FHE, ZK e MPC: Comparação de três tecnologias avançadas de encriptação
Na era digital atual, a segurança dos dados e a proteção da privacidade enfrentam desafios sem precedentes. Para enfrentar esses desafios, os encriptação desenvolvedores criaram várias tecnologias avançadas de encriptação, entre as quais a encriptação totalmente homomórfica (FHE), a prova de zero conhecimento (ZK) e o cálculo seguro multipartido (MPC) são particularmente notáveis. Embora essas três tecnologias tenham como objetivo proteger a privacidade e a segurança dos dados, existem diferenças significativas em seus cenários de aplicação e complexidade técnica.
Prova de Conhecimento Zero (ZK): provar sem revelar
A questão central da discussão sobre a tecnologia de prova de conhecimento zero é: como verificar a veracidade da informação sem divulgar qualquer conteúdo específico. O ZK é construído sobre uma base sólida de criptografia, permitindo que uma parte (o provador) prove a outra parte (o verificador) a veracidade de uma afirmação, sem revelar qualquer informação além da veracidade da afirmação.
Por exemplo, suponha que uma pessoa precise provar à empresa de aluguer de automóveis que tem um bom crédito, mas não queira fornecer detalhes sobre o extrato bancário. Nesse caso, a "pontuação de crédito" fornecida pelo banco ou software de pagamento pode ser vista como uma prova de conhecimento zero. O cliente pode provar que a sua pontuação de crédito está dentro dos padrões, sem revelar informações financeiras específicas.
No campo da blockchain, a aplicação da tecnologia ZK é especialmente ampla. Tomando uma certa moeda anónima como exemplo, quando os utilizadores realizam transações, precisam de provar que possuem moedas suficientes para a transferência, mantendo ao mesmo tempo o anonimato. Ao gerar provas ZK, os utilizadores podem provar a validade da transação à rede, sem precisar expor a sua identidade ou informações específicas da conta.
A tecnologia de computação segura multi-partes (MPC) resolve principalmente o problema de: como permitir que múltiplos participantes completem uma tarefa de computação em conjunto sem revelar informações sensíveis de cada parte envolvida. O MPC permite que várias partes realizem cálculos conjuntos de forma segura, sem divulgar seus próprios dados de entrada.
Um cenário típico de aplicação de MPC é calcular o salário médio de várias pessoas sem expor os salários específicos de cada um. Os participantes podem dividir os seus dados salariais e trocar partes da informação com os outros. Através de um processo de cálculo específico, obtém-se o valor médio, mas nenhuma das partes consegue saber o salário exato dos outros.
No campo das encriptações, a tecnologia MPC é amplamente utilizada na segurança de carteiras. Algumas plataformas de negociação lançaram carteiras MPC que utilizam esta tecnologia, dividindo e armazenando as chaves privadas de forma dispersa, o que aumenta a segurança e simplifica o processo de gestão de chaves para o utilizador. Este método permite que, mesmo que o utilizador perca parte da informação, ainda consiga recuperar o acesso à carteira através de outros meios.
Criptografia Homomórfica Total (FHE): Cálculo seguro de dados encriptados
O problema central que a tecnologia de encriptação homomórfica completa resolve é: como permitir operações de cálculo complexas em dados que permanecem em estado encriptado. A FHE permite que os usuários entreguem dados sensíveis encriptados a terceiros não confiáveis para processamento, enquanto esses terceiros não conseguem saber o conteúdo real dos dados durante todo o processo.
Na prática, a FHE permite que os proprietários de dados entreguem dados encriptados aos prestadores de serviços em nuvem para processamento. Os prestadores de serviços podem realizar várias operações de cálculo nos dados encriptados, mas não conseguem ver os dados originais. No final, os proprietários de dados podem descriptografar os resultados dos cálculos e obter as informações necessárias.
