3 Principais Conclusões do Relatório da Messari sobre Computação Confidencial Apresentando COTI e Aleo

Computação confidencial descentralizada, melhor conhecida como DeCC para simplificar, está sob os holofotes no mais recente relatório da indústria da Messari. A empresa de pesquisa em blockchain publicou um relatório extenso que destaca o investimento de $1B que foi investido em projetos DeCC nos últimos anos e que agora está dando frutos.

A Messari dá atenção especial aos Circuits Embaralhados, a tecnologia de computação confidencial mais conhecida por sua aplicação na rede Camada 2 da COTI. Ela fornece um guia básico sobre como os Circuits Embaralhados funcionam e descreve alguns de seus casos de uso mais poderosos, antes de seguir com outras tecnologias DeCC líderes, como MPC e ZKPs. Aqui estão três principais conclusões do abrangente relatório da Messari.

1. DeCC Está em Alta Demanda

Enquanto algumas narrativas on-chain parecem ser impulsionadas por especulação ou pura esperança, o DeCC tem um caso de uso convincente. Não se trata de forçar uma tecnologia para a qual há pouca demanda orgânica, mas sim de atender a uma necessidade, especialmente entre empresas, por maiores controles de privacidade ao interagir on-chain. Indústrias como saúde, bancos e educação podem se beneficiar muito do blockchain, dada sua capacidade de apoiar a colaboração aberta entre organizações, mas é necessário que haja proteções de privacidade para salvaguardar os dados.

É isso que o DeCC traz para a mesa, permitindo que as empresas desfrutem do melhor dos dois mundos: a abertura do blockchain combinada com a privacidade de dados à qual estão acostumadas. Isso é mais do que simplesmente permitir transações on-chain privadas, no entanto: o DeCC permite que os dados sejam computados on-chain sem revelar seu conteúdo. Isso permite que contratos inteligentes sejam executados com base em um evento específico — digamos, uma consulta de registro correspondendo a uma entrada de banco de dados SQL de um paciente — sem transmitir essa informação publicamente.

2. Circuits Embaralhados Tem Muito a Oferecer

A Messari dedica muito de seu relatório à análise da implementação de Circuits Embaralhados pela COTI, que permite computação segura permitindo que uma parte avalie uma função em dados criptografados sem aprender a entrada. Isso é alcançado criptografando tanto os dados quanto a função para garantir a privacidade durante a computação.

A Messari observa que “a COTI suporta uma ampla gama de casos de uso do mundo real, desde pagamentos ao consumidor até integrações empresariais e pilotos de moeda digital de nível governamental. Para ambientes altamente regulamentados, o Framework de Privacidade de Dados (DPF) proprietário da COTI permite auditorias regulatórias de dados criptografados sem comprometer a privacidade do usuário, ideal para setores regulamentados como bancos, empréstimos e governo.”

Ela também destaca as maneiras pelas quais os Circuits Embaralhados superam soluções DeCC comparáveis, enfatizando o fato de que são 1.000 vezes mais rápidos e 250 vezes mais eficientes em armazenamento do que alternativas baseadas em FHE. Na L2 da COTI, o relatório toca em benchmarks atuais que mostram “80–100 transações confidenciais por segundo (ctps) para operações ERC-20, com potencial de ~1000 ctps com otimizações futuras.”

3. ZKPs Continuam a Impressionar com Sua Versatilidade

Muito pode ser feito com provas de conhecimento zero (ZKPs), particularmente no contexto de computação confidencial, onde suas capacidades de preservação de privacidade provam seu valor. Penumbra, Aleph Zero e Aleo são citados como alguns dos projetos web3 trabalhando com ZKPs a esse respeito. Por exemplo, a blockchain L1 da Aleo suporta computação totalmente privada, permitindo que desenvolvedores criem aplicativos onde dados sensíveis do usuário e lógica permanecem confidenciais. Isso é alcançado usando a linguagem de programação Leo da cadeia, que compila para circuitos ZK.

Ao avaliar as capacidades de todas as soluções DeCC que aparecem em seu relatório, a Messari observa “a dificuldade de preservar a confidencialidade em sistemas projetados para abertura.” O que todos esses projetos estão tentando alcançar em geral é privacidade nos bastidores com uma experiência de usuário normal na frente. Isso é mais difícil do que parece, pois dados criptografados são mais intensivos em processamento. Mas graças aos avanços em computação confidencial, de MPC a Circuits Embaralhados, esses desafios estão sendo gradualmente superados.

Se o DeCC puder alcançar todo o seu potencial, os dapps do amanhã não serão apenas capazes de lidar com exponencialmente mais dados do que antes: eles farão isso preservando a privacidade de empresas e usuários varejistas. Com agentes de IA também começando a se atualizar, e as demandas por vastas quantidades de dados para alimentar o juggernaut IA-web3 intensificando, não são apenas os negócios que se beneficiarão da computação confidencial: as máquinas cuja inteligência está estreitamente correlacionada com a qualidade e quantidade de dados que recebem também se beneficiarão.