FHE, ZK e MPC: Análise comparativa de três técnicas de encriptação
Na era digital de hoje, a encriptação é crucial para proteger a segurança dos dados e a privacidade pessoal. Este artigo irá explorar em profundidade três tecnologias de encriptação avançadas: encriptação homomórfica total (FHE), provas de zero conhecimento (ZK) e computação segura multipartidária (MPC), analisando seus princípios de funcionamento, cenários de aplicação e potencial no campo da blockchain.
Prova de Conhecimento Zero (ZK): provar sem revelar
A tecnologia de prova de conhecimento zero visa resolver o problema de como verificar a veracidade da informação sem revelar o conteúdo específico. Baseia-se em princípios criptográficos, permitindo que uma parte prove à outra a existência de um segredo, sem revelar qualquer informação substancial sobre esse segredo.
Por exemplo, suponha que alguém precise provar à empresa de aluguel de carros que tem uma boa situação de crédito, mas não queira fornecer detalhes dos extratos bancários. Nesse caso, um sistema de pontuação de crédito pode funcionar como uma prova de conhecimento zero, provando a situação de crédito sem revelar informações financeiras específicas.
Em aplicações de blockchain, a tecnologia ZK pode ser utilizada para proteger a privacidade das transações. Por exemplo, algumas criptomoedas anônimas permitem que os usuários realizem transferências sem revelar a identidade, enquanto provam que possuem saldo suficiente, prevenindo efetivamente o problema de duplo gasto.
Cálculo Seguro Multi-Partes (MPC): Cálculo conjunto sem divulgação
A tecnologia de computação segura multipartidária é principalmente utilizada para resolver como realizar cálculos entre múltiplas partes participantes, sem revelar suas informações sensíveis. Esta tecnologia permite que vários participantes colaborem na realização de tarefas de computação, mas cada participante não precisa divulgar seus dados de entrada para os outros.
Um cenário de aplicação típico é calcular o salário médio de várias pessoas. Os participantes podem dispersar seus dados salariais, trocar parte das informações e, no final, chegar ao valor médio através da agregação, mas durante todo o processo, ninguém pode saber o valor exato do salário dos outros.
No campo das encriptações, a tecnologia MPC é utilizada para desenvolver carteiras multi-assinatura seguras. Esta carteira distribui o armazenamento das chaves privadas, aumentando a segurança dos fundos, ao mesmo tempo que simplifica o processo de gestão de chaves para os utilizadores.
Encriptação Homomórfica Total (FHE): Outsourcing de Cálculo Encriptado
A tecnologia de encriptação totalmente homomórfica resolve o problema de como realizar cálculos enquanto os dados permanecem em estado encriptado. Ela permite o processamento de dados encriptados sem a necessidade de primeiro os desencriptar. Isso significa que dados sensíveis podem ser entregues com segurança a terceiros para processamento, enquanto os resultados do cálculo ainda podem ser corretamente desencriptados pelo proprietário dos dados.
FHE tem amplas perspectivas de aplicação nas áreas de computação em nuvem e inteligência artificial. Por exemplo, instituições médicas podem entregar dados de pacientes encriptados a provedores de serviços em nuvem para análise, sem se preocupar com a violação da privacidade dos dados.
No campo da blockchain, a tecnologia FHE pode ser utilizada para aumentar o grau de descentralização das redes PoS (Prova de Participação). Ao utilizar FHE, é possível evitar que os nós de validação copiem entre si os resultados de validação, incentivando assim que cada nó realize cálculos e validações de forma independente.
Além disso, o FHE pode ser aplicado em sistemas de votação descentralizados, garantindo a equidade e a privacidade do processo de votação, evitando o fenômeno da votação por influência.
Comparação Técnica
Embora essas três tecnologias se dediquem à proteção da privacidade e segurança dos dados, existem diferenças em seus cenários de aplicação e complexidade técnica:
Aplicação foco:
ZK foca em como provar
MPC foca em como calcular em conjunto
FHE foca em como encriptação para suportar computação externalizada
Complexidade técnica:
A implementação de ZK requer uma base sólida em matemática e programação
A MPC enfrenta problemas de eficiência de sincronização e comunicação durante a colaboração entre várias partes.
Embora a FHE seja teoricamente atraente, a complexidade computacional na aplicação prática continua a ser um grande desafio
O desenvolvimento e a aplicação dessas encriptações são cruciais para proteger a segurança dos dados e a privacidade pessoal em nossas vidas diárias. Com o contínuo avanço da tecnologia, podemos esperar ver mais soluções inovadoras de proteção da privacidade sendo aplicadas em diversos setores.
