Web3のプライバシーを提供するコンピューティングテクノロジーは何ですか？

ブロックチェーントランザクションのゼロ知識証明

1。ゼロ知識証明（ZKPS）は、ある当事者が別の当事者に、追加情報を明らかにすることなく声明が真であることを証明することを許可します。 Web3のコンテキストでは、このテクノロジーにより、ユーザーは送信者、受信機、金額などの機密データを公開せずにトランザクションを検証できます。

2。Zk-Snarksは、ゼロ知識証明の一種であり、Zcashのようなプライバシー中心のブロックチェーンで広く使用されています。それらは簡潔で非対話的検証を提供し、機密性を維持しながらチェーン上の検証に効率的にします。

3.別のバリアントであるZK-Starksは、同様のプライバシー利点を提供しますが、スケーラビリティと透明性が向上します。 ZK-SNARKSとは異なり、信頼できるセットアップは必要ありません。これは、侵害された初期化パラメーターから潜在的な脆弱性を減らす必要はありません。

4.開発者は、ZKPを分散型アプリケーション（DAPP）に統合して、個人の詳細を公開することなく、民間投票システム、機密資産の転送、および身元確認を可能にします。

オンチェーンインセンティブを備えた連合学習

1. Federated Learningを使用すると、RAWデータを中央サーバーに転送せずに、複数のデバイスまたはノードで機械学習モデルをトレーニングできます。 Web3エコシステムでは、このアプローチは、データのローカライズを維持することにより、分散化の原則と一致します。

2。ブロックチェーンネットワークは、トークンの報酬を通じて計算リソースとローカルデータの洞察を提供するよう参加者に奨励できます。スマートコントラクトは、モデルの精度またはトレーニング速度への測定可能な貢献に基づいてこれらの支払いを自動化します。

3.プライバシーは、勾配の変更など、モデルの更新のみが共有され、元のユーザーデータではないため、保存されます。これらの更新は、送信前の差別的なプライバシー手法を使用してさらに保護することもできます。

4.連邦学習とブロックチェーンを組み合わせたプロジェクトは、データの感度が高く、規制のコンプライアンスが重要であるヘルスケア、金融、およびパーソナライズされた広告セクターで動作することがよくあります。

分散ガバナンスのためのマルチパーティ計算を安全にします

1.セキュアマルチパーティ計算（MPC）により、複数の当事者が入力を共同で入力を共同で計算しながら、それらの入力を非公開にします。 DAOSおよび分散型ガバナンスシステムでは、MPCは個々の投票意図を公開することなく透明な意思決定をサポートしています。

2。たとえば、財務管理グループのメンバーは、MPCベースのウォレットを使用してトランザクションを集合的に署名することができ、運用効率を維持しながら単一のエンティティがプライベートキーへの完全なアクセスを保持しないようにすることができます。

3。MPCから派生したしきい値の署名スキームは、監護ソリューションと格納ネットワークのためのバリデーターのセットアップで採用されており、主要な盗難またはインサイダーの脅威に対するセキュリティを強化しています。

4.スマートコントラクトとの統合により、十分な暗号化された入力が事前定義された基準を満たしている場合にのみ、契約の条件付きの実行が可能になります。

鎖分析におけるプライバシーの差

1.差別的なプライバシーは、統計的ノイズをデータセットに導入し、個人の再識別を防ぎながら、意味のある集約分析を許可します。ブロックチェーン分析に適用すると、ユーザーの行動パターンが監視から保護されます。

2。グラフのようなインデックス作成サービスとクエリレイヤーは、データをDAPPSに提供する際にプライバシーの差を実装できます。

3.この手法は、トランザクションのタイミングと金額が、分析されて分析された場合、取引戦略またはポートフォリオ構成を明らかにする可能性があるDefiプラットフォームで特に価値があります。

4.プライバシーを提供するダッシュボードとレポートツールは、プライバシーの差を活用して、個々の説明責任を損なうことなく、ネットワークの使用、流動性の傾向、リスクエクスポージャーに関する洞察を提供します。

よくある質問

ゼロ知識証明はブロックチェーンのスケーラビリティにどのように影響しますか？ ZK-Rollupsは、ゼロ知識の証明を利用して、数千のトランザクションオフチェーンをバンドルし、メインチェーンに単一の有効性証明を提出します。これにより、セキュリティとプライバシーを維持しながら、混雑が削減され、ガス料金が削減されます。

連邦学習は、低接続性環境で効果的に機能することができますか？はい、Federated Learningは、分散型および断続的なネットワーク条件で動作するように設計されています。ノードは、接続が利用可能なときにモデルの更新を同期し、Web3で一般的な分散型ピアツーピアアーキテクチャに適しています。

安全なマルチパーティ計算セットアップの共謀を防ぐものは何ですか？暗号化プロトコルは、各当事者の貢献の厳格な検証を実施します。さらに、スマートコントラクトでエンコードされた経済的罰則は、特にステークスラッシングメカニズムが実装されている場合、悪意のある調整を阻止する可能性があります。

差別的なプライバシーは、DEFIの規制監査と互換性がありますか？はい、監査人は、全体的な精度を維持する較正されたノイズレベルで匿名化されたデータセットにアクセスできます。規制機関は、個人を特定できる情報にアクセスすることなく準拠したレポートを受け取り、監視とユーザーのプライバシーのバランスを取ります。