Web3의 일부 개인 정보 보호 기술 컴퓨팅 기술은 무엇입니까?

블록 체인 거래에서 제로 지식 증명

1. 제로 지식 증명 (ZKP)은 한 당사자가 다른 당사자에게 추가 정보를 공개하지 않고 진술이 사실임을 증명할 수 있도록 허용합니다. Web3의 맥락 에서이 기술을 사용하면 사용자는 발신자, 수신기 또는 금액과 같은 민감한 데이터를 노출시키지 않고 거래를 확인할 수 있습니다.

2. 제로 지식 증거 유형 인 Zk-Snarks는 Zcash와 같은 개인 정보 집중 블록 체인에 널리 사용됩니다. 그들은 간결하고 비 간식 검증을 제공하여 기밀 유지를 유지하면서 온쇄 검증에 효율적입니다.

3. 또 다른 변형 인 ZK-STARKS는 유사한 개인 정보 보호 혜택을 제공하지만 확장 성과 투명성이 높아집니다. ZK-SNARKS와 달리 신뢰할 수있는 설정이 필요하지 않으므로 손상된 초기화 매개 변수에서 잠재적 취약점이 줄어 듭니다.

4. 개발자는 ZKP를 분산 응용 프로그램 (DAPPS)에 통합하여 개인 투표 시스템, 기밀 자산 전송 및 신원 확인을 개인 정보를 노출시키지 않으면 서 신원 확인을 가능하게합니다.

제로 지식 증명의 사용은 기본 데이터의 공개없이 검증 가능한 계산을 가능하게함으로써 공개 원장에서 신뢰가 어떻게 확립되는지를 근본적으로 이동시킵니다.

온쇄 인센티브를 통한 연합 학습

1. Federated Learning을 사용하면 기계 학습 모델이 원시 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고 여러 장치 또는 노드에서 교육을받을 수 있습니다. Web3 생태계에서,이 접근법은 데이터를 현지화함으로써 분산 원리와 일치합니다.

2. 블록 체인 네트워크는 참가자에게 토큰 보상을 통해 계산 리소스와 로컬 데이터 통찰력을 제공하도록 장려 할 수 있습니다. Smart Contracts는 모델 정확도 또는 교육 속도에 대한 측정 가능한 기여에 따라 이러한 지불을 자동화합니다.

3. 프라이버시는 그라디언트 변경과 같은 모델 업데이트 만 원래 사용자 데이터가 아니라 공유되므로 보존됩니다. 이러한 업데이트는 전송 전에 차등 프라이버시 기술을 사용하여 추가로 보호 될 수 있습니다.

4. 페더레이션 학습과 블록 체인을 결합한 프로젝트는 종종 데이터 민감도가 높고 규제 준수가 중요한 의료, 금융 및 개인화 된 광고 부문에서 작동합니다.

분산 기계 학습과 암호화 인센티브 사이의 이러한 시너지 효과는 중앙 집중식 데이터 집계없이 공동 인텔리전스를위한 새로운 패러다임을 만듭니다.

분산 거버넌스를위한 보안 다당 계산

1. MPC (Secure Multi-Party Computation)를 통해 여러 당사자가 입력을 비공개로 유지하면서 입력을 통해 함수를 공동으로 계산할 수 있습니다. DAOS 및 분산 거버넌스 시스템에서 MPC는 개별 투표 의도를 노출시키지 않고 투명한 의사 결정을 지원합니다.

예를 들어, 재무 관리 그룹의 구성원은 MPC 기반 지갑을 사용하여 트랜잭션을 집합 적으로 서명 할 수 있으므로 단일 엔티티가 운영 효율성을 유지하면서 개인 키에 완전히 액세스 할 수 없도록 할 수 있습니다.

3. MPC에서 파생 된 임계 값 서명 체계는 스테이크 증명 네트워크를위한 양육권 솔루션 및 유효성 검사기 설정에 채택되어 주요 도난 또는 내부자 위협에 대한 보안을 향상시킵니다.

4. 스마트 계약과의 통합은 충분한 암호화 된 입력이 개별 기여를 해독하지 않고 사전 정의 된 기준을 충족 할 때만 조건부 계약을 실행할 수 있습니다.

MPC는 참가자에 대한 신뢰를 분배하고 단일 실패 지점을 제거함으로써 분산 프로토콜에서 개인 정보 보호와 탄력성을 강화시킵니다.

온쇄 분석의 차이 프라이버시

1. 차이 프라이버시는 데이터 세트에 통계적 노이즈를 도입하여 개인의 재 식별을 방지하면서 의미있는 집계 분석을 허용합니다. 블록 체인 분석에 적용되면 사용자 행동 패턴을 감시로부터 보호합니다.

2. 그래프와 같은 인덱싱 서비스 및 쿼리 계층은 DAPP에 데이터를 제공 할 때 차등 프라이버시를 구현할 수 있으므로 빈번한 쿼리가 실수로 희귀하거나 민감한 트랜잭션 이력을 노출시키지 않도록합니다.

3.이 기술은 특히 거래 타이밍과 금액이 분리 된 경우 거래 전략 또는 포트폴리오 구성을 공개 할 수있는 Defi 플랫폼에서 특히 가치가 있습니다.

4. 개인 정보 보호 대시 보드 및보고 도구는 차이 프라이버시를 활용하여 개인의 책임을 손상시키지 않으면 서 네트워크 사용, 유동성 동향 및 위험 노출에 대한 통찰력을 제공합니다.

자주 묻는 질문

제로 지식 증명은 블록 체인 확장성에 어떤 영향을 미칩니 까? ZK-Rollups는 제로 지식 증거를 사용하여 수천 개의 트랜잭션을 체인 오프 체인으로 묶고 메인 체인에 단일 유효성 증명을 제출합니다. 이는 보안 및 개인 정보를 유지하면서 혼잡을 줄이고 가스 수수료를 낮 춥니 다.

연합 학습은 저지성 환경에서 효과적으로 작동 할 수 있습니까? 예, Federated Learning은 분산 및 간헐적 네트워크 조건에서 작동하도록 설계되었습니다. 노드는 연결을 사용할 수있을 때 모델 업데이트를 동기화하여 Web3에서 공통적 인 분산 피어 투 피어 아키텍처에 적합합니다.

안전한 다중 파티 계산 설정에서의 공모를 방지하는 것은 무엇입니까? 암호화 프로토콜은 각 당사자의 기여도에 대한 엄격한 검증을 시행합니다. 또한, 스마트 계약으로 인코딩 된 경제적 처벌은 특히 스테이크 슬래시 메커니즘이 구현 될 때 악의적 인 조정을 방해 할 수 있습니다.

차이 프라이버시가 DEFI의 규제 감사와 호환됩니까? 예, 감사인은 전반적인 정확도를 보존하는 보정 된 노이즈 레벨로 익명화 된 데이터 세트에 액세스 할 수 있습니다. 규제 기관은 개인 식별 정보에 액세스하지 않고 준수 보고서를 받고 사용자 개인 정보와의 감독 균형을 맞 춥니 다.