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NullWhisperer
· 14h atrás
hmm... três sabores de criptografia com seus próprios vetores de ataque. teoricamente exploráveis, para ser honesto
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DaoResearcher
· 14h atrás
Analisando a partir da perspetiva dos padrões de privacidade de dados, a compatibilidade dos protocolos ZK e FHE apresenta limitações óbvias, necessitando de uma reavaliação da arquitetura subjacente [ref:1]
FHE, ZK, MPC: Comparação abrangente das três principais tecnologias de encriptação de privacidade
FHE, ZK e MPC: Análise comparativa de três técnicas de encriptação
Na era digital de hoje, a encriptação é crucial para proteger a segurança dos dados e a privacidade pessoal. Este artigo irá explorar em profundidade três tecnologias de encriptação avançadas: encriptação homomórfica total (FHE), provas de zero conhecimento (ZK) e computação segura multipartidária (MPC), analisando seus princípios de funcionamento, cenários de aplicação e potencial no campo da blockchain.
Prova de Conhecimento Zero (ZK): provar sem revelar
A tecnologia de prova de conhecimento zero visa resolver o problema de como verificar a veracidade da informação sem revelar o conteúdo específico. Baseia-se em princípios criptográficos, permitindo que uma parte prove à outra a existência de um segredo, sem revelar qualquer informação substancial sobre esse segredo.
Por exemplo, suponha que alguém precise provar à empresa de aluguel de carros que tem uma boa situação de crédito, mas não queira fornecer detalhes dos extratos bancários. Nesse caso, um sistema de pontuação de crédito pode funcionar como uma prova de conhecimento zero, provando a situação de crédito sem revelar informações financeiras específicas.
Em aplicações de blockchain, a tecnologia ZK pode ser utilizada para proteger a privacidade das transações. Por exemplo, algumas criptomoedas anônimas permitem que os usuários realizem transferências sem revelar a identidade, enquanto provam que possuem saldo suficiente, prevenindo efetivamente o problema de duplo gasto.
Cálculo Seguro Multi-Partes (MPC): Cálculo conjunto sem divulgação
A tecnologia de computação segura multipartidária é principalmente utilizada para resolver como realizar cálculos entre múltiplas partes participantes, sem revelar suas informações sensíveis. Esta tecnologia permite que vários participantes colaborem na realização de tarefas de computação, mas cada participante não precisa divulgar seus dados de entrada para os outros.
Um cenário de aplicação típico é calcular o salário médio de várias pessoas. Os participantes podem dispersar seus dados salariais, trocar parte das informações e, no final, chegar ao valor médio através da agregação, mas durante todo o processo, ninguém pode saber o valor exato do salário dos outros.
No campo das encriptações, a tecnologia MPC é utilizada para desenvolver carteiras multi-assinatura seguras. Esta carteira distribui o armazenamento das chaves privadas, aumentando a segurança dos fundos, ao mesmo tempo que simplifica o processo de gestão de chaves para os utilizadores.
Encriptação Homomórfica Total (FHE): Outsourcing de Cálculo Encriptado
A tecnologia de encriptação totalmente homomórfica resolve o problema de como realizar cálculos enquanto os dados permanecem em estado encriptado. Ela permite o processamento de dados encriptados sem a necessidade de primeiro os desencriptar. Isso significa que dados sensíveis podem ser entregues com segurança a terceiros para processamento, enquanto os resultados do cálculo ainda podem ser corretamente desencriptados pelo proprietário dos dados.
FHE tem amplas perspectivas de aplicação nas áreas de computação em nuvem e inteligência artificial. Por exemplo, instituições médicas podem entregar dados de pacientes encriptados a provedores de serviços em nuvem para análise, sem se preocupar com a violação da privacidade dos dados.
No campo da blockchain, a tecnologia FHE pode ser utilizada para aumentar o grau de descentralização das redes PoS (Prova de Participação). Ao utilizar FHE, é possível evitar que os nós de validação copiem entre si os resultados de validação, incentivando assim que cada nó realize cálculos e validações de forma independente.
Além disso, o FHE pode ser aplicado em sistemas de votação descentralizados, garantindo a equidade e a privacidade do processo de votação, evitando o fenômeno da votação por influência.
Comparação Técnica
Embora essas três tecnologias se dediquem à proteção da privacidade e segurança dos dados, existem diferenças em seus cenários de aplicação e complexidade técnica:
Aplicação foco:
Complexidade técnica:
O desenvolvimento e a aplicação dessas encriptações são cruciais para proteger a segurança dos dados e a privacidade pessoal em nossas vidas diárias. Com o contínuo avanço da tecnologia, podemos esperar ver mais soluções inovadoras de proteção da privacidade sendo aplicadas em diversos setores.