FHE, ZK et MPC : comparaison de trois technologies de chiffrement avancées
Dans l'ère numérique actuelle, la sécurité des données et la protection de la vie privée deviennent de plus en plus importantes. FHE, ZK et MPC, en tant que trois technologies de chiffrement avancées, offrent chacune des solutions uniques adaptées à différents scénarios d'application. Cet article comparera en détail ces trois technologies pour aider les lecteurs à mieux comprendre leurs caractéristiques et leurs applications.
preuve à divulgation nulle de connaissance (ZK)
La technologie de preuve à connaissance nulle résout la question de la vérification de la véracité des informations sans divulguer d'informations spécifiques. Elle est basée sur des principes de chiffrement, permettant à une partie de prouver à une autre qu'elle connaît un certain secret, sans révéler d'informations sur ce secret.
Prenons un exemple, supposons qu'Alice souhaite prouver à Bob, un employé d'une société de location de voitures, que sa situation de crédit est bonne, mais qu'elle ne souhaite pas fournir de relevés bancaires détaillés. Dans ce cas, une "preuve à connaissance nulle" similaire à un score de crédit peut être utile. Alice peut prouver que son score de crédit est conforme, sans avoir à montrer des informations de compte spécifiques.
Dans le domaine de la blockchain, une application typique de la technologie ZK est les transactions anonymes. Par exemple, certains projets de chiffrement permettent aux utilisateurs d'effectuer des transferts tout en restant anonymes, et de vérifier la légitimité des transactions grâce à des preuves ZK, ce qui empêche efficacement le problème de double dépense.
Calcul sécurisé multipartite(MPC)
La technologie de calcul sécuritaire multi-parties est principalement utilisée pour résoudre comment plusieurs parties prenantes peuvent accomplir une tâche de calcul en commun sans révéler leurs informations sensibles respectives.
Par exemple, Alice, Bob et Carol souhaitent calculer le salaire moyen des trois, mais ne veulent pas révéler les montants exacts. Grâce à la technologie MPC, ils peuvent diviser leur salaire en trois parties, échanger certaines informations, et finalement, à travers une série de calculs, obtenir la moyenne sans divulguer les salaires individuels.
Dans le domaine des cryptomonnaies, la technologie MPC est utilisée pour développer des solutions de portefeuille plus sécurisées. Certains portefeuilles MPC lancés par des plateformes de trading divisent la clé privée en plusieurs parts, qui sont stockées respectivement sur les appareils des utilisateurs, dans le cloud et sur les serveurs de la plateforme. Cette méthode améliore à la fois la sécurité et la commodité de la récupération.
Chiffrement homomorphe ( FHE )
La technologie de chiffrement complètement homomorphe vise à résoudre la question de la manière de chiffrer des données sensibles, afin qu'elles puissent être traitées par des tiers non fiables, tout en garantissant que les résultats peuvent être déchiffrés correctement.
Supposons qu'Alice ait besoin d'utiliser la puissance de calcul de Bob, mais qu'elle ne veuille pas que Bob connaisse les données originales. Grâce au chiffrement homomorphe (FHE), Alice peut chiffrer les données, permettant à Bob d'effectuer des calculs sur les données chiffrées, puis Alice déchiffre pour obtenir les résultats réels. Cette méthode est particulièrement précieuse pour traiter des informations sensibles dans un environnement de cloud computing.
Dans le domaine de la blockchain, la technologie FHE peut être utilisée pour améliorer le mécanisme de consensus PoS et les systèmes de vote. Par exemple, certains projets explorent l'utilisation de la technologie FHE pour permettre aux nœuds PoS de valider des blocs sans connaître les réponses des autres, ou pour permettre aux votants de conserver la confidentialité de leurs intentions de vote tout en réalisant un comptage précis des résultats. Cela aide à améliorer le degré de décentralisation et l'équité du système.
Résumé
Bien que ZK, MPC et FHE visent à protéger la confidentialité et la sécurité des données, ils présentent des différences en termes de scénarios d'application et de complexité technique :
ZK se concentre sur "comment prouver", applicable aux scénarios nécessitant la vérification des droits ou de l'identité.
MPC se concentre sur "comment calculer", adapté aux situations où plusieurs parties doivent effectuer des calculs ensemble tout en protégeant la confidentialité de leurs données.
FHE met l'accent sur "comment chiffrer", rendant possible des calculs complexes tout en maintenant les données en état de chiffrement.
En termes de complexité technique, ZK nécessite des compétences mathématiques et en programmation approfondies, MPC fait face à des défis de synchronisation et d'efficacité de communication, tandis que FHE présente de grands obstacles en matière d'efficacité de calcul.
Avec l'augmentation continue du degré de numérisation, ces technologies de chiffrement joueront un rôle de plus en plus important dans la protection de la sécurité de nos données et de notre vie privée. Comprendre les caractéristiques et les applications de ces technologies nous aidera à mieux faire face aux défis de sécurité des données actuels et futurs.
