混乱电路101:它们能为区块链隐私带来什么?

时间:2024-09-21 编辑: 浏览:(493)

区块链最初的设计是透明的,每个钱包和交易都公开展示。许多支持者将这种“不信任”视为一种优势,但也有一些明显的缺点,例如将所有财务活动都放在链上的安全风险。

我们可以从区块链周围的非法活动率中看到这一点,2022年不良行为者占交易量的396亿美元。

我们还看到了一种越来越多的为个人利益而抢先的策略,即拥有技术技能的用户在交易被锁定之前对交易进行重新排序。通过这样做,他们可以确保自己的交易始终盈利。

这只是为什么透明度经常被视为一个错误的两个例子,也是为什么对区块链隐私的搜索正在升温的原因。我们现在看到生态系统内出现了一系列创新,以推动隐私解决方案,这可以说是区块链的最后一个前沿。

区块链隐私解决方案

您可能已经熟悉零知识证明或ZKP,这是首批获得广泛采用的区块链隐私解决方案之一。ZKP允许双方共享数据,而不会泄露任何敏感信息。然而,在处理更复杂的计算时,它们还不够。

在许多情况下,区块链应用程序需要多方共同计算解决方案,称为多方计算(MPC)。这就是全同态加密(FHE)发挥作用的地方。大约四年前,FHE成为解决MPC问题的优雅解决方案。FHE使多方能够对加密数据进行计算,而无需披露或了解底层数据点以检索最终结果。然而,鉴于其高昂的计算成本,FHE面临着重大的扩展问题。

杂乱电路、高速、轻量级区块链隐私

Garbled Circuits是Soda Labs开发并由COTI独家实施的一项技术,旨在以更低的运行成本和更好的性能解决MPC问题。

本质上,乱码电路可用于在任何数量的参与者提供输入的情况下进行不同复杂度的机密多方计算。这使得它适用于区块链协议上的复杂应用,包括私人智能合约。然而,如今对该技术的调整意味着它的计算强度较低,使其具有扩展能力。

乱码电路是如何工作的?

“乱码电路”的概念实际上可以追溯到80年代末,当时著名密码学家Andrew Yao提出了解决姚百万富翁问题的方法。想象一下,有两个百万富翁,爱丽丝和鲍勃,他们想知道他们俩谁的钱更多。问题是,没有人愿意透露他们到底有多少钱。他们可以在Garbled Circuits的帮助下解决纠纷,而不是透露每个人的资金数额。

Alice和Bob各自以加密文本的形式写下他们的净资产,即一串字母和数字。他们俩都把这张纸放进一个黑盒子里,过了一秒钟,一张写着富人名字的纸被弹出。在这个例子中,黑匣子是Garbled Circuit,这是一个功能强大的计算机程序,可以在不泄露任何信息的情况下对加密数据执行复杂的计算。

Garbled Circuits为Web3引入了新的保密级别,保护数据和元数据,以实现保密支付、私人/盲目拍卖和链上敏感信息的安全管理,而不会牺牲性能。COTI在与4月份推出的基于以太坊的第2层网络COTI V2集成之前已经证明了该技术的有效性。

杂乱电路的Web3用例

随着区块链应用程序变得越来越复杂,需要一种隐私解决方案来处理安全的MPC,而对输入数量没有任何限制。在这些情况下,杂乱电路具有巨大的潜力。

机密DeFI:加密电路实现了机密交易,允许去中心化金融(DeFI)应用程序保持监管要求,同时通过加密交易数据来解决MEV的损失,保护它们免受三明治机器人的攻击。GC的一些DeFi用例包括私人自动做市商(AMM)、低抵押贷款、暗池和混合交易所。这些可以利用集中和分散的元素,同时对交易细节保密。

动态去中心化身份识别(DID):加密电路便于身份验证和个人信息共享、计算和存储,而不会向其他方泄露实际数据,确保KYC合规性,同时维护用户隐私。例如,去中心化的贷款人现在可以确定某人是否适合贷款,而无需个人暴露其钱包地址或个人信息。GC的突破在满足监管要求的同时保护了隐私。

链上敏感数据管理:加密电路允许在链上存储加密数据,从而在不损害隐私的情况下分析敏感信息。数据可以在各个站点之间安全共享,防止公司抓取和出售数据。一些可能的应用程序包括机密的链上投票系统和医疗服务。通过在链上存储加密数据,GC满足了严格的数据保护标准,同时仍然提供了区块链数据存储和分析的好处。

杂乱电路的主要特征之一是它们的效率。基准测试表明,Garbled Circuits比当今任何其他隐私保护技术都更快、更轻、更具成本效益。这使得GC具有高度的可扩展性,确保该技术能够随着现实世界资产(RWA)和人工智能(AI)等不断扩大的市场而发展。

支付、稳定币和RWA的保密交易。Garbled Circuits在加密交易细节的同时保持资金流的透明度,确保支付、稳定币和真实资产(RWA)的监管合规性。RWA包括房地产、大宗商品和证券等需要高度隐私的资产。GC确保隐私、满足监管要求、增强安全性和高效扩展的能力使其成为理想的选择。

机密的机器学习和人工智能。加密电路还可以与人工智能和大型语言模型(LLM)进行安全、私密的交互,按照法律要求保护数据模型的机密性和数据源的隐私。GC可用于实现去中心化和民主的机器学习模型开发,并为以隐私为中心的数据市场开辟了新的可能性,使研究人员和企业能够在不暴露敏感信息的情况下处理数据集。

摘要

总之,Garbled Circuits正在彻底改变区块链应用中的隐私,提供满足各种行业需求的解决方案,包括DeFi、身份管理、敏感数据处理和人工智能。与FHE等其他隐私解决方案相比,Gardled Circuits的性能和可扩展性得到了提高,将在Web3的未来发挥关键作用。

作者:科泰首席执行官兼联合创始人Shafah Ban Geffen

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