ครั้งที่แล้วเราวิเคราะห์ว่าเทคโนโลยี Fully Homomorphic Encryption (FHE) ทำงานอย่างไร

อย่างไรก็ตาม ยังมีคนหลายคนที่สับสนกับเทคโนโลยีการเข้ารหัส FHE กับ ZK และ MPC ดังนั้นเราจะวางแผนเปรียบเทียบเทคโนโลยีสามอย่างนี้อย่างละเอียดในเรื่องที่สองนี้:

FHE vs. ZK vs. MPC

เริ่มต้นกับคำถามที่ง่ายที่สุดก่อน

• เทคโนโลยีสามอย่างนี้คืออะไร?
• พวกเขาทำงานอย่างไร?
• พวกเขาทำงานอย่างไรในแอปพลิเคชันบล็อกเชน?

1. Zero-Knowledge Proofs (ZK): เน้น "การพิสูจน์โดยไม่เปิดเผย"

การพิสูจน์ที่ไม่ระบุ (ZK) เน้นการยืนยันความจริงของข้อมูลโดยไม่เปิดเผยรายละเอียดที่เฉพาะเจาะจงใด ๆ

สร้างบนพื้นฐานทางคริปโตกราฟอย่างแน่นหนา, ZK ช่วยให้ Alice สามารถพิสูจน์ต่อ Bob ว่าเธอรู้ความลับโดยไม่เปิดเผยข้อมูลใดๆ เกี่ยวกับความลับเอง

สมมติว่ามีสถานการณ์ที่ Alice ต้องการพิสูจน์ความเชื่อถือได้ของเธอกับ Bob พนักงานรถเช่าโดยไม่ต้องให้เอกสารยืนยันจากธนาคาร เป็นกรณีที่ “คะแนนเครดิต” จากธนาคารหรือแอปการชำระเงินทำหน้าที่เป็นพิสูจน์ที่ไม่เปิดเผยความรู้สึกของเธอ

Alice พิสูจน์คะแนนเครดิตที่ดีของเธอให้กับ Bob โดยไม่เปิดเผยรายละเอียดของบัญชีของเธอ ซึ่งเป็นการสาธิตแนวคิดของการพิสูจน์ทศนิยมศูนย์

ในแอปพลิเคชันบล็อกเชน ให้ยกตัวอย่างเหรียญความเป็นส่วนตัว Zcash:

เมื่อ Alice ส่งเงินให้คนอื่น เธอต้องการที่จะเป็นบุคคลที่ไม่ต้องระบุตัวตนในขณะที่พิสูจน์ว่าเธอมีสิทธิ์ในการโอนเหรียญเหล่านั้น (เพื่อป้องกันการใช้เงินซ้ำ) เธอจำเป็นต้องสร้าง ZK proof สำหรับนี้

โบบ คนขุดเหมือง มองเห็นพิสูจน์นี้และสามารถเพิ่มธุรกรรมไปยังบล็อกเชนโดยไม่รู้จักตัวตนของแอลิซ (กล่าวคือ เขาไม่มีความรู้เรื่องตัวตนของแอลิซ)

2. Multi-Party Computation (MPC): การเน้น "วิธีการคำนวณโดยไม่เปิดเผย"

Multi-Party Computation (MPC) ให้ความสำคัญกับการทำให้ผู้เข้าร่วมหลายคนสามารถคำนวณฟังก์ชันโดยปลอดภัยพร้อมกันโดยไม่เปิดเผยข้อมูลสำคัญของพวกเขา

เทคโนโลยีนี้ช่วยให้ฝ่ายหลายฝ่าย (เช่น แอลิซ, บ็อบ และแครอล) สามารถทำงานคำนวณร่วมกันโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลนำเข้าของตน

ตัวอย่างเช่น หากอลิซ บ็อบ และแครอลต้องการคำนวณเงินเดือนเฉลี่ยของพวกเขาโดยไม่เปิดเผยเงินเดือนของแต่ละคน พวกเขาจะทำได้อย่างไร?

