BTC
$96,000
5.73%
ETH
$3,521.91
3.97%
HTX
$0.{5}2273
5.23%
SOL
$198.17
3.05%
BNB
$710
3.05%
lang
简体中文
繁體中文
English
Tiếng Việt
한국어
日本語
ภาษาไทย
Türkçe
Trang chủ
Cộng đồng
OPRR
Tin nhanh
Bài viết
Sự kiện
Thêm
Thông tin tài chính
Chuyên đề
Hệ sinh thái chuỗi khối
Mục nhập
Podcast
Data

Các khái niệm kỹ thuật của FHE, ZK và MPC có quá khó hiểu không? Một bài viết sẽ giúp bạn tìm ra điều đó

2024-07-18 17:06
Đọc bài viết này mất 20 phút
总结 AI tổng kết
Xem tổng kết 收起
Tác giả gốc: 0xTodd, Ebunker Lianchuang


Ghi chú của biên tập viên: Trong bài viết trước: "Giải thích bản địa: Ý nghĩa và kịch bản ứng dụng của mã hóa hoàn toàn đồng hình FHE", Ebunker 0xTodd đã giải thích ý nghĩa và các kịch bản ứng dụng của mã hóa đồng cấu hoàn toàn FHE bằng ngôn ngữ dễ hiểu. Công nghệ FHE, ZK và MPC có thể nói là những viên ngọc quý của Chén Thánh về mật mã. Nhưng khái niệm này rất phức tạp và một số bạn bè luôn dễ bị nhầm lẫn. Trong bài viết này, 0xTodd một lần nữa so sánh toàn diện những điểm tương đồng và khác biệt của ba công nghệ này bằng ngôn ngữ ngắn gọn. BlockBeats đã in lại toàn bộ văn bản như sau:


Lần trước chúng tôi đã phân tích Mã hóa hoàn toàn đồng hình (FHE, Hoàn toàn). Mã hóa đồng cấu) Công nghệ hoạt động như thế nào.


Nhưng nhiều bạn vẫn nhầm lẫn FHE với các công nghệ mã hóa ZK, MPC nên kế hoạch luồng thứ hai Hãy so sánh ba công nghệ này chi tiết:


FHE vs ZK vs MPC


Trước hết chúng ta hãy bắt đầu với Bắt đầu với những điều cơ bản nhất câu hỏi:
-Ba công nghệ này là gì?
-Chúng hoạt động như thế nào?
-Chúng hoạt động như thế nào đối với các ứng dụng blockchain?


1. Bằng chứng không có kiến thức (ZK): Nhấn mạnh vào “bằng chứng không bị rò rỉ”


Bằng chứng không có kiến thức (ZK) ) công nghệ Đề xuất được thảo luận là:Cách xác minh tính xác thực của thông tin mà không tiết lộ bất kỳ nội dung cụ thể nào.


ZK dựa trên nền tảng vững chắc của mật mã. Thông qua bằng chứng không có kiến thức, Alice có thể chứng minh cho Bob bên kia rằng cô ấy biết một bí mật nào đó mà không tiết lộ bất cứ điều gì về bí mật đó. chính nó.


Hãy tưởng tượng một tình huống trong đó Alice muốn chứng minh khả năng trả nợ của mình với Bob, một nhân viên tại đại lý cho thuê ô tô, nhưng cô ấy không muốn đến ngân hàng và phạm sai lầm. Ví dụ: tại thời điểm này, "điểm tín dụng" của phần mềm ngân hàng/thanh toán có thể so sánh với "bằng chứng không có kiến thức" của cô ấy.


Alice chứng minh rằng điểm tín dụng của cô ấy tốt với điều kiện Bob "không có kiến thức" mà không hiển thị luồng tài khoản của cô ấy. Đây là bằng chứng không có kiến thức.


