分散型機密dentィング（DeCC）は、Messariの最新の業界レポートで注目されています。ブロックチェーン調査会社Messariは、近年DeCCプロジェクトに投入され、現在成果を上げている10億ドルの投資に焦点を当てた詳細なレポートを発表し
Messariは、COTIのレイヤー2ネットワークへの適用で最もよく知られているdentコンピューティング技術であるGarbled Circuitsを特に詳しく検証しています。Garbled Circuitsの仕組みを解説し、その最も強力なユースケースをいくつか概説した後、MPCやZKPといった他の主要なDeCC技術についても解説します。Messariの幅広いレポートから、3つの主要なポイントをご紹介します。.
1. DeCCの需要が高い
オンチェーンに関する一部の議論は、憶測や単なる希望によって動かされているように見えますが、DeCCには魅力的なユースケースがあります。これは、本来的な需要がほとんどない技術を強制することではなく、特に企業の間で、オンチェーンでのやり取りにおけるプライバシー管理の強化を求めるニーズを満たすことです。ヘルスケア、銀行、教育などの業界は、組織間のオープンなコラボレーションを支援するブロックチェーンから大きなメリットを得られる可能性がありますが、データ保護のためにはプライバシー保護が必要です。DeCC
はまさにこれを実現し、企業がブロックチェーンのオープン性と、企業がenjできるようにします。しかし、これは単にプライベートなオンチェーン取引を可能にするだけではありません。DeCCは、データの内容を公開することなく、オンチェーンでデータ処理することを可能にします。これにより、特定のイベント（例えば、患者のSQLデータベースエントリに一致するレコードクエリ）に基づいてスマートコントラクトを実行することができ、その情報を公開することなく実行できますtrac
2. Garbled Circuits には多くの利点がある
COTIのの分析に多くの時間を費やしています。Garbled Circuitsは、入力を学習することなく暗号化されたデータ上で関数を評価できるようにすることで、安全な計算を可能にします。これは、計算中のプライバシーを確保するために、データと関数の両方を暗号化することで実現されます。
Messariは、「COTIは、消費者向け決済から企業統合、政府機関向けデジタル通貨パイロットまで、幅広い実世界のユースケースをサポートしています。規制の厳しい環境において、COTI独自のデータプライバシーフレームワーク（DPF）は、ユーザーのプライバシーを損なうことなく暗号化されたデータの規制監査を可能にします。これは、銀行、融資、政府などの規制対象セクターに最適です」と述べています。
また、Garbled Circuitsが同等のDeCCソリューションを凌駕する点についても強調し、FHEベースの代替ソリューションと比較して1,000倍高速で、250倍のストレージ効率を誇る点を強調しています。COTIのL2については、レポートは現在のベンチマーク結果に触れており、「ERC-20処理で1秒あたり80～100件のdentトランザクション（CTP）を実現し、今後の最適化により1秒あたり約1,000件のCTPを実現できる可能性がある」としています。
3. ZKPは汎用性で引き続き注目を集めている
ゼロ知識証明（ZKP）は、特にdentコンピューティングの分野でその真価を発揮し、多くのことを可能にします。Penumbra、Aleph Zero、Aleoなどは、この点でZKPを活用したWeb3プロジェクトとして挙げられます。例えば、AleoのL1ブロックチェーンは完全にプライベートなコンピューティングをサポートしており、開発者は機密性の高いユーザーデータやロジックをdent性を保ちながらアプリケーションを作成できます。これは、ZK回路にコンパイルされるブロックチェーンのLeoプログラミング言語によって実現されています。.
Messariは、レポートで取り上げられているすべてのDeCCソリューションの能力を評価する中で、「dent性を維持することの難しさ」を指摘しています。これらのプロジェクトが共通して実現しようとしているのは、バックグラウンドでプライバシーを確保しつつ、フォアグラウンドで通常のユーザーエクスペリエンスを維持することです。暗号化されたデータの処理にはより多くの計算が必要となるため、これは思ったよりも困難です。しかし、MPCからGarbled Circuitsに至るまで、機密コンピューティングにおけるdent
がその潜在能力を最大限に発揮できれば、将来のdappsはこれまでよりも飛躍的に多くのデータを処理できるようになるだけでなく、企業ユーザーと個人ユーザーのプライバシーを同様に保護しながら、それを実現できるようになります。 AI エージェントも高速化を開始し、AI-Web3 の巨大組織に供給する膨大な量のデータに対する需要が高まっているため、コンフィデンシャルdent。供給されるデータの質と量に密接に相関する知能を持つマシンも恩恵を受けることになります。
