단순함을 위해 DeCC로 더 잘 알려진 분산형 기밀 컴퓨팅(Decentralized Confidential Computing)은 Messari의 최신 산업 보고서에서 주목받고 있습니다. 이 블록체인 연구 기관은 최근 몇 년간 DeCC 프로젝트에 투입된 10억 달러의 투자가 이제 결실을 맺고 있음을 강조하는 광범위한 보고서를 발표했습니다.
Messari는 특히 COTI의 레이어 2 네트워크에 적용된 것으로 잘 알려진 기밀 컴퓨팅 기술인 Garbled Circuits에 특별한 주의를 기울입니다. 보고서는 Garbled Circuits의 작동 원리에 대한 입문서를 제공하고 가장 강력한 사용 사례 중 일부를 제시한 후, MPC와 ZKP와 같은 기타 주요 DeCC 기술로 이어집니다. Messari의 광범위한 보고서에서 얻을 수 있는 세 가지 주요 인사이트는 다음과 같습니다.
1. DeCC에 대한 수요가 높음
일부 온체인 내러티브가 투기나 단순한 희망(hopium)에 의해 주도되는 것처럼 보이지만, DeCC는 설득력 있는 사용 사례를 가지고 있습니다. 이는 유기적 수요가 거의 없는 기술을 무리하게 적용하는 것이 아니라, 특히 기업들이 온체인 상호작용 시 더 많은 프라이버시 통제를 필요로 하는 요구를 충족시키는 것입니다. 블록체인은 조직 간 개방적 협력을 지원할 수 있는 능력을 가지고 있어 의료, 은행, 교육 등의 산업이 많은 혜택을 받을 수 있지만, 데이터를 보호하기 위한 프라이버시 보호 장치가 필요합니다.
이것이 DeCC가 제공하는 가치로, 기업들이 블록체인의 개방성과 그들이 익숙한 데이터 프라이버시의 장점을 모두 누릴 수 있게 합니다. 그러나 이는 단순히 프라이빗 온체인 거래를 가능하게 하는 것을 넘어섭니다: DeCC는 콘텐츠 노출 없이 온체인에서 데이터를 컴퓨팅할 수 있게 합니다. 이를 통해 스마트 계약은 특정 이벤트(예: 환자 SQL 데이터베이스 항목과 일치하는 레코드 쿼리)를 기반으로 실행될 수 있지만, 해당 정보를 공개적으로 방송하지는 않습니다.
2. Garbled Circuits는 많은 장점을 지님
Messari는 보고서를 통해 COTI의 Garbled Circuits 구현에 많은 분량을 할애하고 있습니다. 이는 한 당사자가 입력값을 알지 못한 채 암호화된 데이터에서 함수를 평가할 수 있도록 하여 안전한 컴퓨팅을 가능하게 합니다. 이는 데이터와 함수 모두를 암호화하여 컴퓨팅 중 프라이버시를 보장함으로써 달성됩니다.
Messari는 “COTI는 소비자 결제부터 기업 통합 및 정부급 디지털 화폐 시범 사업에 이르기까지 광범위한 실제 사용 사례를 지원합니다. 고도로 규제된 환경에서는 COTI의 독점 데이터 프라이버시 프레임워크(DPF)가 사용자 프라이버시를 침해하지 않고 암호화된 데이터에 대한 규제 감사를 가능하게 하여, 은행, 대출, 정부 등 규제된 섹터에 이상적입니다.”라고 언급합니다.
또한 보고서는 Garbled Circuits가 비교 가능한 DeCC 솔루션보다 어떻게 우월한지 강조하며, FHE 기반 대안보다 1,000배 빠르고 저장 효율성이 250배 높다는 사실을 지적합니다. COTI의 L2에 관해 보고서는 “ERC-20 작업에 대해 초당 80~100개의 기밀 거래(ctps)를 처리하며, 향후 최적화를 통해 약 1000 ctps의 잠재력이 있다”는 현재 벤치마크를 다루고 있습니다.
3. ZKP는 그 다양성으로 계속 놀라움을 줌
제로 지식 증명(ZKP)은 특히 프라이버시 보호 기능이 그 가치를 입증하는 기밀 컴퓨팅의 맥락에서 많은 작업을 수행할 수 있습니다. Penumbra, Aleph Zero, Aleo는 이러한 목적으로 ZKP를 사용하는 웹3 프로젝트로 인용됩니다. 예를 들어, Aleo의 L1 블록체인은 완전히 프라이빗한 컴퓨팅을 지원하여 개발자가 민감한 사용자 데이터와 로직이 기밀로 유지되는 애플리케이션을 만들 수 있게 합니다. 이는 체인의 Leo 프로그래밍 언어를 사용하여 ZK 회로로 컴파일함으로써 달성됩니다.
보고서에 등장하는 모든 DeCC 솔루션의 기능을 평가하며 Messari는 “개방성을 위해 설계된 시스템에서 기밀성을 유지하는 어려움”을 지적합니다. 이러한 모든 프로젝트가 광범위하게 달성하려는 바는 배경에서는 프라이버시를, 전경에서는 정상적인 사용자 경험을 제공하는 것입니다. 이는 암호화된 데이터 처리가 더 많은 컴퓨팅 집약적 작업을 필요로 하기 때문에 생각보다 어렵습니다. 그러나 MPC에서 Garbled Circuits에 이르기까지 기밀 컴퓨팅의 돌파 덕분에 이러한 과제는 점차 해소되고 있습니다.
DeCC가 그 잠재력을 완전히 실현한다면, 내일의 dapp은 이전보다 기하급수적으로 더 많은 데이터를 처리할 수 있을 뿐만 아니라, 기업 및 개인 사용자의 프라이버시를 보존하면서 이를 수행할 것입니다. AI 에이전트도 빠르게 성장하고 있으며, AI-웹3 거대 기업을 위한 방대한 양의 데이터에 대한 요구가 강화됨에 따라, 기밀 컴퓨팅으로부터 혜택을 보는 것은 기업뿐만 아니라 공급되는 데이터의 품질과 양에 밀접하게 연관된 기계들의 지능도 혜택을 봅니다.
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