Nếu áp dụng vào blockchain, bạn có thể tham khảo Zcash, một loại tiền ẩn danh trước đây:


Khi Alice chuyển tiền cho người khác, cô ấy phải ẩn danh và chứng minh rằng mình sở hữu nó Quyền chuyển những đồng tiền này (nếu không sẽ dẫn đến chi tiêu gấp đôi), vì vậy cô ấy cần tạo bằng chứng ZK.


Vì vậy, sau khi người khai thác Bob nhìn thấy bằng chứng này, anh ta vẫn có thể đưa giao dịch vào chuỗi mà không cần biết cô ấy là ai (nghĩa là không biết gì về danh tính của Alice).


2. Tính toán an toàn đa bên (MPC): Nhấn mạnh vào "cách tính toán mà không bị rò rỉ"


Công nghệ điện toán bảo mật đa bên (MPC) chủ yếu được sử dụng trong:Cách cho phép nhiều người tham gia cùng nhau tính toán một cách an toàn mà không bị rò rỉ thông tin nhạy cảm.


Công nghệ này cho phép nhiều người tham gia (chẳng hạn như Alice, Bob và Carol) hoàn thành nhiệm vụ tính toán mà không bên nào tiết lộ dữ liệu đầu vào của họ.


Ví dụ: nếu Alice, Bob và Carol muốn tính mức lương trung bình của ba người họ mà không tiết lộ mức lương cụ thể của họ. Vậy làm thế nào để làm điều đó?


Mỗi người có thể chia tiền lương của mình làm ba phần và đổi hai phần với hai người còn lại. Mỗi người cộng các số nhận được rồi chia số đó.


Cuối cùng, ba người tổng hợp ba phép tính và lấy được mức trung bình, nhưng họ không thể xác định chính xác mức lương của những người khác ngoại trừ chính họ.


Nếu áp dụng vào ngành mã hóa, ví MPC sử dụng công nghệ đó.


Lấy ví MPC đơn giản nhất do Binance hay Bybit tung ra làm ví dụ. Người dùng không còn cần phải lưu 12 từ ghi nhớ mà có phần tương tự như việc thay đổi phép thuật khóa riêng thành 2/2 trở lên. Ký tên, một bản sao cho điện thoại di động của người dùng, một bản sao cho đám mây của người dùng và một bản sao cho sàn giao dịch.


Nếu người dùng vô tình làm mất điện thoại di động của mình thì ít nhất Cloud + Exchange có thể khôi phục lại được.



Tất nhiên, nếu cần bảo mật cao hơn, một số ví MPC Nó có thể hỗ trợ việc giới thiệu thêm nhiều bên thứ ba để bảo vệ các đoạn khóa riêng.


Do đó, dựa trên công nghệ mật mã của MPC, nhiều bên có thể sử dụng khóa riêng một cách an toàn mà không cần tin tưởng lẫn nhau.


3. Mã hóa hoàn toàn đồng hình (FHE): Nhấn mạnh vào "Cách mã hóa để thuê ngoài"


Giống như chủ đề cuối cùng của tôi Như đã đề cập, mã hóa đồng hình hoàn toàn (FHE) được áp dụng trong: Làm cách nào để chúng tôi mã hóa để sau khi dữ liệu nhạy cảm được mã hóa, nó có thể được chuyển cho bên thứ ba không đáng tin cậy để tính toán phụ trợ và kết quả vẫn có thể được chúng tôi giải mã.



Ví dụ: Bản thân Alice không có khả năng tính toán và cần phải dựa vào Bob để tính toán, nhưng cô ấy không muốn nói sự thật cho Bob biết nên chúng tôi chỉ có thể đưa nhiễu vào dữ liệu gốc (mã hóa bất kỳ số phép cộng/nhân nào), sau đó sử dụng sức mạnh tính toán mạnh mẽ của Bob để xử lý dữ liệu. để có được kết quả thực sự, trong khi Bob Nothing.


Hãy tưởng tượng nếu bạn cần xử lý dữ liệu nhạy cảm, chẳng hạn như hồ sơ y tế hoặc thông tin tài chính cá nhân, trong môi trường điện toán đám mây thì FHE đặc biệt quan trọng.