No campo da blockchain e das encriptações, a tecnologia FHE está a explorar novas direções de aplicação. Por exemplo, certos projetos estão a utilizar FHE para resolver problemas de verificação em sistemas de prova de participação (PoS). Com a FHE, os nós de verificação podem completar o trabalho de validação de blocos sem conhecerem as respostas específicas uns dos outros, evitando assim comportamentos de cópia entre os nós e aumentando o grau de descentralização do sistema.
Além disso, o FHE também pode ser aplicado em sistemas de votação, garantindo que os eleitores participem da decisão sem saber as intenções de voto dos outros, evitando o voto de grupo e refletindo melhor a verdadeira opinião pública.
Comparação Técnica
Embora essas três tecnologias tenham como objetivo proteger a privacidade e a segurança dos dados, existem diferenças claras em termos de cenários de aplicação específicos e complexidade técnica.
Cenário de aplicação:
ZK concentra-se em provar a veracidade de uma afirmação, sem divulgar informações adicionais.
MPC foca na computação colaborativa segura entre múltiplas partes, protegendo a privacidade dos dados de cada parte.
FHE permite realizar cálculos complexos sobre dados em estado de encriptação, aplicando-se a áreas como computação em nuvem e IA.
Complexidade técnica:
A implementação de ZK requer habilidades profundas em matemática e programação, sendo um desafio projetar protocolos eficazes e fáceis de implementar.
O MPC enfrenta problemas de sincronização e eficiência de comunicação em situações com múltiplas partes envolvidas, e os custos de coordenação podem ser elevados.
Embora o FHE seja teoricamente muito atraente, enfrenta grandes desafios em termos de eficiência computacional na aplicação prática.
Estas três tecnologias de encriptação representam conquistas importantes da criptografia moderna, fornecendo ferramentas poderosas para a segurança dos dados e a proteção da privacidade. Com o contínuo desenvolvimento e otimização da tecnologia, elas desempenharão um papel cada vez mais importante no futuro mundo digital, proporcionando aos usuários um ambiente de processamento de dados mais seguro e mais privado.
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RugDocScientist
· 21h atrás
encriptação pesquisa bull ah
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Hulin
· 21h atrás
árvore antiga e ruidosa
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ClassicDumpster
· 21h atrás
Não entendi, reportagem dos idiotas de 2021.
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HypotheticalLiquidator
· 22h atrás
A intuição do demônio do controle de riscos me diz que estas tecnologias de encriptação mais cedo ou mais tarde vão fazer as pessoas de parvas.
FHE, ZK e MPC: as três principais tecnologias de Criptografia que protegem a segurança da privacidade dos dados
FHE, ZK e MPC: Comparação de três tecnologias avançadas de encriptação
Na era digital atual, a segurança dos dados e a proteção da privacidade enfrentam desafios sem precedentes. Para enfrentar esses desafios, os encriptação desenvolvedores criaram várias tecnologias avançadas de encriptação, entre as quais a encriptação totalmente homomórfica (FHE), a prova de zero conhecimento (ZK) e o cálculo seguro multipartido (MPC) são particularmente notáveis. Embora essas três tecnologias tenham como objetivo proteger a privacidade e a segurança dos dados, existem diferenças significativas em seus cenários de aplicação e complexidade técnica.
Prova de Conhecimento Zero (ZK): provar sem revelar
A questão central da discussão sobre a tecnologia de prova de conhecimento zero é: como verificar a veracidade da informação sem divulgar qualquer conteúdo específico. O ZK é construído sobre uma base sólida de criptografia, permitindo que uma parte (o provador) prove a outra parte (o verificador) a veracidade de uma afirmação, sem revelar qualquer informação além da veracidade da afirmação.
Por exemplo, suponha que uma pessoa precise provar à empresa de aluguer de automóveis que tem um bom crédito, mas não queira fornecer detalhes sobre o extrato bancário. Nesse caso, a "pontuação de crédito" fornecida pelo banco ou software de pagamento pode ser vista como uma prova de conhecimento zero. O cliente pode provar que a sua pontuação de crédito está dentro dos padrões, sem revelar informações financeiras específicas.
