作者：Anders Dalskov（博士，Partisia Blockchain 密碼學(xué)科學(xué)家）
來源：https://medium.com/partisia-blockchain/mpc-fhe-dp-zkp-tee-and-where-partisia-blockchain-fits-in-c8e051d053f7
編譯：TinTinLand
本文重點(diǎn)是對(duì)主題提及的每種技術(shù)提供最簡短、最直觀的技術(shù)介紹。本文涉及的技術(shù)（Differential Privacy 除外）均用于處理數(shù)據(jù)的“安全”計(jì)算方式。在更高階的層面上，這意味著它們可用于一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)來執(zhí)行任意計(jì)算并保持?jǐn)?shù)據(jù)的隱私性。
多方安全計(jì)算 (MPC)?
多方安全計(jì)算在 Partisia Blockchain 上是一個(gè)相當(dāng)廣泛的協(xié)議類別術(shù)語，它能夠使兩個(gè)獨(dú)立實(shí)體（稱為各方）計(jì)算同一個(gè)函數(shù)，除了輸出結(jié)果之外不泄露任何內(nèi)容。
多方安全計(jì)算（MPC）協(xié)議通常分三個(gè)階段進(jìn)行：
首先，輸入者秘密共享私有輸入數(shù)據(jù)，此步驟可以被認(rèn)為是每個(gè)用戶將其輸入的特殊信息加密發(fā)送到進(jìn)行計(jì)算的節(jié)點(diǎn)。例如，加密確保至少需要 2/3 的節(jié)點(diǎn)來恢復(fù)數(shù)據(jù)輸入，由此得到了一個(gè)依賴于非共謀的安全模型（也可能是所有 3 個(gè)節(jié)點(diǎn)必須共謀才能恢復(fù)輸入）。在這種情況下，我們得到了一個(gè)完整的閾值模型（因?yàn)樗蟹?wù)器必須共謀才能打破隱私）。
下一步是節(jié)點(diǎn)（服務(wù)器 A、B 和 C）對(duì)輸入步驟中接收到的加密（即秘密共享）執(zhí)行計(jì)算。
當(dāng)節(jié)點(diǎn)完成計(jì)算時(shí)，它們將保存輸出的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行共享；每個(gè)節(jié)點(diǎn)份額都將返還給用戶，這樣他們就可以恢復(fù)實(shí)際數(shù)據(jù)的輸出狀態(tài)。
從上圖中可以看出，如果計(jì)算節(jié)點(diǎn)連接良好，MPC 的實(shí)際工作效果就會(huì)特別理想。
事實(shí)上，MPC 運(yùn)行成本高昂的原因就在于節(jié)點(diǎn)必須存在于彼此之間發(fā)送的所有數(shù)據(jù)。
自 20 世紀(jì) 80 年代初以來，學(xué)術(shù)界一直在積極研究 MPC，以下是可以幫您了解更多信息的優(yōu)質(zhì)資源：
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使用隱私共享機(jī)制實(shí)現(xiàn)保密（https://www.youtube.com/watch?v=vRVudJADQLk）
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MPC 技術(shù)的全方位信息介紹（https://www.youtube.com/watch?v=xwxkp4fMWsk）
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有關(guān) MPC 多方面分析的博客文章（https://medium.com/applied-mpc/a-crash-course-on-mpc-part-1-791c3e351d3c）
全同態(tài)加密（FHE）
全同態(tài)加密 (FHE) 解決了一個(gè)老生常談的問題：我可以對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行加密并執(zhí)行計(jì)算嗎？
FHE 是一種工具，它不僅允許我們?cè)诜?wù)器上存儲(chǔ)加密數(shù)據(jù)，還允許服務(wù)器對(duì)其進(jìn)行計(jì)算，而無需在任何時(shí)候執(zhí)行解密。 FHE 系統(tǒng)示意圖如下所示：
