CLOB、@renegade_fi,甚至使用链上人工智能模型执行隐私推理。

MPC 技术发展迅速。 @nillionnetwork等团队正在努力将这项技术引入 Web 3。

11/ 

总体而言,ZKP、FHE 和 MPC 具有高度互补性。

实际应用中往往需要将这些部分整合在一起。例如 @renegade_fi 使用了 MPC+Zk,@zkHoldem使用 FHE+ZK。

MPC

12/ 

未来,我希望这些技术之间的整合会更加紧密。@aztecnetwork可以在网络中集成某种形式的 MPC,以处理 SPS。 @inconetwork还可以添加 ZK 验证,以启用隐私地址和隐私交易。