แต่ละคนสามารถแบ่งเงินเดือนออกเป็นสามส่วนและแลกเปลี่ยนสองส่วนกับส่วนอื่น ๆ จากนั้นพวกเขาเพิ่มหมายเลขที่ได้รับและแบ่งปันผลรวม

ในที่สุดพวกเขารวมผลรวมสามตัวเพื่อหายอดรวมและคำนวณค่าเฉลี่ยโดยไม่ให้ใครรู้เงินเดือนแต่ละคนอย่างแน่นอน

ในอุตสาหกรรมคริปโตโมน MPC wallets ใช้เทคโนโลยีนี้

ตัวอย่างเช่นในกระเป๋าเงิน MPC ที่ง่ายที่สุดที่เปิดตัวโดย Binance หรือ Bybit ผู้ใช้ไม่ต้องเก็บรักษาวลี 12 วลีอีกต่อไป แทนที่จะเป็นเหมือนกุญแจส่วนตัวถูกแบ่งออกเป็นส่วน 2/2 ซึ่งเป็นส่วนละหนึ่งบนโทรศัพท์ของผู้ใช้ ส่วนละหนึ่งบนคลาวด์และส่วนละหนึ่งอยู่กับบริษัทแลกเปลี่ยน

หากผู้ใช้สูญเสียโทรศัพท์ของตน คลาวด์และเอกซ์เชนจะสามารถกู้คืนกระเป๋าเงินได้

เพื่อความปลอดภัยที่สูงขึ้น บางกระเป๋าเงิน MPC สามารถสนับสนุนการรวมกับบุคคลที่สามเพิ่มเติมเพื่อป้องกันชิ้นส่วนของคีย์ส่วนตัว

ดังนั้น โดยอ้างอิงจากการเข้ารหัส MPC หลายฝ่ายสามารถใช้กุญแจส่วนตัวอย่างปลอดภัยโดยไม่จำเป็นต้องเชื่อใจกัน

3. การเข้ารหัสแบบ Fully Homomorphic Encryption (FHE): เน้น "วิธีการเข้ารหัสสำหรับการนำไปใช้งานภายนอก"

ตามที่ฉันกล่าวไว้ในกระทู้ก่อนหน้านี้ การเข้ารหัสแบบทั้งหมด (Fully Homomorphic Encryption, FHE) ถูกใช้ในสถานการณ์ที่ข้อมูลที่เป็นความลับต้องถูกเข้ารหัสในลักษณะที่สามารถประมวลผลได้โดยฝ่ายที่ไม่ได้รับความเชื่อถือในขณะที่ยังรักษาให้เฉพาะเจ้าของข้อมูลเท่านั้นที่สามารถถอดรหัสผลลัพธ์สุดท้ายได้

ลิงค์กระทู้ก่อนหน้า: https://x.com/0x_Todd/status/1810989860620226900

ตัวอย่างเช่น อลิซขาดพลังในการคํานวณและอาศัยบ็อบในการคํานวณ แต่ไม่ต้องการเปิดเผยข้อมูลดิบให้กับบ็อบ ดังนั้นเธอจึงเข้ารหัสข้อมูลต้นฉบับด้วยสัญญาณรบกวน (โดยใช้การบวก / การคูณแบบ homomorphic) ใช้พลังการคํานวณของ Bob เพื่อประมวลผลข้อมูลที่เข้ารหัสแล้วถอดรหัสผลลัพธ์ด้วยตัวเอง บ๊อบยังคงไม่ทราบเนื้อหาจริง

จินตนาการในการประมวลผลข้อมูลที่เป็นข้อมูลที่ละเอียดเช่นบันทึกการแพทย์หรือข้อมูลการเงินส่วนบุคคลในสภาวะสภาพแวดล้อมการคำนวณคลาวด์ เทคโนโลยี FHE มีความสำคัญที่นี่เนื่องจากมันช่วยให้ข้อมูลยังคงเป็นข้อมูลที่เข้ารหัสได้ตลอดกระบวนการประมวลผล ปกป้องความปลอดภัยของข้อมูลและปฏิบัติตามกฎระเบียบความเป็นส่วนตัว

ก่อนหน้านี้เรามุ่งเน้นไปที่สาเหตุที่อุตสาหกรรม AI ต้องการ FHE ตอนนี้เรามาสํารวจการใช้งานของ FHE ในอุตสาหกรรม crypto

ตัวอย่างเช่นมีโครงการที่เรียกว่า Mind Network (@mindnetwork_xyz), ซึ่งได้รับ Ethereum Grant และเป็นส่วนหนึ่งของ Binance Incubator มันจัดการกับปัญหาที่เกิดขึ้นภายในกลไก Proof of Stake (PoS):

ในโปรโตคอล PoS เช่น Ethereum ที่มีผู้ตรวจสอบกว่า 1 ล้านคน ไม่มีปัญหามากนัก อย่างไรก็ตาม โครงการขนาดเล็กมักพบปัญหาเนื่องจากนักขุดมักเกียจครับผม