根據(jù)上圖所示，用戶加密私人數(shù)據(jù)并將其上傳到服務(wù)器中。然而，與傳統(tǒng)的 E2EE（端到端加密）場(chǎng)景不同，服務(wù)器實(shí)際上可以在用戶的私密數(shù)據(jù)上直接進(jìn)行計(jì)算 ——?直接在密文上進(jìn)行，而后用戶可以使用私鑰對(duì)結(jié)果進(jìn)行解密。
FHE 與 MPC 不同，它依賴于巧妙的密碼計(jì)算而非密碼協(xié)議。
一方面，這意味著與 MPC 相比，F(xiàn)HE 在服務(wù)器和客戶端之間可以發(fā)送更少的數(shù)據(jù)；
另一方面，F(xiàn)HE 需要服務(wù)器完成大量計(jì)算執(zhí)行任務(wù)。因此，在實(shí)際運(yùn)行過程中，F(xiàn)HE 比 MPC 速度更慢。實(shí)用 FHE 也是一項(xiàng) 2009 年才出現(xiàn)的相對(duì)較新的技術(shù)，也是從那時(shí)起，它慢慢受到了廣泛關(guān)注，尤其是來自 Microsoft 或 IBM 等“更大”的參與者。
?? 詳情可見：
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Microsoft 使用 FHE 的隱私 AI 訓(xùn)練營
（https://www.youtube.com/playlist?list=PLD7HFcN7LXRef-eTSGt_XOUJLZNoDINUn）
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FHE 資源大清單
（https://github.com/jonaschn/awesome-he）
在 Partisia Blockchain 上同樣支持 FHE 解決方案的運(yùn)行。
零知識(shí)證明系統(tǒng)（ZKP）
雖然 MPC 和 FHE 允許我們計(jì)算任何東西，但零知識(shí)證明（ZKP）系統(tǒng)還允許我們計(jì)算證明本身。簡而言之，ZKP 允許我們計(jì)算輸出為“真”或“假”的函數(shù)。
ZKP 在區(qū)塊鏈領(lǐng)域非常受歡迎，主要因?yàn)槠湓凇皉ollups”中的實(shí)際效用。用于 rollups 的 ZKP 特殊類型被稱為 ZK-SNARK，它是簡潔的證明機(jī)制——一種大小為某個(gè)固定常數(shù)的證明，并且驗(yàn)證速度很快，這使得智能合約在區(qū)塊鏈上特別有用，因?yàn)樽C明和驗(yàn)證都是在鏈上進(jìn)行的。也就是說，ZK rollups 實(shí)際上并不使用零知識(shí)本身的屬性，只利用其證明方案的可靠性（Soundness）和簡潔性（Succinctness）來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證。
可靠性（Soundness）僅僅意味著很難構(gòu)建一個(gè)看似有效的證明。
實(shí)際上，ZKP 與 FHE 一樣在單個(gè)用戶和驗(yàn)證者之間運(yùn)作。當(dāng)用戶有一個(gè)秘密，希望在保證隱私性的情況下讓驗(yàn)證者相信有關(guān)該秘密的真實(shí)性時(shí)，ZKP 能夠在不指定特定驗(yàn)證者的前提下，讓任何人都可以檢查證明的真?zhèn)巍?/strong>具體使用場(chǎng)景如下圖所示：
可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）
這里要討論的最后一個(gè)隱私計(jì)算技術(shù)是可信執(zhí)行環(huán)境。可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）基本上只是一塊被信任做正確事情的硬件。如果我們信任這種特定類型的硬件，那么隱私計(jì)算顯然是可行的，如下所示。
TEE 作為一種硬件與某些設(shè)施供應(yīng)商緊密相連。通常當(dāng)我們提及 TEE 時(shí)，其背后真正的意思是?Intel’s SGX（https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/software-guard-extensions/overview.html）或?ARM TrustZone（https://www.arm.com/technologies/trustzone-for-cortex-m）。比如 SGX 就是?Secret Network（https://docs.scrt.network/secret-network-documentation/overview-ecosystem-and-technology/techstack/privacy-technology/intel-sgx/overview）所使用的 TEE。
