Nâng cấp quyền riêng tư trong Crypto

Các công nghệ bảo mật mới đang nổi lên: MPC, $FHE, TEE và zkTLS. Mỗi công nghệ giải quyết vấn đề bảo mật từ một góc độ khác nhau — và các dự án lớn hiện đang xây dựng dựa trên chúng.

Đây là cách các công nghệ này hoạt động — và hướng phát triển của chúng 👇

~~ Phân tích bởi @davewardonline ~~

Tính toán đa bên (MPC)

MPC cho phép nhiều bên cùng tính toán một thứ gì đó mà không tiết lộ dữ liệu đầu vào của họ.

Giả sử sáu người bạn muốn tìm mức lương trung bình của họ mà không tiết lộ số tiền cá nhân. Mỗi người chia lương của mình thành sáu phần ngẫu nhiên và gửi một phần cho mỗi người. Mọi người đều giữ một phần từ mỗi người nhưng không thể tái tạo bất kỳ mức lương đầy đủ nào. Họ tính toán trên các phần, không phải trên các con số thực tế. Kết quả kết hợp thành mức trung bình chính xác mà không làm lộ dữ liệu đầu vào.

MPC rất hữu ích khi quy định hoặc cạnh tranh ngăn cản việc chia sẻ dữ liệu, nhưng phân tích chung lại có lợi. Một ví dụ phổ biến: các bệnh viện muốn đào tạo các mô hình AI trên dữ liệu bệnh nhân riêng tư mà không chia sẻ trực tiếp.

◆ Những trở ngại đối với MPC — Nhiều người tham gia hơn có nghĩa là giao tiếp và tính toán nhiều hơn, điều này làm chậm mọi thứ. Blockchain có thể phạt những tác nhân xấu nhưng không thể loại bỏ chi phí tài nguyên lớn.

Ai đang sử dụng MPC và để làm gì?

→ @FireblocksHQ — Chia khóa riêng cho hoạt động lưu ký tổ chức
→ @ArciumHQ — Sử dụng MPC cho AI riêng tư và điện toán nhạy cảm
→ @renegade_fi — Dark pool để giao dịch onchain bí mật

Mã hóa hoàn toàn đồng hình ($FHE)

$FHE cho phép bạn tính toán trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã nó.

Thông thường, dữ liệu được mã hóa trong quá trình truyền nhưng được giải mã để xử lý. Với $FHE, mã hóa vẫn được giữ nguyên trong suốt quá trình.

Hãy tưởng tượng việc gửi một chiếc két sắt bị khóa có găng tay lập trình được. Bạn đặt dữ liệu riêng tư vào bên trong, thêm các hướng dẫn như “thêm những thứ này” hoặc “sắp xếp cái này” và gửi két sắt và găng tay cho người khác. Họ thực hiện các thao tác mà không cần mở két sắt, sau đó trả lại cho bạn. Bạn mở khóa nó và xem kết quả.

◆ Những trở ngại đối với $FHE — $FHE chậm, chậm hơn 10–100 lần so với các tính toán khác. Việc thêm xác minh zk (zkFHE) đảm bảo tính chính xác nhưng làm cho nó thậm chí còn chậm hơn. $FHE ẩn dữ liệu nhưng không chứng minh rằng tính toán đã được thực hiện đúng. zkFHE khắc phục điều đó với cái giá là tốc độ.

Ai đang sử dụng $FHE và để làm gì?

→ @zama_fhe — Công cụ $FHE cho smart contract được mã hóa
→ @FhenixIO — Mang $FHE đến các ứng dụng thực tế
→ @Privasea_ai — Sử dụng $FHE để đào tạo các mô hình AI được mã hóa
→ @octra — Chuỗi đa năng với tính toán dựa trên $FHE và đồng thuận ML

Môi trường thực thi tin cậy (TEE)

TEE là các vùng phần cứng an toàn, cách ly dữ liệu khỏi phần còn lại của thiết bị, bao gồm cả hệ điều hành và người vận hành.

iPhone sử dụng TEE cho sinh trắc học. Dữ liệu khuôn mặt hoặc vân tay nằm trong chip bảo mật. Khi bạn xác thực, một bản quét mới được so sánh bên trong TEE, bản quét này trả về kết quả có/không đơn giản — không có dữ liệu thô nào rời khỏi chip.

Trong crypto, TEE được sử dụng cho các hợp đồng riêng tư và sản xuất block. @unichain, Layer 2 của Uniswap, sử dụng TEE để ngăn chặn MEV khai thác.

◆ Những trở ngại đối với TEE — TEE dựa vào các nhà cung cấp phần cứng, khiến chúng bị tập trung hóa theo tiêu chuẩn crypto. Chúng dễ bị tấn công chuỗi cung ứng hoặc các lỗ hổng, như khai thác Intel đã xâm phạm TEE của Secret Network.

Ai đang sử dụng TEE và để làm gì?

→ @SpaceComputerIO — Sử dụng TEE quỹ đạo cho các node vệ tinh chống giả mạo
→ @OasisProtocol — L1 chạy các hợp đồng EVM riêng tư bên trong TEE
→ @PhalaNetwork — Đám mây bảo mật sử dụng TEE từ nhiều nhà cung cấp khác nhau

Lớp bảo mật truyền tải không kiến thức (zkTLS)

zkTLS hợp nhất TLS (được sử dụng trong HTTPS) với các bằng chứng không kiến thức để xác minh dữ liệu trong khi vẫn giữ bí mật.

TLS bảo mật 95% lưu lượng truy cập web. zkTLS cho phép bất kỳ ai chứng minh các sự kiện từ dữ liệu này — như số dư ngân hàng — mà không tiết lộ chi tiết.

Giả sử bạn muốn vay onchain và cần chứng minh số dư ngân hàng của mình. Một công cụ zkTLS truy cập ngân hàng của bạn qua HTTPS, đọc số dư được hiển thị và tạo bằng chứng. Người cho vay DeFi thấy rằng số dư của bạn tồn tại nhưng không thấy số hoặc lịch sử.

◆ Những trở ngại đối với zkTLS — Nó chỉ hoạt động với dữ liệu HTTPS hiển thị. Nó phụ thuộc vào các tiêu chuẩn TLS vẫn được sử dụng và yêu cầu sự tham gia của oracle, làm tăng độ trễ và độ tin cậy.

Ai đang sử dụng zkTLS và để làm gì?

→ @zkp2p — On/off ramp riêng tư
→ EarniFi — Cho nhân viên vay dựa trên tiền lương kiếm được
→ @daisypayapp — Khoản thanh toán cho người có ảnh hưởng được xác minh thông qua zkTLS

Mỗi PET cung cấp các điểm mạnh và sự đánh đổi khác nhau. Các ứng dụng phức tạp có thể sử dụng nhiều ứng dụng — MPC để phối hợp, $FHE để tính toán, TEE để lưu trữ khóa. Nhiều công cụ zkTLS kết hợp các PET khác bên trong.

Cùng với nhau, các công cụ này mở rộng không gian thiết kế của crypto. Nhưng việc áp dụng sẽ phụ thuộc vào việc cải thiện trải nghiệm người dùng về quyền riêng tư.

— h/t to @milianstx for his piece on, "WTF is MPC, $FHE, and TEE?" which served as a great starter