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SerumSurfer
· 07-24 20:09
Des combinaisons de lettres qui font réfléchir
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ser_we_are_early
· 07-24 20:06
La confidentialité n'a pas de prix haussier FHE
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CryptoNomics
· 07-24 20:04
*ajuste ses lunettes* La signification statistique du MPC en matière de préservation de la vie privée reste discutable... besoin de plus de données empiriques.
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OnchainSniper
· 07-24 19:46
C'est juste avec zk et mpc que nous allons conquérir le monde.
FHE, ZK et MPC : comment ces trois grandes techniques de chiffrement protègent la confidentialité et la sécurité de Web3
FHE, ZK et MPC : comparaison de trois technologies de chiffrement avancées
Dans l'ère numérique actuelle, la sécurité des données et la protection de la vie privée deviennent de plus en plus importantes. FHE, ZK et MPC, en tant que trois technologies de chiffrement avancées, offrent chacune des solutions uniques adaptées à différents scénarios d'application. Cet article comparera en détail ces trois technologies pour aider les lecteurs à mieux comprendre leurs caractéristiques et leurs applications.
preuve à divulgation nulle de connaissance (ZK)
La technologie de preuve à connaissance nulle résout la question de la vérification de la véracité des informations sans divulguer d'informations spécifiques. Elle est basée sur des principes de chiffrement, permettant à une partie de prouver à une autre qu'elle connaît un certain secret, sans révéler d'informations sur ce secret.
Prenons un exemple, supposons qu'Alice souhaite prouver à Bob, un employé d'une société de location de voitures, que sa situation de crédit est bonne, mais qu'elle ne souhaite pas fournir de relevés bancaires détaillés. Dans ce cas, une "preuve à connaissance nulle" similaire à un score de crédit peut être utile. Alice peut prouver que son score de crédit est conforme, sans avoir à montrer des informations de compte spécifiques.
Dans le domaine de la blockchain, une application typique de la technologie ZK est les transactions anonymes. Par exemple, certains projets de chiffrement permettent aux utilisateurs d'effectuer des transferts tout en restant anonymes, et de vérifier la légitimité des transactions grâce à des preuves ZK, ce qui empêche efficacement le problème de double dépense.
Calcul sécurisé multipartite(MPC)
La technologie de calcul sécuritaire multi-parties est principalement utilisée pour résoudre comment plusieurs parties prenantes peuvent accomplir une tâche de calcul en commun sans révéler leurs informations sensibles respectives.
Par exemple, Alice, Bob et Carol souhaitent calculer le salaire moyen des trois, mais ne veulent pas révéler les montants exacts. Grâce à la technologie MPC, ils peuvent diviser leur salaire en trois parties, échanger certaines informations, et finalement, à travers une série de calculs, obtenir la moyenne sans divulguer les salaires individuels.
Dans le domaine des cryptomonnaies, la technologie MPC est utilisée pour développer des solutions de portefeuille plus sécurisées. Certains portefeuilles MPC lancés par des plateformes de trading divisent la clé privée en plusieurs parts, qui sont stockées respectivement sur les appareils des utilisateurs, dans le cloud et sur les serveurs de la plateforme. Cette méthode améliore à la fois la sécurité et la commodité de la récupération.
Chiffrement homomorphe ( FHE )
La technologie de chiffrement complètement homomorphe vise à résoudre la question de la manière de chiffrer des données sensibles, afin qu'elles puissent être traitées par des tiers non fiables, tout en garantissant que les résultats peuvent être déchiffrés correctement.
Supposons qu'Alice ait besoin d'utiliser la puissance de calcul de Bob, mais qu'elle ne veuille pas que Bob connaisse les données originales. Grâce au chiffrement homomorphe (FHE), Alice peut chiffrer les données, permettant à Bob d'effectuer des calculs sur les données chiffrées, puis Alice déchiffre pour obtenir les résultats réels. Cette méthode est particulièrement précieuse pour traiter des informations sensibles dans un environnement de cloud computing.
Dans le domaine de la blockchain, la technologie FHE peut être utilisée pour améliorer le mécanisme de consensus PoS et les systèmes de vote. Par exemple, certains projets explorent l'utilisation de la technologie FHE pour permettre aux nœuds PoS de valider des blocs sans connaître les réponses des autres, ou pour permettre aux votants de conserver la confidentialité de leurs intentions de vote tout en réalisant un comptage précis des résultats. Cela aide à améliorer le degré de décentralisation et l'équité du système.
Résumé
Bien que ZK, MPC et FHE visent à protéger la confidentialité et la sécurité des données, ils présentent des différences en termes de scénarios d'application et de complexité technique :
En termes de complexité technique, ZK nécessite des compétences mathématiques et en programmation approfondies, MPC fait face à des défis de synchronisation et d'efficacité de communication, tandis que FHE présente de grands obstacles en matière d'efficacité de calcul.
Avec l'augmentation continue du degré de numérisation, ces technologies de chiffrement joueront un rôle de plus en plus important dans la protection de la sécurité de nos données et de notre vie privée. Comprendre les caractéristiques et les applications de ces technologies nous aidera à mieux faire face aux défis de sécurité des données actuels et futurs.