Web3中有哪些隱私計算技術是什麼？

區塊鏈交易中的零知識證明

1。零知識證明（ZKP）允許一個方向另一方證明聲明是正確的，而無需透露任何其他信息。在Web3的上下文中，該技術使用戶能夠驗證交易，而無需公開敏感數據，例如發件人，接收器或金額。

2. ZK-SNARKS是一種零知識證明，廣泛用於以隱私為中心的區塊鏈（例如Zcash）。他們提供簡潔且非交互式驗證，使其有效地進行鏈驗證，同時保留機密性。

3。另一個變體ZK-Starks提供了類似的隱私益處，但具有更大的可擴展性和透明度。與ZK-Snarks不同，它們不需要值得信賴的設置，從而減少了受損初始化參數的潛在漏洞。

4.開發人員正在將ZKP集成到分散應用程序（DAPP）中，以實現私人投票系統，機密資產轉移和身份驗證，而無需公開個人詳細信息。

聯合學習和鏈上激勵措施

1。聯合學習允許在不將原始數據傳輸到中央服務器的情況下對機器學習模型進行培訓。在Web3生態系統中，這種方法通過保持數據本地化來與權力下放原則保持一致。

2。區塊鍊網絡可以激勵參與者通過令牌獎勵貢獻計算資源和本地數據見解。智能合約根據對模型準確性或訓練速度的可衡量貢獻來自動化這些付款。

3.保留隱私，因為只有模型更新（例如梯度更改）已共享，而不是原始用戶數據。在傳輸之前，還可以使用差異隱私技術進一步保護這些更新。

4.將聯盟學習與區塊鏈相結合的項目通常在醫療保健，金融和個性化的廣告領域運作，在該領域，數據敏感性很高，監管合規性至關重要。

確保分散治理的多方計算

1。安全多方計算（MPC）使多方能夠在其輸入上共同計算功能，同時將這些輸入保持在私有。在DAO和分散的治理系統中，MPC支持透明的決策，而無需暴露個人投票意圖。

2。例如，國庫管理小組的成員可以使用基於MPC的錢包共同簽署交易，確保在維持運營效率的同時，沒有一個實體可以完全訪問私鑰。

3.從MPC中得出的閾值簽名方案正在託管解決方案和驗證器設置中採用，以用於驗證證明網絡，從而增強了針對密鑰盜竊或內部威脅的安全性。

4.與智能合約的集成只有在足夠的加密輸入符合預定義的標準時，才允許有條件執行協議，而無需解密個人貢獻。

鏈接分析中的差異隱私

1。差異隱私將統計噪聲引入數據集中，以防止對個體的重新識別，同時仍允許有意義的總體分析。當應用於區塊鏈分析時，它可以保護用戶行為模式免受監視。

2。索引服務和查詢層（例如圖形）可以在將數據提供給DAPP時實現差異隱私，從而確保頻繁的查詢不會無意間暴露稀有或敏感的交易歷史記錄。

3。此技術在Defi平台中特別有價值，如果分別進行分析，則交易時間和數量可能會揭示交易策略或投資組合組成。

4。保護儀表板和報告工具利用差異隱私來提供有關網絡使用，流動性趨勢和風險敞口的見解，而不會損害個人責任。

常見問題

零知識證明如何影響區塊鏈的可伸縮性？ ZK-Rollups利用零知識證明來捆綁數千筆交易，並向主鏈提交單個有效性證明。這減少了交通擁堵並降低汽油費，同時保持安全性和隱私。

在低調環境中，聯合學習工作可以有效地有效嗎？是的，聯合學習旨在在分佈式和間歇性網絡條件下運行。節點同步模型更新時，當可用連接時，它適用於Web3中常見的分散對等體系結構。

是什麼阻止了安全的多方計算設置中的勾結？加密協議強制對各方的貢獻進行嚴格的驗證。此外，在智能合同中編碼的經濟處罰可以阻止惡意協調，尤其是在實施股權削減機制時。

差異隱私與DEFI中的監管審核兼容嗎？是的，審核員可以訪問具有校準噪聲水平的匿名數據集，以保持整體精度。監管機構在無需訪問個人身份信息，平衡監督與用戶隱私的情況下收到合規報告。