Hack VC: 상위 4가지 블록체인 개인정보 보호 솔루션 및 관련 프로젝트 자세히 살펴보기

저자: 던컨 네바다, Hack VC 파트너, 번역: 샤오조우, 골든 파이낸스

투명한 암호화폐 원장은 신뢰 시스템을 바라보는 시각을 근본적으로 바꿔놓습니다. 옛 속담에 "믿지 말고 검증하라"는 말이 있듯이 투명성을 통해 우리는 정확하게 신뢰할 수 있습니다. 모든 것이 공개되어 있으면 위조 여부를 확인할 수 있습니다. 그러나 이러한 투명성은 사용성을 제약하는 몇 가지 제약 조건 중 하나였습니다. 물론 결제, 준비금, 평판(및 신원) 등 일부 정보는 공개되어야 하지만, 모든 사람의 재정과 건강 기록이 개인 정보와 함께 공개되기를 원하지는 않습니다.

1. 블록체인에서 프라이버시의 필요성

프라이버시는 인간의 기본 권리입니다. 프라이버시 없이는 자유도 민주주의도 없습니다.

초기 인터넷이 안전한 전자상거래를 가능하게 하고 사용자 데이터를 보호하기 위해 암호화(또는 SSL)가 필요했던 것처럼 블록체인의 잠재력을 최대한 실현하려면 강력한 개인정보 보호 기술이 필요합니다.SSL은 웹사이트가 전송 중인 데이터를 암호화하여 악의적인 공격자가 신용 카드 번호와 같은 민감한 정보를 가로챌 수 없도록 보장합니다. 마찬가지로 블록체인은 기본 시스템의 무결성과 검증 가능성을 유지하면서 거래 내역과 상호작용을 보호하기 위해 개인정보 보호 기술이 필요합니다.

블록체인의 개인정보 보호는 개인 사용자를 보호하는 것뿐만 아니라 기업의 도입, 데이터 보호 규정 준수, 새로운 디자인 영역의 개척을 위해서도 매우 중요합니다. 전 세계 어떤 회사도 모든 직원이 다른 직원의 급여를 볼 수 있기를 바라지 않으며, 경쟁사가 자사의 가장 가치 있는 고객을 파악하여 빼가기를 바라는 회사도 없습니다. 또한 의료 및 금융과 같은 특정 산업에서는 블록체인 솔루션이 실행 가능한 도구가 되기 위해 반드시 충족해야 하는 데이터 프라이버시에 대한 엄격한 규제 요건이 있습니다.

2. 개인정보 보호 강화 기술(PET) 지도

블록체인 생태계가 발전함에 따라, 각각의 장점과 장단점이 있는 몇 가지 주요 PET 기술이 등장했습니다. 영지식 증명(ZK), 다자간 컴퓨팅(MPC), 완전 동형 암호화(FHE), 신뢰 실행 환경(TEE) 등의 기술은 6가지 주요 속성에 걸쳐 있습니다.

• 일반성: 솔루션을 다양한 사용 사례와 계산에 적용할 수 있는 용이성입니다.

• 결합성: 해당 기술을 다른 기술과 결합하여 단점을 완화하거나 새로운 설계 공간을 확보할 수 있는 용이성.

• 컴퓨팅 효율성: 시스템이 계산을 수행하는 효율성.

• 네트워크 효율성: 참여자 또는 데이터의 규모가 증가함에 따라 시스템이 얼마나 확장 가능한가.

• 탈중앙화 정도: 보안 모델이 얼마나 분산되어 있는지.

• 비용: 실제 프라이버시 비용.

확장성, 보안, 탈중앙화라는 블록체인 트릴레마처럼 6가지 속성을 동시에 달성하는 것은 어려운 일입니다. 하지만 최근의 개발 발전과 하이브리드 접근 방식은 가능성의 한계를 뛰어넘어 합리적인 가격의 고성능 통합 개인정보 보호 솔루션에 더 가까워지고 있습니다.

지도를 손에 넣었으니 이제 큰 그림을 살펴보고 이러한 PET 기술의 미래 전망을 살펴봅시다.

3. PET 지형도

여기에 몇 가지 정의를 추가해야 할 것 같습니다.

(1) 영지식 증명

영지식 증명(ZK)은 입력 정보를 공개하지 않고도 계산이 수행되어 결과를 얻었는지 검증할 수 있는 기법입니다.

• 일반: Medium. 회로는 매우 애플리케이션에 따라 다르지만, Ulvatana 및 Irreducible과 같은 하드웨어 기반 추상화 계층과 Nil의 zkLLVM과 같은 범용 인터프리터와 분리할 수 없습니다.

• 컴포저빌리티: 중간. 신뢰할 수 있는 증명자(프로버)와 독립적으로 작동하지만, 증명자는 네트워크 설정에서 모든 원시 데이터를 볼 수 있어야 합니다.

• 컴퓨팅 효율성: 보통. 레오 월렛과 같은 실제 ZK 앱이 온라인에 출시되면서 새로운 배포를 통해 증명은 기하급수적으로 성장하고 있습니다. 고객 채택이 증가함에 따라 더 많은 성장을 기대합니다.

