cryptocurrencies에 대한 개인 정보 컴퓨팅이란 무엇입니까? 사용자 데이터를 어떻게 보호합니까?

cryptocurrencies에 대한 개인 정보 컴퓨팅이란 무엇입니까? 사용자 데이터를 어떻게 보호합니까?

핵심 사항 :

• 개인 정보 컴퓨팅의 정의 : 개인 정보 계산에는 데이터 자체를 공개하지 않고 민감한 데이터를 계산할 수 있도록 설계된 다양한 기술과 기술이 포함됩니다. cryptocurrencies와 관련하여 이는 사용자 개인 정보를 유지하면서 거래 및 기타 운영을 수행하는 것을 의미합니다.
• 프라이버시 강화 계산 방법 : 동종 암호화, 보안 다당 계산 (MPC), 제로 지식 증명 (ZKP) 및 미분 프라이버시를 포함한 몇 가지 방법이 사용됩니다. 각각은 다양한 수준의 보안 및 기능을 제공합니다.
• 데이터 보호 메커니즘 : 개인 정보 계산은 계산 중에 민감한 정보에 직접 액세스하여 사용자 데이터를 보호합니다. 대신, 계산은 암호화 또는 변환 된 데이터에 대해 수행되며, 기본 데이터를 밝히지 않고 결과를 산출합니다.
• Cryptocurrencies의 애플리케이션 : 개인 정보 보호 컴퓨팅은 트랜잭션 프라이버시 향상, 스마트 계약의 보안 개선 및 개인 분산 응용 프로그램 (DAPP)을 구축하는 응용 프로그램을 찾습니다.
• 도전과 제한 사항 : 유망한 반면 개인 정보 보호 컴퓨팅은 계산 간접비, 확장 성 및 이러한 시스템 구현 및 감사의 복잡성과 관련된 문제에 직면합니다.

cryptocurrencies에 대한 개인 정보 컴퓨팅이란 무엇입니까?

• 개인 정보의 필요성 이해 : 전통적인 암호 화폐 거래는 가명하지만 공개 원장 (블록 체인)에 기록됩니다. 이 투명성은 감사에 유리하지만 사용자 개인 정보를 손상시킬 수 있습니다. 발신자 및 수신자 주소 및 금액을 포함한 거래 세부 사항은 누구에게나 볼 수 있습니다. 이는 감시, 탈북자 및이 정보의 오용 가능성에 대한 우려를 제기합니다. 프라이버시 컴퓨팅은 민감한 정보를 밝히지 않고 cryptocurrency 데이터에 대한 계산을 허용함으로써 이러한 문제를 해결하는 것을 목표로합니다.

• 개인 정보 보호 기술 정의 : 프라이버시 컴퓨팅은 계산 중에 데이터 개인 정보를 보호하기 위해 설계된 다양한 기술을 포함하는 광범위한 분야입니다. 이러한 기술은 여러 범주로 크게 떨어집니다.

  • 동종 암호화 : 암호 해독없이 암호화 된 데이터에서 계산을 직접 수행 할 수 있습니다. 계산의 결과는 암호화 된 상태로 남아있어 기본 데이터의 기밀성을 보존합니다. 다양한 유형의 동종 암호화가 있으며 각각 다양한 기능이 있습니다. 완전 동질성 암호화 (FHE)는 암호화 된 데이터에 대한 임의의 계산을 허용하지만 계산 비용이 많이 듭니다. 부분적으로 동질성 암호화 (PHE)는 암호화 된 데이터에 대한 특정 유형의 계산 (예 : 추가 또는 곱셈)을 허용합니다. 동종 암호화 체계의 선택은 특정 응용 프로그램과 기능성과 효율성 사이의 절충에 따라 다릅니다.
  • 보안 멀티 파티 계산 (MPC) : MPC를 통해 여러 당사자가 출력 이상의 것을 드러내지 않고 개인 입력을 통해 함수를 공동으로 계산할 수 있습니다. 이는 여러 당사자가 개별 입력의 기밀성을 유지하면서 계산에 대해 협업 해야하는 시나리오에서 특히 유용합니다. 예를 들어, MPC를 사용하여 보안 경매를 수행하거나 개별 거래 세부 사항을 공개하지 않고 거래를 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 보안, 효율성 및 커뮤니케이션 복잡성 측면에서 각각 고유 한 강점과 약점을 가진 다른 MPC 프로토콜이 존재합니다. 특정 유형의 MPC 인 임계 값 암호화는 여러 당사자들 사이에서 암호화 키를 배포하여 공격에 대한 탄력성을 높입니다.
  • 제로 지식 증명 (ZKPS) : ZKPS는 한 당사자 (잠언)가 다른 당사자 (검증 자)에게 진술의 타당성을 넘어서는 정보를 공개하지 않고 진술의 진실을 설득 할 수 있도록 허용합니다. 이는 민감한 세부 사항을 밝히지 않고 거래 또는 신원을 확인하기 위해 암호 화폐와 매우 관련이 있습니다. ZKP는 계산 집약적이지만 개인 정보를 강력하게 보장합니다. ZK-SNARKS (제로 지식 간결하지 않은 지식 논증) 및 ZK-Starks (제로 지식 확장 가능한 투명한 지식 논쟁)를 포함한 여러 유형의 ZKP가 존재합니다. .
  • 차별화 개인 정보 : 이 기술은 데이터를 공개하기 전에 데이터에 신중하게 보정 된 노이즈를 추가하여 개별 데이터 포인트를 유추하는 동시에 유용한 집계 통계를 허용하기가 어렵습니다. cryptocurrencies의 맥락에서, 차등 프라이버시는 개별 거래 세부 사항을 밝히지 않고 거래량 또는 네트워크 활동에 대한 통계를 게시하는 데 사용될 수 있습니다. 추가 된 소음의 양은 중요합니다. 소음이 너무 적은 소음은 프라이버시를 손상시키지 만 너무 많은 노이즈는 데이터를 쓸모 없게 만듭니다. 프라이버시와 유틸리티 사이의 원하는 균형을 달성하기 위해 차등 프라이버시의 매개 변수를 신중하게 조정해야합니다.

