분산형 기밀 dent (DeCC)은 메사리(Messari)의 최신 산업 보고서에서 주목을 받고 있습니다. 블록체인 연구 기업인 메사리는 최근 몇 년간 DeCC 프로젝트에 투자된 10억 달러의 투자가 이제 결실을 맺고 있음을 보여주는 광범위한 보고서를 발표
Messari는 COTI의 레이어 2 네트워크에서 사용되는 것으로 가장 잘 알려진dent컴퓨팅 기술인 Garbled Circuits를 특히 면밀히 분석합니다. Garbled Circuits의 작동 원리를 간략하게 설명하고 가장 강력한 사용 사례를 간략하게 살펴본 후, MPC 및 ZKP와 같은 다른 주요 DeCC 기술을 살펴봅니다. Messari의 광범위한 보고서에서 얻은 세 가지 주요 내용은 다음과 같습니다.
1. DeCC는 수요가 많습니다
일부 온체인 내러티브는 추측이나 순전히 희망에 불과한 것처럼 보이지만, DeCC는 설득력 있는 활용 사례를 가지고 있습니다. DeCC는 유기적인 수요가 거의 없는 기술을 강제하는 것이 아니라, 특히 기업들이 온체인에서 상호 작용할 때 더 강력한 개인정보 보호 통제에 대한 요구를 충족하는 것입니다. 의료, 은행, 교육과 같은 산업은 조직 간의 개방적인 협업을 지원하는 블록체인의 장점을 활용하여 많은 것을 얻을 수 있지만, 데이터를 보호하기 위한 개인정보 보호 조치가 필요합니다.
바로 이러한 점을 DeCC가 제공하며, 기업은 블록체인의 개방성과 익숙한 데이터 개인정보 보호라는 두 가지 장점을 모두 누릴 enj trac 을 실행할 수 있으며, 해당 정보를 공개적으로 브로드캐스팅하지 않아도 됩니다.
2. Garbled Circuits에는 많은 장점이 있습니다.
Messari는 보고서의 상당 부분을 COTI의 Garbled Circuits 구현 분석에 할애했습니다. Garbled Circuits는 한쪽 당사자가 입력값을 학습하지 않고도 암호화된 데이터에 대한 함수를 평가할 수 있도록 하여 안전한 계산을 가능하게 합니다. 이는 계산 중 개인정보 보호를 위해 데이터와 함수를 모두 암호화함으로써 구현됩니다.
Messari는 "COTI는 소비자 결제부터 기업 통합, 정부 등급 디지털 화폐 시범 운영까지 광범위한 실제 사용 사례를 지원합니다. COTI의 독점적인 데이터 프라이버시 프레임워크(DPF)는 엄격한 규제 환경에서 사용자 개인 정보를 침해하지 않고 암호화된 데이터에 대한 규제 감사를 수행할 수 있도록 지원하며, 은행, 대출, 정부와 같은 규제 대상 분야에 이상적입니다."라고 언급했습니다.
또한 Garbled Circuits가 동급 DeCC 솔루션보다 성능이 뛰어난 방식을 강조하며, FHE 기반 솔루션보다 1,000배 빠르고 스토리지 효율성이 250배 높다는 점을 강조합니다. COTI의 L2 네트워크에서 보고서는 "ERC-20 운영 시 초당 80~100개의dent트랜잭션(ctps)을 처리하며, 향후 최적화를 통해 최대 1,000개의 ctps까지 처리 가능"한 현재 벤치마크를 다룹니다.
3. ZKP는 다재다능함으로 계속해서 감동을 주고 있습니다.
영지식 증명(ZKP)을 활용하면 많은 것을 할 수 있으며, 특히dent컴퓨팅 분야에서는 프라이버시 보호 기능이 그 가치를 입증합니다. Penumbra, Aleph Zero, Aleo는 이와 관련하여 ZKP를 활용하는 웹3 프로젝트로 거론됩니다. 예를 들어, Aleo의 L1 블록체인은 완전한 프라이빗 연산을 지원하여 개발자가 민감한 사용자 데이터와 로직이dent로 유지되는 애플리케이션을 개발할 수 있도록 합니다. 이는 ZK 회로로 컴파일되는 Aleo의 Leo 프로그래밍 언어를 사용하여 구현됩니다.
Messari는 보고서에 포함된 모든 DeCC 솔루션의 역량을 평가하면서 " dent 어려움이 있다"고 지적합니다. 이러한 모든 프로젝트가 전반적으로 달성하고자 하는 것은 일반적인 사용자 경험을 전면에 두고 백그라운드에서는 개인정보 보호를 실현하는 것입니다. 암호화된 데이터는 처리하기 위해 더 많은 연산이 필요하기 때문에 이는 생각보다 어렵습니다. 하지만 MPC부터 Garbled Circuits에 이르기까지 기밀 컴퓨팅의 획기적인 발전 덕분에 dent 과제는 점차 해결되고 있습니다.
DeCC가 잠재력을 최대한 발휘한다면 미래의 DApp은 이전보다 기하급수적으로 많은 데이터를 처리할 수 있을 뿐만 아니라, 기업 및 소매 사용자 모두의 개인정보를 보호하면서 동시에 이를 달성할 수 있을 것입니다. AI 에이전트도 속도를 높이기 시작했고, AI-웹3 거대 기업에 필요한 방대한 양의 데이터에 대한 요구가 커지면서, 기밀 dent . 데이터의 질과 양에 따라 지능이 밀접하게 연관된 기계도 혜택을 볼 수 있습니다.