No campo da blockchain, a aplicação da tecnologia ZK é especialmente ampla. Tomando uma certa moeda anónima como exemplo, quando os utilizadores realizam transações, precisam de provar que possuem moedas suficientes para a transferência, mantendo ao mesmo tempo o anonimato. Ao gerar provas ZK, os utilizadores podem provar a validade da transação à rede, sem precisar expor a sua identidade ou informações específicas da conta.
Cálculo seguro multiparte (MPC): cálculo colaborativo seguro
A tecnologia de computação segura multi-partes (MPC) resolve principalmente o problema de: como permitir que múltiplos participantes completem uma tarefa de computação em conjunto sem revelar informações sensíveis de cada parte envolvida. O MPC permite que várias partes realizem cálculos conjuntos de forma segura, sem divulgar seus próprios dados de entrada.
Um cenário típico de aplicação de MPC é calcular o salário médio de várias pessoas sem expor os salários específicos de cada um. Os participantes podem dividir os seus dados salariais e trocar partes da informação com os outros. Através de um processo de cálculo específico, obtém-se o valor médio, mas nenhuma das partes consegue saber o salário exato dos outros.
No campo das encriptações, a tecnologia MPC é amplamente utilizada na segurança de carteiras. Algumas plataformas de negociação lançaram carteiras MPC que utilizam esta tecnologia, dividindo e armazenando as chaves privadas de forma dispersa, o que aumenta a segurança e simplifica o processo de gestão de chaves para o utilizador. Este método permite que, mesmo que o utilizador perca parte da informação, ainda consiga recuperar o acesso à carteira através de outros meios.
Criptografia Homomórfica Total (FHE): Cálculo seguro de dados encriptados
O problema central que a tecnologia de encriptação homomórfica completa resolve é: como permitir operações de cálculo complexas em dados que permanecem em estado encriptado. A FHE permite que os usuários entreguem dados sensíveis encriptados a terceiros não confiáveis para processamento, enquanto esses terceiros não conseguem saber o conteúdo real dos dados durante todo o processo.
Na prática, a FHE permite que os proprietários de dados entreguem dados encriptados aos prestadores de serviços em nuvem para processamento. Os prestadores de serviços podem realizar várias operações de cálculo nos dados encriptados, mas não conseguem ver os dados originais. No final, os proprietários de dados podem descriptografar os resultados dos cálculos e obter as informações necessárias.
No campo da blockchain e das encriptações, a tecnologia FHE está a explorar novas direções de aplicação. Por exemplo, certos projetos estão a utilizar FHE para resolver problemas de verificação em sistemas de prova de participação (PoS). Com a FHE, os nós de verificação podem completar o trabalho de validação de blocos sem conhecerem as respostas específicas uns dos outros, evitando assim comportamentos de cópia entre os nós e aumentando o grau de descentralização do sistema.
Além disso, o FHE também pode ser aplicado em sistemas de votação, garantindo que os eleitores participem da decisão sem saber as intenções de voto dos outros, evitando o voto de grupo e refletindo melhor a verdadeira opinião pública.
Comparação Técnica
Embora essas três tecnologias tenham como objetivo proteger a privacidade e a segurança dos dados, existem diferenças claras em termos de cenários de aplicação específicos e complexidade técnica.
Cenário de aplicação:
Complexidade técnica:
Estas três tecnologias de encriptação representam conquistas importantes da criptografia moderna, fornecendo ferramentas poderosas para a segurança dos dados e a proteção da privacidade. Com o contínuo desenvolvimento e otimização da tecnologia, elas desempenharão um papel cada vez mais importante no futuro mundo digital, proporcionando aos usuários um ambiente de processamento de dados mais seguro e mais privado.