개인 정보 컴퓨팅은 사용자 데이터를 어떻게 보호합니까?

• 데이터 암호화 및 변환 : 프라이버시 컴퓨팅의 데이터 보호의 핵심 원칙은 계산 중에 민감한 데이터에 직접 액세스하는 것을 방지하는 것입니다. 대신, 데이터는 처리되기 전에 암호화되거나 변환됩니다. 이 변환은 공격자가 처리 된 데이터에 대한 액세스를 얻더라도 원래 민감한 정보를 쉽게 추출 할 수 없도록합니다. 암호화 또는 변환의 특정 방법은 선택한 개인 정보 보호 기술에 따라 다릅니다.
• 데이터 관계를 가리는 : 개인 정보 계산 방법은 종종 데이터 포인트 간의 관계를 모호하게합니다. 예를 들어, 동질성 암호화는 기본 값을 밝히지 않고 암호화 된 데이터에 계산할 수 있습니다. MPC는 여러 당사자가 계산에 대해 협력 할 때에도 개별 입력이 비공개로 유지되도록합니다. ZKP는 명세서의 유효성을 넘어서는 정보를 밝히지 않고 진술을 검증 할 수 있습니다. 이러한 방법은 일부 처리 된 데이터에 액세스하더라도 공격자가 데이터 포인트 간의 관계를 유추하지 못하게합니다.
• 데이터 노출 최소화 : 프라이버시 컴퓨팅 기술은 계산 중에 노출 된 데이터의 양을 최소화하는 것을 목표로합니다. 이는 계산 결과와 같은 필요한 정보 만 공개하면서 기본 데이터를 기밀로 유지함으로써 달성됩니다. 이는 처리 중에 민감한 데이터가 여러 당사자에게 노출 될 수있는 기존 시스템과 대조됩니다. 최소 특권의 원칙은 개인 정보 보호 시스템 설계에서 가장 중요합니다.
• 감사 및 확인 : 개인 정보 계산 시스템의 보안은 엄격한 감사 및 검증 프로세스에 의존합니다. 독립적 인 감사는 구현 된 기술이 건전하고 시스템이 사용자 데이터를 효과적으로 보호 할 수 있습니다. 공식 검증 방법을 사용하여 시스템의 보안 속성을 수학적으로 증명할 수 있습니다. 이러한 엄격한 점검은 신뢰를 구축하고 개인 정보 보호 시스템의 신뢰성을 보장하는 데 중요합니다.

cryptocurrencies의 응용 프로그램 :