Nó cho phép dữ liệu được mã hóa trong suốt quá trình xử lý, điều này không chỉ bảo vệ tính bảo mật dữ liệu mà còn tuân thủ các quy định về quyền riêng tư.


Lần trước chúng ta tập trung phân tích tại sao ngành AI cần FHE Vậy trong ngành mã hóa, công nghệ FHE có thể mang lại những ứng dụng gì?


Ví dụ: có một dự án tên là Mind Network, đã nhận được Ethereum Grant và cũng là một dự án ươm tạo Binance. Nó tập trung vào một vấn đề cốt lõi của cơ chế PoS:

Các giao thức PoS như Ethereum có hơn 1 triệu trình xác thực, vì vậy không có vấn đề gì. Nhưng đối với nhiều dự án nhỏ, vấn đề nảy sinh là thợ mỏ vốn lười biếng.

Tại sao bạn lại nói như vậy? Về lý thuyết, công việc của nút là cẩn thận xác minh xem mỗi giao dịch có hợp pháp hay không. Tuy nhiên, một số giao thức PoS nhỏ không có đủ nút và bao gồm nhiều “nút lớn”.


Do đó, nhiều nút PoS nhỏ nhận thấy rằng thay vì lãng phí thời gian để tự tính toán và xác minh, tốt hơn là trực tiếp theo dõi và sao chép kết quả làm sẵn của các nút lớn.


Không còn nghi ngờ gì nữa, điều này sẽ mang lại sự tập trung hóa quá mức.


Ngoài ra, cảnh bỏ phiếu còn có loại biển "theo sau".


Ví dụ: trong cuộc bỏ phiếu trước đây về giao thức MakerDAO, vì năm đó A16Z có quá nhiều vị trí bỏ phiếu MKR nên thái độ của nó thường đóng vai trò quyết định trong một số giao thức nhất định. A16Z Sau cuộc bỏ phiếu, nhiều phòng bỏ phiếu nhỏ buộc phải theo phiếu hoặc bỏ phiếu trắng, điều này hoàn toàn không phản ánh được dư luận thực sự.


Vì vậy, Mind Network sử dụng công nghệ FHE:


Khi các nút PoS *không biết* câu trả lời của nhau, chúng vẫn có thể sử dụng sức mạnh tính toán của máy để hoàn thành nhiệm vụ Công việc xác minh khối ngăn chặn các nút PoS đạo văn lẫn nhau.

hoặc


Cho phép cử tri sử dụng nền tảng bỏ phiếu để tính toán kết quả bỏ phiếu ngay cả khi họ *không biết* ý định bỏ phiếu của nhau nhằm ngăn chặn việc theo dõi phiếu bầu.



Đây là một trong những ứng dụng quan trọng của FHE trong blockchain.


Vì vậy, để đạt được chức năng như vậy, Mind cũng cần xây dựng lại giao thức matryoshka đặt cược lại. Vì bản thân EigenLayer sẽ cung cấp dịch vụ “nút thuê ngoài” cho một số blockchain nhỏ trong tương lai nên nếu kết hợp với FHE, tính bảo mật của mạng PoS hoặc bỏ phiếu có thể được cải thiện rất nhiều.


Sử dụng một phép ẩn dụ không phù hợp, việc đưa Eigen+Mind vào một blockchain nhỏ cũng giống như một quốc gia nhỏ không thể tự giải quyết công việc nội bộ của mình nên đưa các đơn vị đồn trú nước ngoài vào.


Đây cũng có thể coi là một trong những điểm khác biệt giữa Mind với Renzo và Puffer ở nhánh PoS/Restering so với Renzo và Puffer, Mind Network ra mắt muộn hơn và mới ra mắt mainnet gần đây. Anh ấy nói không bận rộn bằng mùa hè Thi lại.


