FHE, ZK y MPC: comparación de tres avanzadas encriptación técnicas
En la era digital actual, la seguridad de los datos y la protección de la privacidad se han vuelto cada vez más importantes. FHE, ZK y MPC, como tres tecnologías avanzadas de encriptación, ofrecen soluciones únicas para diferentes escenarios de aplicación. Este artículo comparará detalladamente estas tres tecnologías para ayudar a los lectores a comprender mejor sus características y aplicaciones.
Prueba de conocimiento cero(ZK)
La tecnología de pruebas de conocimiento cero resuelve el problema de cómo verificar la autenticidad de la información sin revelar información específica. Se basa en principios de encriptación y permite a una parte demostrar a otra que conoce un secreto sin revelar ninguna información sobre dicho secreto.
Por ejemplo, supongamos que Alice quiere demostrar a Bob, un empleado de la empresa de alquiler de coches, que tiene un buen estado de crédito, pero no desea proporcionar detalles de su historial bancario. En este caso, una "prueba de conocimiento cero" similar a una puntuación de crédito puede ser útil. Alice puede demostrar que su puntuación de crédito cumple con los requisitos, sin necesidad de mostrar información específica de su cuenta.
En el campo de la blockchain, una aplicación típica de la tecnología ZK son las transacciones anónimas. Por ejemplo, algunos proyectos de encriptación permiten a los usuarios realizar transferencias manteniendo el anonimato y verificar la legitimidad de las transacciones a través de pruebas ZK, lo que previene de manera efectiva el problema del doble gasto.
Computación segura multipartita ( MPC )
La tecnología de cálculo seguro multiparte se utiliza principalmente para resolver cómo múltiples partes pueden completar tareas de cálculo conjuntamente sin revelar su información sensible.
Por ejemplo, Alice, Bob y Carol quieren calcular el salario promedio de los tres, pero no quieren revelar las cifras exactas entre sí. A través de la tecnología MPC, pueden dividir sus salarios en tres partes, intercambiar parte de la información y, al final, obtener el promedio mediante una serie de cálculos, sin revelar los salarios específicos de cada uno.
En el ámbito de la encriptación, la tecnología MPC se aplica para desarrollar soluciones de billetera más seguras. Algunas plataformas de intercambio han lanzado billeteras MPC que dividen la clave privada en múltiples partes, almacenándolas respectivamente en los dispositivos de los usuarios, en la nube y en los servidores de la plataforma. Este enfoque no solo mejora la seguridad, sino que también aumenta la conveniencia de la recuperación.
Encriptación totalmente homomórfica ( FHE )
La tecnología de encriptación homomórfica total se dedica a resolver cómo encriptar datos sensibles para permitir que sean procesados por terceros no confiables, al mismo tiempo que se garantiza que los resultados puedan ser descifrados correctamente.
Supongamos que Alice necesita aprovechar la poderosa capacidad de cálculo de Bob, pero no quiere que Bob conozca los datos originales. A través de la encriptación homomórfica (FHE), Alice puede encriptar los datos, permitiendo que Bob realice cálculos en el estado encriptado, y al final, Alice puede desencriptar para obtener el resultado real. Este método es especialmente valioso para manejar información sensible en entornos de computación en la nube.
En el campo de la blockchain, la tecnología FHE puede ser utilizada para mejorar el mecanismo de consenso PoS y los sistemas de votación. Por ejemplo, ciertos proyectos están explorando el uso de la tecnología FHE para permitir que los nodos PoS completen la validación de bloques sin conocer las respuestas de los demás, o para permitir que los votantes mantengan su intención de voto en secreto mientras logran una estadística precisa de los resultados. Esto ayuda a aumentar el grado de descentralización y equidad del sistema.
Resumen
A pesar de que ZK, MPC y FHE tienen como objetivo proteger la privacidad y seguridad de los datos, existen diferencias en los escenarios de aplicación y la complejidad técnica.
ZK se centra en "cómo probar", aplicándose a escenarios que requieren verificar permisos o identidad.
MPC se centra en "cómo calcular", adecuado para situaciones en las que varias partes necesitan calcular conjuntamente pero deben proteger la privacidad de sus propios datos.
FHE enfatiza "cómo encriptar", lo que hace posible realizar cálculos complejos mientras se mantiene el estado de encriptación de los datos.
En términos de complejidad técnica, ZK requiere habilidades profundas en matemáticas y programación, MPC enfrenta desafíos de sincronización y eficiencia de comunicación, mientras que FHE presenta grandes obstáculos en eficiencia computacional.
A medida que el nivel de digitalización sigue aumentando, estas encriptaciones desempeñarán un papel cada vez más importante en la protección de la seguridad de nuestros datos y la privacidad personal. Comprender las características y aplicaciones de estas tecnologías nos ayudará a enfrentar mejor los desafíos de seguridad de datos actuales y futuros.
