DeCC技術の比較 - MPCはブロックチェーンのプライバシーとパフォーマンスにとって最もバランスの取れたアプローチか？

ZK-Proofs、Fully Homomorphic Encryption (FHE)、Multi-Party Computation (MPC)といった用語は、暗号空間ではよく飛び交う。しかし、多くの暗号愛好家は、これらの技術がブロックチェーン・ネットワークやそれらがサポートするアプリケーションを実際にどのように改善できるのか、いまだに頭を悩ませている。

イーサリアムのランドスケープにおけるZK-rollup Layer-2の終わりのないロールアウトのおかげで、ZK-proofingはおそらく暗号業界で最もよく知られたDeCC (Decentralized Confidential Computing)技術でしょう。しかし、それは必ずしも最も効果的であることを意味するものではありません。

さまざまなDeCCアプローチの長所と短所、そしてさまざまな結果にどのように適応しているのでしょうか？

DeCCテクノロジー：比較

機密コンピューティングに関しては、すべての条件を満たす万能のアプローチはありません。Vitalik Buterin氏の有名なブロックチェーンのトリレンマと同様に、DeCCテクノロジーはしばしば、ある分野では優れているが、別の分野では犠牲になっていることがあります。

例えば、Trusted Execution Environments（TEE）はハードウェアベースのソリューションであり、ソフトウェアベースのソリューションよりも間違いなく安全でスケーラブルである。

しかし、これは諸刃の剣のようなものです。TEE はソフトウェア ベースの DeCC テクノロジーの柔軟性に欠け、ハードウェア プロバイダーやメーカーに依存しています。

一般的な機密コンピューティングのニーズには、どのようなプライバシー強化技術が最適なのでしょうか？

マルチパーティ コンピューティング (MPC)

MPCは、複数の当事者が入力の秘密と機密を保持しながら関数を計算できるようにする暗号技術です。これは、参加者がお互いの個々のデータを明らかにすることなく、また、潜んでいる第三者にも明らかにすることなく、共同で計算することを可能にします。

MPCは、たとえ共同研究者がプロトコルから逸脱しようとしても、プライバシーと正確さの両方を保証します。このDeCCアプローチは、金融サービスや安全な投票システムなど、複数のエンティティが計算を実行し、機密データにアクセスする必要があるシナリオで特に有用です。

長所

以下のような利点があります。

分散キー管理によるセキュリティの強化

分散キー管理によるセキュリティの強化

分散キー管理によるセキュリティの強化

分散鍵管理によるセキュリティ強化

単一障害点を排除

dir="ltr" role="presentation">単一障害点を排除。

単一障害点を排除します。

個々の入力のプライバシーを維持します

。

個々の入力のプライバシーを保持する。

さまざまな用途に柔軟に対応

欠点

計算量が多くなる

可能性がある。

計算が多くなる

トランザクションに待ち時間が発生する可能性がある

。

トランザクションに遅延をもたらす可能性がある。

複数の当事者間の調整が必要

信頼された実行環境 (TEE)

Trusted Execution Environments (TEE)

TEEは、プロセッサ内のセキュアな領域であり、内部で保持されるコードとデータの機密性と完全性を保証します。ハードウェア ベースの分離された実行環境を提供し、コンピュータのオペレーティング システムのような外部要因から機密処理を保護します。

理論的には、TEE は、機密情報を処理するための信頼されたゾーンを作成するためにハードウェア機能を活用することによって、ソフトウェアのみのソリューションよりも高いレベルのセキュリティを提供します。

信頼された実行環境は、モバイル デバイス、クラウド コンピューティング、および開発者が大規模で安全なデータ処理を必要とするその他のシナリオでよく使用されます。

長所

ハードウェアレベルのセキュリティ

ハードウェアレベルのセキュリティ

ハードウェアレベルのセキュリティ

純粋なソフトウェアベースのソリューションよりも高速

純粋なソフトウェアベースのソリューションよりも高速

分離された環境で機密性の高いオペレーションを処理できる

欠点

ハードウェア メーカーへの依存

ハードウェア メーカーへの依存。

ハードウェアメーカーへの依存

ハードウェア実装における潜在的な脆弱性

ハードウェア実装における潜在的な脆弱性

ソフトウェア ソリューションに比べて柔軟性に欠ける

ゼロ知識証明（ZK） 暗号の流行語の 1 つである ZK (Zero-Knowledge Proofs) は、ある当事者 (証明者) が別の当事者 (検証者) に対して、あるステートメントが真であることを、そのステートメント自体の内容に関する情報を一切明かすことなく証明することを可能にします。

ゼロ知識証明は、特定の主張や計算の検証を可能にしながら、強力なプライバシー保証を提供します。ゼロ知識証明は、オンチェーン相互作用中にプライバシーを維持するための強力なツールを提供します。

しかし、ZK証明技術は多くの場合、信頼されたセットアップ（trusted setup’）に依存しており、証明システムを維持する鍵を生成する前に、当事者がお互いをある程度信頼する必要がある。ある意味、これはzk-proof暗号の有効性を排除することになる。

長所

以下の点が優れています。

強力なプライバシー保証を提供する

強力なプライバシー保証を提供する。

強力なプライバシー保証を提供します。

検証に必要なデータ量を削減します

。 欠点

計算量が多くなる

。

計算コストがかかる

実装によっては、信頼されたセットアップが必要になることがある

。 最後に、完全同相暗号化 (Fully Homomorphic Encryption) は、暗号化されたデータを復号化せずに計算を実行することを可能にします。FHE を使用すると、データは計算プロセス全体を通して暗号化されたままであり、結果も暗号化されたままです。

この技術は、機密データに対する計算の安全なアウトソーシングを可能にし、クラウド・コンピューティングやデータ分析のシナリオで特に価値を発揮します。FHE は高レベルのデータ プライバシーを提供する一方で、スケーラビリティを制限するパフォーマンス上の大きな課題に直面しています。

長所

• 機密データの安全な計算を可能にする

• 機密データの安全な計算を可能にする

• 機密データの安全な計算を可能にする。

  計算プロセス全体を通してデータのプライバシーを維持します

  。

• 計算プロセスを通してデータのプライバシーを維持する。

  クラウドコンピューティングやデータ分析に有用

• 短所

• 非常に計算量が多い

• 極めて計算量が多い。

  スケーラビリティが低い

• 一目でわかる