Tất nhiên, Mind Network cũng cung cấp các dịch vụ trên nhánh AI, chẳng hạn như sử dụng công nghệ FHE để mã hóa dữ liệu được cung cấp cho AI, sau đó cho phép AI học mà không cần *biết* dữ liệu gốc dữ liệu. Để xử lý dữ liệu này, các trường hợp điển hình bao gồm hợp tác với mạng con bittensor.


Cuối cùng, tóm tắt lại:


Mặc dù ZK (bằng chứng không có kiến thức), MPC (tính toán nhiều bên) và FHE (mã hóa hoàn toàn đồng cấu) là Công nghệ mã hóa tiên tiến được thiết kế để bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, nhưng có những khác biệt về kịch bản ứng dụng/độ phức tạp về mặt kỹ thuật:


Các kịch bản ứng dụng:


ZK nhấn mạnh "Làm thế nào để chứng minh ". Nó cung cấp một cách để một bên chứng minh tính chính xác của một phần thông tin nhất định cho bên khác mà không tiết lộ bất kỳ thông tin bổ sung nào. Kỹ thuật này hữu ích khi bạn cần xác minh quyền hoặc danh tính.


MPC nhấn mạnh "cách tính toán". Nó cho phép nhiều người tham gia thực hiện các phép tính cùng nhau mà không cần phải tiết lộ đầu vào riêng lẻ của họ. Điều này được sử dụng trong các tình huống cần cộng tác dữ liệu nhưng phải bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu của tất cả các bên, chẳng hạn như phân tích dữ liệu giữa các cơ quan và kiểm toán tài chính.


FHE nhấn mạnh "cách mã hóa". Nó cho phép thực hiện các phép tính phức tạp trong khi dữ liệu luôn được mã hóa. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các dịch vụ điện toán đám mây/AI, nơi người dùng có thể xử lý dữ liệu nhạy cảm trong môi trường đám mây một cách an toàn.


Độ phức tạp về mặt kỹ thuật:


ZK Mặc dù mạnh mẽ về mặt lý thuyết nhưng việc thiết kế các giao thức chứng minh không có kiến thức hiệu quả và dễ thực hiện có thể rất phức tạp, đòi hỏi toán học sâu và Kỹ năng lập trình, chẳng hạn như các "mạch" khác nhau mà mọi người không hiểu được.
MPC cần giải quyết các vấn đề về đồng bộ hóa và hiệu quả liên lạc khi triển khai, đặc biệt khi có nhiều người tham gia, chi phí điều phối và chi phí tính toán có thể rất cao.


FHE phải đối mặt với những thách thức lớn về hiệu quả tính toán. Thuật toán mã hóa tương đối phức tạp và chỉ được phát triển vào năm 2009. Bất chấp sự hấp dẫn về mặt lý thuyết, độ phức tạp tính toán cao và chi phí thời gian trong các ứng dụng thực tế vẫn là những trở ngại lớn.


Thành thật mà nói, khả năng bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư cá nhân mà chúng tôi dựa vào đang phải đối mặt với những thách thức chưa từng có. Hãy tưởng tượng rằng nếu không có công nghệ mã hóa, tất cả thông tin trong tin nhắn văn bản, đồ ăn mang đi và mua sắm trực tuyến của chúng ta sẽ bị lộ. Giống như một cánh cửa không khóa, ai cũng có thể tùy ý vào.


Tôi hy vọng rằng những người bạn đang bối rối về ba khái niệm này có thể phân biệt rõ ràng ba viên ngọc này trên Chén Thánh của mật mã.


Liên kết gốc


Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia

举报 Báo lỗi/Báo cáo
Nền tảng này hiện đã tích hợp hoàn toàn giao thức Farcaster. Nếu bạn đã có tài khoản Farcaster, bạn có thểĐăng nhập Gửi bình luận sau
Chọn thư viện
Thêm mới thư viện
Hủy
Hoàn thành
Thêm mới thư viện
Chỉ mình tôi có thể nhìn thấy
Công khai
Lưu
Báo lỗi/Báo cáo
Gửi