Web3中有哪些隐私计算技术是什么？

区块链交易中的零知识证明

1。零知识证明（ZKP）允许一个方向另一方证明声明是正确的，而无需透露任何其他信息。在Web3的上下文中，该技术使用户能够验证交易，而无需公开敏感数据，例如发件人，接收器或金额。

2. ZK-SNARKS是一种零知识证明，广泛用于以隐私为中心的区块链（例如Zcash）。他们提供简洁且非交互式验证，使其有效地进行链验证，同时保留机密性。

3。另一个变体ZK-Starks提供了类似的隐私益处，但具有更大的可扩展性和透明度。与ZK-Snarks不同，它们不需要值得信赖的设置，从而减少了受损初始化参数的潜在漏洞。

4.开发人员正在将ZKP集成到分散应用程序（DAPP）中，以实现私人投票系统，机密资产转移和身份验证，而无需公开个人详细信息。

联合学习和链上激励措施

1。联合学习允许在不将原始数据传输到中央服务器的情况下对机器学习模型进行培训。在Web3生态系统中，这种方法通过保持数据本地化来与权力下放原则保持一致。

2。区块链网络可以激励参与者通过令牌奖励贡献计算资源和本地数据见解。智能合约根据对模型准确性或训练速度的可衡量贡献来自动化这些付款。

3.保留隐私，因为只有模型更新（例如梯度更改）已共享，而不是原始用户数据。在传输之前，还可以使用差异隐私技术进一步保护这些更新。

4.将联盟学习与区块链相结合的项目通常在医疗保健，金融和个性化的广告领域运作，在该领域，数据敏感性很高，监管合规性至关重要。

确保分散治理的多方计算

1。安全多方计算（MPC）使多方能够在其输入上共同计算功能，同时将这些输入保持在私有。在DAO和分散的治理系统中，MPC支持透明的决策，而无需暴露个人投票意图。

2。例如，国库管理小组的成员可以使用基于MPC的钱包共同签署交易，确保在维持运营效率的同时，没有一个实体可以完全访问私钥。

3.从MPC中得出的阈值签名方案正在托管解决方案和验证器设置中采用，以用于验证证明网络，从而增强了针对密钥盗窃或内部威胁的安全性。

4.与智能合约的集成只有在足够的加密输入符合预定义的标准时，才允许有条件执行协议，而无需解密个人贡献。

链接分析中的差异隐私

1。差异隐私将统计噪声引入数据集中，以防止对个体的重新识别，同时仍允许有意义的总体分析。当应用于区块链分析时，它可以保护用户行为模式免受监视。

2。索引服务和查询层（例如图形）可以在将数据提供给DAPP时实现差异隐私，以确保频繁的查询不会无意间暴露稀有或敏感的交易历史记录。

3。此技术在Defi平台中特别有价值，如果分别进行分析，则交易时间和数量可能会揭示交易策略或投资组合组成。

4。保护仪表板和报告工具利用差异隐私来提供有关网络使用，流动性趋势和风险敞口的见解，而不会损害个人责任。

常见问题

零知识证明如何影响区块链的可伸缩性？ ZK-Rollups利用零知识证明来捆绑数千笔交易，并向主链提交单个有效性证明。这减少了交通拥堵并降低汽油费，同时保持安全性和隐私。

在低调环境中，联合学习工作可以有效地有效吗？是的，联合学习旨在在分布式和间歇性网络条件下运行。节点同步模型更新时，当可用连接时，它适用于Web3中常见的分散对等体系结构。

是什么阻止了安全的多方计算设置中的勾结？加密协议强制对各方的贡献进行严格的验证。此外，在智能合同中编码的经济处罚可以阻止恶意协调，尤其是在实施股权削减机制时。

差异隐私与DEFI中的监管审核兼容吗？是的，审核员可以访问具有校准噪声水平的匿名数据集，以保持整体精度。监管机构在无需访问个人身份信息，平衡监督与用户隐私的情况下收到合规报告。