Il Decentralized Confidential dent , meglio noto come DeCC per semplicità, è al centro dell'attenzione nell'ultimo report di settore di Messari. La società di ricerca blockchain ha pubblicato un ampio rapporto che evidenzia l'investimento di 1 miliardo di dollari investito in progetti DeCC negli ultimi anni e che ora sta dando i suoi frutti.
Messari dedica un'analisi particolare ai Garbled Circuits, la tecnologia di elaborazionedentpiù nota per la sua applicazione sulla rete Layer 2 di COTI. Fornisce un'introduzione al funzionamento dei Garbled Circuits e delinea alcuni dei suoi casi d'uso più efficaci, prima di passare ad altre tecnologie DeCC leader come MPC e ZKP. Ecco tre punti principali emersi dall'ampio report di Messari.
1. DeCC è molto richiesto
Mentre alcune narrazioni onchain sembrano essere guidate da speculazioni o pura fantasia, DeCC ha un caso d'uso convincente. Non si tratta di forzare una tecnologia per la quale c'è poca domanda organica, ma piuttosto di soddisfare un'esigenza, in particolare tra le aziende, di maggiori controlli sulla privacy durante l'interazione onchain. Settori come sanità, banche e istruzione potrebbero trarre molto dalla blockchain, data la sua capacità di supportare una collaborazione aperta tra le organizzazioni, ma è necessario che siano in atto protezioni della privacy per salvaguardare i dati.
Questo è ciò che DeCC porta sul tavolo, consentendo alle aziende di enj del meglio di entrambi i mondi: l'apertura della blockchain unita alla privacy dei dati a cui sono abituate. Tuttavia, si tratta di molto più che consentire semplicemente transazioni onchain private: DeCC consente di elaborare i dati onchain senza rivelarne il contenuto. Ciò consente l'esecuzione di smart contract trac base a un evento specifico, ad esempio una query di record corrispondente alla voce del database SQL di un paziente, senza diffondere pubblicamente tali informazioni.
2. I circuiti confusi hanno molto da offrire
Messari dedica gran parte del suo report all'analisi parte di COTI , che consente un calcolo sicuro consentendo a una parte di valutare una funzione su dati crittografati senza dover apprendere l'input. Questo risultato si ottiene crittografando sia i dati che la funzione per garantire la privacy durante il calcolo.
Messari osserva che "COTI supporta un'ampia gamma di casi d'uso reali, dai pagamenti al consumo alle integrazioni aziendali e ai progetti pilota di valuta digitale di livello governativo. Per gli ambienti altamente regolamentati, il Data Privacy Framework (DPF) proprietario di COTI consente audit normativi sui dati crittografati senza compromettere la privacy degli utenti, ideale per settori regolamentati come quello bancario, dei prestiti e della pubblica amministrazione"
Evidenzia inoltre come i Garbled Circuits superino le prestazioni di soluzioni DeCC comparabili, sottolineando il fatto che sono 1.000 volte più veloci e 250 volte più efficienti in termini di storage rispetto alle alternative basate su FHE. Per quanto riguarda il livello 2 di COTI, il rapporto analizza i benchmark attuali che mostrano "80-100 transazionidental secondo (ctps) per operazioni ERC-20, con un potenziale di circa 1.000 ctps con le prossime ottimizzazioni"
3. Gli ZKP continuano a stupire per la loro versatilità
Le dimostrazioni a conoscenza zero (ZKP) offrono molti vantaggi, in particolare nel contesto deldentcomputing, dove le loro capacità di tutela della privacy dimostrano il loro valore. Penumbra, Aleph Zero e Aleo sono citati come alcuni dei progetti web3 che utilizzano le ZKP in questo senso. Ad esempio, la blockchain L1 di Aleo supporta il calcolo completamente privato, consentendo agli sviluppatori di creare applicazioni in cui i dati sensibili degli utenti e la logica rimangonodent. Questo risultato è ottenuto utilizzando il linguaggio di programmazione Leo della blockchain, che compila in circuiti ZK.
Nel valutare le capacità di tutte le soluzioni DeCC presenti nel suo rapporto, Messari sottolinea "la difficoltà di preservare la riservatezza dent sistemi progettati per l'apertura". Ciò che tutti questi progetti cercano di ottenere in generale è la privacy in background, con un'esperienza utente normale in primo piano. Questo è più difficile di quanto sembri, poiché i dati crittografati richiedono un'elaborazione più intensiva dal punto di vista computazionale. Ma grazie alle innovazioni nel confidental dent , dall'MPC ai Garbled Circuits, queste sfide vengono superate.
Se DeCC riuscirà a raggiungere il suo pieno potenziale, le dapp di domani non solo saranno in grado di gestire una quantità di dati esponenzialmente maggiore rispetto a prima: lo faranno preservando la privacy sia degli utenti aziendali che di quelli retail. Con gli agenti di intelligenza artificiale che iniziano a essere operativi e con la crescente richiesta di grandi quantità di dati per alimentare il colosso AI-web3, non sono solo le aziende a trarre vantaggio dall'informatica riservata dent lo fanno anche le macchine, la cui intelligenza è strettamente correlata alla qualità e alla quantità di dati di cui vengono alimentate.