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SerumSurfer
· 07-24 20:09
Combinaciones de letras que desafían la mente
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ser_we_are_early
· 07-24 20:06
La privacidad no tiene precio bullish FHE
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CryptoNomics
· 07-24 20:04
*ajusta las gafas* la significancia estadística de mpc en la preservación de la privacidad sigue siendo cuestionable... necesitamos más datos empíricos
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OnchainSniper
· 07-24 19:46
Solo depender de zk y mpc para conquistar el mundo.
FHE, ZK y MPC: cómo las tres grandes encriptaciones protegen la privacidad y seguridad de Web3
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Prueba de conocimiento cero(ZK)
La tecnología de pruebas de conocimiento cero resuelve el problema de cómo verificar la autenticidad de la información sin revelar información específica. Se basa en principios de encriptación y permite a una parte demostrar a otra que conoce un secreto sin revelar ninguna información sobre dicho secreto.
Por ejemplo, supongamos que Alice quiere demostrar a Bob, un empleado de la empresa de alquiler de coches, que tiene un buen estado de crédito, pero no desea proporcionar detalles de su historial bancario. En este caso, una "prueba de conocimiento cero" similar a una puntuación de crédito puede ser útil. Alice puede demostrar que su puntuación de crédito cumple con los requisitos, sin necesidad de mostrar información específica de su cuenta.
En el campo de la blockchain, una aplicación típica de la tecnología ZK son las transacciones anónimas. Por ejemplo, algunos proyectos de encriptación permiten a los usuarios realizar transferencias manteniendo el anonimato y verificar la legitimidad de las transacciones a través de pruebas ZK, lo que previene de manera efectiva el problema del doble gasto.
Computación segura multipartita ( MPC )
La tecnología de cálculo seguro multiparte se utiliza principalmente para resolver cómo múltiples partes pueden completar tareas de cálculo conjuntamente sin revelar su información sensible.
Por ejemplo, Alice, Bob y Carol quieren calcular el salario promedio de los tres, pero no quieren revelar las cifras exactas entre sí. A través de la tecnología MPC, pueden dividir sus salarios en tres partes, intercambiar parte de la información y, al final, obtener el promedio mediante una serie de cálculos, sin revelar los salarios específicos de cada uno.
En el ámbito de la encriptación, la tecnología MPC se aplica para desarrollar soluciones de billetera más seguras. Algunas plataformas de intercambio han lanzado billeteras MPC que dividen la clave privada en múltiples partes, almacenándolas respectivamente en los dispositivos de los usuarios, en la nube y en los servidores de la plataforma. Este enfoque no solo mejora la seguridad, sino que también aumenta la conveniencia de la recuperación.
Encriptación totalmente homomórfica ( FHE )
La tecnología de encriptación homomórfica total se dedica a resolver cómo encriptar datos sensibles para permitir que sean procesados por terceros no confiables, al mismo tiempo que se garantiza que los resultados puedan ser descifrados correctamente.
Supongamos que Alice necesita aprovechar la poderosa capacidad de cálculo de Bob, pero no quiere que Bob conozca los datos originales. A través de la encriptación homomórfica (FHE), Alice puede encriptar los datos, permitiendo que Bob realice cálculos en el estado encriptado, y al final, Alice puede desencriptar para obtener el resultado real. Este método es especialmente valioso para manejar información sensible en entornos de computación en la nube.
En el campo de la blockchain, la tecnología FHE puede ser utilizada para mejorar el mecanismo de consenso PoS y los sistemas de votación. Por ejemplo, ciertos proyectos están explorando el uso de la tecnología FHE para permitir que los nodos PoS completen la validación de bloques sin conocer las respuestas de los demás, o para permitir que los votantes mantengan su intención de voto en secreto mientras logran una estadística precisa de los resultados. Esto ayuda a aumentar el grado de descentralización y equidad del sistema.
Resumen
A pesar de que ZK, MPC y FHE tienen como objetivo proteger la privacidad y seguridad de los datos, existen diferencias en los escenarios de aplicación y la complejidad técnica.
En términos de complejidad técnica, ZK requiere habilidades profundas en matemáticas y programación, MPC enfrenta desafíos de sincronización y eficiencia de comunicación, mientras que FHE presenta grandes obstáculos en eficiencia computacional.
A medida que el nivel de digitalización sigue aumentando, estas encriptaciones desempeñarán un papel cada vez más importante en la protección de la seguridad de nuestros datos y la privacidad personal. Comprender las características y aplicaciones de estas tecnologías nos ayudará a enfrentar mejor los desafíos de seguridad de datos actuales y futuros.