ทําไมถึงเป็นเช่นนั้น? ในทางทฤษฎีโหนดควรจะตรวจสอบความถูกต้องของแต่ละธุรกรรมอย่างขยันขันแข็ง อย่างไรก็ตามในโปรโตคอล PoS ขนาดเล็กที่มีโหนดน้อยลงและ "โหนดขนาดใหญ่" จํานวนมากโหนด PoS ขนาดเล็กบางตัวอาจพบว่าการคัดลอกผลลัพธ์ของโหนดขนาดใหญ่นั้นง่ายกว่าการทํางานด้วยตนเอง

นี้ไม่มีข้อกังวลที่จะส่งผลให้เกิดการกลายเป็นจุดศูนย์กลางใหญ่

นอกจากนี้ สถานการณ์การลงคะแนนแสดงพฤติกรรมที่คล้ายกันในเรื่อง "การตาม"

ตัวอย่างเช่นในการลงคะแนนของ MakerDAO A16Z ถือจำนวนมากของโทเค็น MKR ซึ่งบ่งบอกถึงผลลัพธ์ของโปรโตคอลบ่อยครั้ง หลังจาก A16Z ลงคะแนนผู้ถือโทเค็นน้อยกว่าต้องติดตามหรืองดออกเสียงไม่ตรงกับความคิดเห็นสาธารณะจริง

ดังนั้น Mind Network ใช้เทคโนโลยี FHE:

โหนด PoS สามารถทําการตรวจสอบบล็อกโดยใช้พลังงานของเครื่องโดยไม่ทราบคําตอบของกันและกันทําให้โหนด PoS ไม่สามารถคัดลอกงานของกันและกันได้

หรือ

อนุญาตให้ผู้ลงคะแนนเลือกคำนวณผลการลงคะแนนผ่านแพลตฟอร์มการลงคะแนนโดยไม่ต้องรู้จักเจตนาที่จะลงคะแนนของผู้อื่น ๆ ซึ่งจะป้องกันการลงคะแนนต่อเนื่อง

นี่เป็นหนึ่งในการประยุกต์ใช้งานที่สำคัญของ FHE ในบล็อกเชน

ดังนั้น, เพื่อให้บรรทัดฐานนี้เป็นไปได้ มายด์ยังต้องสร้างโปรโตคอลการเปลี่ยนแปลงการเพิ่มเงินซ้ำอีกครั้ง โดยที่ EigenLayer เองก็จะให้บริการโหนดออกแบบโดยอ้างอิงเพื่อบางบล็อกเชนขนาดเล็กในอนาคต การรวมกับ FHE จะช่วยเสริมความปลอดภัยของเครือข่าย PoS หรือการลงคะแนนเสียงได้อย่างมีนัยสำคัญ

ใช้สำนวนอุปมานของบล็อกเชนขนาดเล็กที่นำเอิร์เกน+มาย้ำเสมือนประเทศเล็กๆ ที่รับกองทัพต่างประเทศเข้ามาจัดการกับเรื่องราวภายในที่พวกเขาไม่สามารถจัดการเองได้

นี่เป็นหนึ่งในปัจจัยที่แตกต่างกันสำคัญสำหรับ Mind ในพื้นที่ PoS/Re-staking เมื่อเปรียบเทียบกับ Renzo และ Puffer Mind Network ที่เริ่มต้นในช่วงหลังจาก Renzo และ Puffer ได้เร็ว ๆ นี้เปิดตัว mainnet และไม่เป็นเช่นเดียวกับในช่วง Re-taking summer

แน่นอนว่า Mind Network ยังให้บริการในภาค AI เช่นการใช้เทคโนโลยี FHE เพื่อเข้ารหัสข้อมูลที่ป้อนไปยัง AI ทําให้ AI สามารถเรียนรู้และประมวลผลข้อมูลเหล่านี้ได้โดยไม่ต้องรู้ข้อมูลต้นฉบับ กรณีทั่วไปรวมถึงการทํางานร่วมกับเครือข่ายย่อย Bittensor

สรุป

แม้ ZK (Zero-Knowledge Proof), MPC (Multi-Party Computation), และ FHE (Fully Homomorphic Encryption) จะเป็นเทคโนโลยีการเข้ารหัสขั้นสูงที่ออกแบบมาเพื่อป้องกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความปลอดภัย แต่มันแตกต่างกันในฉากฉายการใช้และความซับซ้อนทางเทคนิค:

สถานการณ์การใช้งาน:

ZK (Zero-Knowledge Proof): มุ่งเน้นไปที่ "วิธีการพิสูจน์" มันให้ทางสําหรับฝ่ายหนึ่งที่จะพิสูจน์ให้อีกฝ่ายหนึ่งเห็นว่าข้อมูลบางอย่างถูกต้องโดยไม่เปิดเผยข้อมูลเพิ่มเติมใด ๆ เทคโนโลยีนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อตรวจสอบสิทธิ์หรือข้อมูลประจําตัว