• 개인 거래 : 개인 정보 보호 컴퓨팅을 통해 개인 정보 보호 기능이 향상된 암호 화폐를 생성 할 수 있습니다. 트랜잭션은 발신자, 수신자 또는 금액을 공개하지 않고 처리 할 수 ​​있습니다. 이는 사용자 익명 성을 향상시키고 감시 및 추적으로부터 보호합니다. 몇 가지 개인 정보 중심의 암호 화폐가 이미 이러한 기술을 탐색하고 있습니다.
• 보안 스마트 계약 : 스마트 계약, 블록 체인에 저장된 자체 이행 계약은 개인 정보 보호 컴퓨팅을 사용하여보다 안전하고 개인화 할 수 있습니다. 스마트 계약 내에서 민감한 데이터는 무단 액세스로부터 보호되어 데이터 유출을 방지하며 계약의 기밀성을 보장 할 수 있습니다. 이는 민감한 재무 정보 또는 개인 데이터와 관련된 계약에 특히 중요합니다.
• 개인 분산 응용 프로그램 (DAPPS) : 개인 정보 계산을 통해 사용자 데이터를 보호하는 DAPP를 개발할 수 있습니다. 이는 의료 또는 금융 응용 프로그램과 같은 민감한 개인 정보와 관련된 응용 프로그램에 중요합니다. 개인 정보 보호 DAPP는 사용자에게 데이터를 더 잘 제어 할 수 있으며 분산 시스템에 대한 신뢰를 향상시킬 수 있습니다.

도전과 한계 :

• 계산 간접비 : 개인 정보 보호 기술은 종종 중요한 계산 오버 헤드를 소개합니다. 이것은 cryptocurrency 시스템의 성능과 확장 성에 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 기술의 효율적인 구현을 찾는 것은 핵심 과제입니다.
• 확장 성 : 많은 양의 데이터를 처리하기위한 개인 정보 보호 예약 계산 스케일링은 또 다른 중요한 과제입니다. 많은 개인 정보 강화 기술은 계산 집약적이므로 Cryptocurrency 네트워크에서 일반적으로 많은 수의 트랜잭션을 처리하기가 어렵습니다.
• 복잡성 : 개인 정보 보호 컴퓨팅 시스템 구현 및 감사는 복잡 할 수 있습니다. 이를 위해서는 시스템의 보안과 정확성을 보장하기 위해 전문화 된 전문 지식과 신중한 설계가 필요합니다. 복잡성으로 인해 이러한 기술을 기존 암호 화폐 인프라에 통합하기가 어려울 수 있습니다.

FAQ :

Q : 암호 화폐에 사용되는 개인 정보 보호 기술 유형은 무엇입니까?

A : 몇몇 기술은 암호 화폐의 개인 정보를 향상시킵니다. 여기에는 동종 암호화 (암호화 된 데이터에 대한 계산 허용), 보안 다당 계산 (MPC, 개별 입력을 드러내지 않고 협업 계산 가능), 제로 지식 증명 (ZKP, 기본 데이터를 드러내지 않고 진술의 검증)이 포함됩니다. 집계 통계를 유지하면서 개별 정보를 보호하기 위해 데이터에 노이즈를 추가합니다). 각각은 다양한 수준의 개인 정보 보호 및 계산 효율성을 제공합니다.

Q : 프라이버시 컴퓨팅은 Cryptocurrencies (믹싱 서비스와 같은)에 사용되는 전통적인 익명화 기술과 어떻게 비교됩니까?

A : 혼합 서비스와 같은 전통적인 익명화 기술은 종종 거래 경로를 난독 화하는 데 의존합니다. 그러나 트래픽 분석을 통한 교수의 교수 또는 특정 사용자와 연결을 포함한 다양한 공격에 취약합니다. 프라이버시 컴퓨팅은 계산 중에 데이터를 직접 보호하여보다 강력한 접근 방식을 제공하므로 고급 분석 기술을 사용하여 트랜잭션을 개인과 연결하기가 훨씬 어렵습니다.

Q : 프라이버시 컴퓨팅은 cryptocurrencies에서 사용자 데이터를 보호하기위한 완벽한 솔루션입니까?

A : 아니요, 개인 정보 보호 컴퓨팅은 만병 통치약이 아닙니다. 데이터 보호를 크게 향상 시키지만 여전히 도전에 직면 해 있습니다. 계산 오버 헤드는 상당한 확장 성을 제한 할 수 있습니다. 또한, 이러한 시스템을 구현하고 감사하는 복잡성은 신중한 설계와 엄격한 검증이 필요합니다. 모든 시스템의 보안은 궁극적으로 기본 기술의 올바른 구현 및 배포에 따라 다릅니다.

Q : cryptocurrency 공간에서 개인 정보 계산의 미래 전망은 무엇입니까?

A : Cryptocurrencies에서 개인 정보 보호의 미래는 유망합니다. 진행중인 연구는 기존 기술의 효율성과 확장 성을 향상시켜 광범위한 채택에 적합합니다. 새로운 기술과 프로토콜이 끊임없이 개발되고 있으며 더 강력한 개인 정보 보장을 약속합니다. 분산 시스템에서 개인 정보를 향상시키는 수요가 증가함에 따라 개인 정보 보호 컴퓨팅의 채택 및 통합이 크게 증가 할 것입니다. 이로 인해 더 많은 프라이버시 중심의 암호 화폐 및 DAPP가 출현 할 것입니다.