與我至今為止所撰寫的其他技術(shù)相比，TEE 的安全模型因?yàn)楦硬煌该鞫浅＊?dú)特。這種不透明性的漏洞已在不同 TEE 產(chǎn)品的升級(jí)過程中得到證實(shí)，尤其是?SGX（https://sgx.fail/）。
差分隱私 (DP)
差分隱私與以往談及的技術(shù)截然不同，雖然 MPC、TEE 和 FHE 都提供了在隱私數(shù)據(jù)上計(jì)算某些內(nèi)容的方法，但它們并不真正關(guān)心具體內(nèi)容是什么。例如可以使用 MPC、TEE 和 FHE 來計(jì)算恒等函數(shù)（盡管沒有實(shí)際意義），這是因?yàn)?MPC、TEE 和 FHE 允許我們計(jì)算任何東西，特別是允許我們執(zhí)行并非真正隱私的計(jì)算內(nèi)容。
此時(shí)，我們可能會(huì)問：為什么我們要對(duì)隱私數(shù)據(jù)執(zhí)行如此無意義的計(jì)算呢？對(duì)于某些計(jì)算來說，可能輕而易舉地看出它們并非個(gè)人所有（從某種意義上說可以輕松地從輸出推斷出原始輸入的狀態(tài)）。然而正因?yàn)樵S多計(jì)算看似是隱私保障的，所以如果我們不小心的話，也會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露問題，比如事實(shí)證明只需查詢預(yù)測(cè) API 即可提取機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而在另一個(gè)場(chǎng)景中，表明可以提取模型訓(xùn)練所用的數(shù)據(jù)。這些問題的出現(xiàn)都是因?yàn)樗鶊?zhí)行計(jì)算沒有限制，而差分隱私正試圖解決這個(gè)難題。
差分隱私提供相當(dāng)直觀的技術(shù)保證性。假設(shè)我們有兩個(gè)數(shù)據(jù)庫 A 和 B，這兩個(gè)數(shù)據(jù)庫之間唯一區(qū)別是特定條目 R 存在于 A 但不存在于 B 。差分隱私現(xiàn)在規(guī)定我們無論對(duì)數(shù)據(jù)庫執(zhí)行何種形式的查詢都無法猜測(cè)我們?cè)谂c A 還是 B 進(jìn)行交互。
當(dāng)然，這意味著某些查詢是不被允許的。比如簡單地詢問“記錄 R 在數(shù)據(jù)庫中嗎？” ——就不可能獲得差分隱私的反饋。一般來說，差分隱私是通過向數(shù)據(jù)庫添加噪聲（noise）或合成數(shù)據(jù)以來限制查詢類型的獲取權(quán)。而差分隱私與 MPC、TEE 和 FHE 的不同之處正在于差分隱私對(duì)計(jì)算輸出內(nèi)容的天然保證性。
?? 總體來說：
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MPC、TEE、FHE：除了輸出之外什么都沒有透露。
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DP：輸出并沒有透露太多信息。
那么這也意味著差分隱私不與 MPC、TEE 或 FHE 直接“競(jìng)爭”，而是對(duì)它們進(jìn)行技術(shù)補(bǔ)充。
結(jié)論
下面附上一張技術(shù)比較圖，主要顯示了 Partisia Blockchain 的 MPC 技術(shù)與上述其他技術(shù)的差異性。縱然每種技術(shù)都有其特定的優(yōu)勢(shì)和場(chǎng)景用例，但我們認(rèn)為在 30 多年的研究和實(shí)際試驗(yàn)的結(jié)果中，Partisia Blockchain 的 MPC 技術(shù)運(yùn)作確實(shí)提供了更為全面的場(chǎng)景適用性，并且沒有什么明顯的缺點(diǎn)。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-858793.html
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到了這里，關(guān)于Web3 隱私增強(qiáng)技術(shù)對(duì)比：探秘加密時(shí)代的數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