MPC (Multi-Party Computation): โฟกัสที่ "วิธีการคำนวณ" มันอนุญาตให้ผู้ร่วมทีทำการคำนวณร่วมกันโดยไม่เปิดเผยข้อมูลนำเข้าของพวกเขาแต่ละคน สิ่งนี้มีประโยชน์ในสถานการณ์ที่จำเป็นต้องมีความร่วมมือของข้อมูลในขณะที่ปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลของแต่ละฝ่าย เช่นในการวิเคราะห์ข้อมูลระหว่างสถาบันและการตรวจสอบทางการเงิน

การเข้ารหัสแบบเต็มโฮโมร์ฟิก (Fully Homomorphic Encryption): เน้นไปที่ "วิธีการเข้ารหัส" ซึ่งทำให้เป็นไปได้ในการให้กำลังคำนวณที่ซับซ้อนโดยที่ข้อมูลยังคงเป็นการเข้ารหัสตลอดเวลา สิ่งนี้เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับบริการคลาวด์คอมพิวติ้ง / AI โดยที่ผู้ใช้สามารถประมวลผลข้อมูลที่เป็นข้อมูลที่สำคัญอย่างปลอดภัยในสภาพแวดล้อมคลาวด์ได้

ความซับซ้อนทางเทคนิค:

ZK (Zero-Knowledge Proof): แม้ว่าทฤษฎีจะมีพลังมาก การออกแบบโปรโตคอลพิสูจน์ทฤษฎีศาสตร์โดยที่มีประสิทธิภาพและง่ายต่อการดำเนินการสามารถซับซ้อนได้มาก โดยต้องใช้ทักษะทางคณิตศาสตร์และโปรแกรมมิ่งที่ลึกซึ้ง เช่นการเข้าใจวงจรต่าง ๆ ซึ่งมักจะไม่เข้าใจได้โดยทั่วไป

MPC (Multi-Party Computation): การประยุกต์ MPC ต้องการการแก้ปัญหาเรื่องการประสานและประสิทธิภาพในการสื่อสาร โดยเฉพาะเมื่อมีผู้ร่วมมากมาย ค่าใช้จ่ายในการประสานและภาระทางคำนวณอาจสูงมาก

การเข้ารหัสแบบเต็มรูปแบบ (Fully Homomorphic Encryption): FHE เผชิญกับความท้าทายที่สำคัญในประสิทธิภาพการคำนวณ อัลกอริทึมการเข้ารหัสเป็นอย่างซับซ้อน โดยโมเดลที่ใช้งานจริงเริ่มมีให้ใช้งานเมื่อปี พ.ศ. 2552 อย่างไรก็ตาม แม้ว่าจะมีความน่าสนใจทางทฤษฎี แต่ความซับซ้อนในการคำนวณและการเสียเวลาในการใช้งานจริงยังคงเป็นอุปสรรคใหญ่

ในความเป็นจริงการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลและการป้องกันความเป็นส่วนตัวของบุคคลที่เราพึ่งพาอยู่กำลังเผชิญกับความท้าทายที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน จงจินตนาการหากหากเราไม่มีเทคโนโลยีการเข้ารหัสข้อมูล - ข้อความข้อความของเรา รายละเอียดการจัดส่งอาหาร และข้อมูลการช้อปปิ้งออนไลน์ของเราจะถูกเปิดเผยอย่างสมบูรณ์เหมือนบ้านที่ไม่มีกุญแจที่ใครก็สามารถเข้ามาได้ตามที่ต้องการ

ฉันหวังว่าสิ่งนี้จะช่วยให้ผู้ที่สับสนเกี่ยวกับสามแนวคิดเหล่านี้สามารถแยกแยะเทคโนโลยีการเข้ารหัสลับระดับบนได้อย่างชัดเจน

ข้อความประกาศยื้อ

1. บทความนี้ถูกพิมพ์ออกมาจาก [ 0x ทอดด์]. All copyrights belong to the original author [0xTodd]. หากมีการคัดค้านการเผยแพร่นี้กรุณาติดต่อเกต เลิร์นทีม และพวกเขาจะดำเนินการโดยเร็ว
2. คำประกาศความรับผิด: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงอยู่ในบทความนี้เป็นเพียงของผู้เขียนเท่านั้น และไม่เป็นการให้คำแนะนำทางการลงทุนใด ๆ
3. การแปลบทความเป็นภาษาอื่น ๆ ทำโดยทีม Gate Learn หากไม่ได้กล่าวถึง การคัดลอก การแจกจ่าย หรือการลอกเลียนแบบบทความที่แปลนั้นถือเป็นการละเมิด