3 ключевых вывода из отчета Messari о конфиденциальных вычислениях с участием COTI и Aleo

Децентрализованные конфиденциальные вычисления, более известные как DeCC для простоты, находятся в центре внимания в последнем отраслевом отчете Messari. Исследовательская фирма в области блокчейна опубликовала подробный отчет, в котором подчеркивается, что $1 млрд инвестиций было вложено в проекты DeCC в последние годы и теперь они начинают приносить плоды.

Messari уделяет особое внимание «Искаженным контурам» (Garbled Circuits) — технологии конфиденциальных вычислений, наиболее известной своим применением в сети второго уровня (Layer 2) COTI. В отчете дается краткое описание принципа работы «Искаженных контуров» и описываются некоторые из самых мощных вариантов их использования, после чего рассматриваются другие ведущие технологии DeCC, такие как MPC и ZKP. Вот три основных вывода из обширного отчета Messari.

1. Высокий спрос на DeCC

В то время как некоторые нарративы в ончейн-пространстве кажутся движимыми спекуляциями или чистым оптимизмом, DeCC предлагает убедительный сценарий использования. Речь идет не о навязывании технологии, для которой нет органического спроса, а о удовлетворении потребности, особенно среди предприятий, в более строгом контроле конфиденциальности при взаимодействии в ончейн-среде. Такие отрасли, как здравоохранение, банковское дело и образование, могут извлечь большую пользу из блокчейна благодаря его способности поддерживать открытое сотрудничество между организациями, однако для защиты данных необходимо наличие механизмов конфиденциальности.

Именно это DeCC и предлагает: бизнес может наслаждаться лучшим из обоих миров — открытостью блокчейна в сочетании с конфиденциальностью данных, к которой они привыкли. Однако дело не только в обеспечении частных ончейн-транзакций: DeCC позволяет выполнять вычисления с данными в ончейн-среде, не раскрывая их содержимое. Это позволяет смарт-контрактам выполняться на основе конкретного события — например, запроса к записи в базе данных SQL пациента — без публичного раскрытия этой информации.

2. У «Искаженных контуров» (Garbled Circuits) много преимуществ

Messari уделяет много внимания анализу реализации COTI технологии «Искаженных контуров» (Garbled Circuits), которая обеспечивает безопасные вычисления, позволяя одной стороне оценивать функцию на зашифрованных данных, не узнавая входные данные. Это достигается путем шифрования как данных, так и функции, чтобы обеспечить конфиденциальность во время вычислений.

Messari отмечает, что «COTI поддерживает широкий спектр реальных сценариев использования: от потребительских платежей до корпоративных интеграций и пилотных проектов цифровых валют государственного уровня. Для сред с высоким уровнем регулирования проприетарная структура конфиденциальности данных (DPF) COTI позволяет проводить регуляторные аудиты зашифрованных данных без ущерба для конфиденциальности пользователей, что идеально подходит для регулируемых секторов, таких как банковское дело, кредитование и государственные структуры».

В отчете также подчеркиваются способы, которыми «Искаженные контуры» превосходят аналогичные решения DeCC, с акцентом на тот факт, что они в 1000 раз быстрее и в 250 раз эффективнее по использованию памяти по сравнению с альтернативами на основе FHE. В отчете, касающемся L2 COTI, упоминаются текущие бенчмарки, которые показывают «80–100 конфиденциальных транзакций в секунду (ctps) для операций ERC-20, с потенциалом ~1000 ctps после внедрения предстоящих оптимизаций».

3. ZKP продолжают впечатлять своей универсальностью

С доказательствами с нулевым разглашением (ZKP) можно сделать многое, особенно в контексте конфиденциальных вычислений, где их возможности сохранения конфиденциальности доказывают свою ценность. В качестве примеров проектов Web3, работающих с ZKP в этом направлении, приводятся Penumbra, Aleph Zero и Aleo. Например, блокчейн Aleo L1 поддерживает полностью приватные вычисления, позволяя разработчикам создавать приложения, в которых конфиденциальные пользовательские данные и логика остаются в тайне. Это достигается с помощью языка программирования Leo, который компилируется в ZKP-контуры.

Оценивая возможности всех решений DeCC, представленных в его отчете, Messari отмечает «трудность сохранения конфиденциальности в системах, предназначенных для открытости». Все эти проекты в целом стремятся к достижению конфиденциальности на заднем плане при сохранении обычного пользовательского опыта на переднем плане. Это сложнее, чем кажется, поскольку обработка зашифрованных данных требует больших вычислительных ресурсов. Но благодаря прорывам в области конфиденциальных вычислений, от MPC до «Искаженных контуров», эти проблемы постепенно решаются.

Если DeCC сможет реализовать свой полный потенциал, децентрализованные приложения будущего (dapps) смогут не только обрабатывать экспоненциально больше данных, чем раньше, но и делать это, сохраняя конфиденциальность как корпоративных, так и розничных пользователей. Поскольку агенты на базе ИИ также начинают набирать обороты, а требования к огромным объемам данных для питания гиганта ИИ-Web3 усиливаются, от конфиденциальных вычисств выиграют не только бизнесы, но и машины, чей интеллект тесно связан с качеством и количеством потребляемых данных.