• 네트워크 효율성: 높음.최근 폴딩의 발전은 병렬화에 대한 큰 잠재력을 가지고 있습니다.폴딩은 본질적으로 반복적인 증명을 구성하는 더 효율적인 방법이기 때문에 이미 수행된 작업을 기반으로 개발 빌드를 만들 수 있습니다.Nexus는 주목해야 할 프로젝트 중 하나입니다! .

• 탈중앙화 수준: 중간. 이론적으로는 모든 하드웨어에서 증명을 생성할 수 있지만, 실제로는 GPU가 선호됩니다. 하드웨어가 점점 더 균일해지고 있지만, AVS(예: 정렬 레이어)를 통해 경제적인 수준에서 더 탈중앙화될 수 있습니다. 입력은 다른 기술과 함께 사용할 때만 비공개로 유지됩니다(자세한 내용은 아래 참조).

• 비용: 중간. 회로 설계 및 최적화를 위한 초기 배포 비용이 높습니다. 운영 비용은 보통이며, 증명 생성 비용이 상대적으로 높지만 검증 효율도 높습니다. 이러한 비용 구조의 주요 원인은 이더리움 상의 증명 스토리지이지만, 이는 EigenDA나 AVS와 같은 데이터 가용성 레이어를 사용하는 등 다른 방법으로 완화할 수 있습니다.

듄을 예로 들면, 스틸가가 레토 공작에게 향신료 밭의 위치를 알고 있지만 정확한 위치를 알려주고 싶지 않다는 것을 증명해야 한다고 가정해 보겠습니다. 스틸가는 눈을 가린 레토를 비행기에 태우고 계피 향이 기내 전체에 퍼질 때까지 향신료 밭 상공을 맴돌고 나서 레토는 이제 스틸가가 향신료를 찾을 수 있다는 것을 알지만 어떻게 그곳에 갈 수 있는지 전혀 모릅니다.

(2) 다자간 컴퓨팅

다자간 컴퓨팅(MPC)은 여러 당사자가 각자의 입력을 서로에게 공개하지 않고도 함께 작업하여 결과를 계산할 수 있는 기능입니다.

• 일반성: 높음. MPC의 특수성(예: 비밀 공유 등)을 고려한 값입니다.

• 구성성: 보통.MPC는 안전하지만 복잡성에 따라 구성성이 감소하여 네트워크 오버헤드가 기하급수적으로 증가합니다. 그러나 MPC는 동일한 계산에서 여러 사용자의 개인 입력을 처리할 수 있으며, 이는 매우 일반적인 사용 사례입니다.

• 컴퓨팅 효율성: 중간.

• 네트워크 효율성: 낮음. 참여자 수는 수행해야 하는 네트워킹의 양에 정비례하며, Nillion과 같은 프로젝트가 이 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 참여자 수가 완료해야 하는 샤드 수만큼 많지는 않지만 오류를 줄이기 위해 이레이저 코딩/리드 솔로몬 코드 또는 더 느슨하게는 데이터를 샤드로 분할하고 해당 샤드를 저장하는 방법도 사용할 수 있습니다. -전통적인 MPC 기법은 아니지만 오류를 줄이는 데에도 사용할 수 있습니다.

• 탈중앙화 수준: 높음. 그러나 참여자들이 담합하여 보안을 위협할 가능성도 있습니다.

• 비용: 높음. 중간에서 높은 구현 비용. 통신 오버헤드 및 컴퓨팅 요구 사항으로 인해 운영 비용이 높습니다.

랜드라드의 대가족이 서로를 도울 수 있도록 충분한 양념 비축량을 확보하고 있지만, 각자의 비축량에 대한 구체적인 정보를 알려주고 싶지 않다고 가정해 보겠습니다. 첫 번째 가족은 두 번째 가족에게 실제 비축량에 큰 난수를 추가하는 메시지를 보낼 수 있습니다. 그러면 두 번째 가족은 자신의 실제 비축량을 추가하는 방식으로 메시지를 보냅니다. 첫 번째 가족이 최종 합계를 받으면 앞서 추가한 큰 난수를 빼면 실제 향신료 비축량을 알 수 있습니다.

(3) 완전 동형 암호화

완전 동형 암호화(FHE)를 사용하면 사전 암호 해독 없이 암호화된 데이터에 대해 계산을 수행할 수 있습니다.

• 일반: 높음.

• 결합성: 개별 사용자 입력에 대해 높음. 다른 다중 사용자 개인정보 입력 기법과 결합해야 합니다.

• 컴퓨팅 효율성: 낮음. 하지만 수학 계층에서 하드웨어 계층까지 일관된 최적화를 거쳤다면 엄청난 잠재력을 발휘할 수 있을 것입니다. zama와 Fhenix는 이에 대해 많은 노력을 기울여 왔습니다.

• 네트워크 효율성: 높음.

• 탈중앙화: 낮음. 이는 부분적으로 계산 요구 사항과 복잡성 때문이지만, 기술이 발전함에 따라 FHE의 탈중앙화 정도는 ZK의 탈중앙화 정도에 근접할 수 있습니다.

• 비용: 매우 높음. 복잡한 암호화와 엄격한 하드웨어 요구 사항으로 인해 배포 비용이 높습니다. 대량의 연산으로 인해 운영 비용이 높습니다.

Dune을 예로 들어 홀츠만 방패와 비슷하지만 디지털용인 장치를 상상해 보세요. 이 실드에 수치 데이터를 입력하고 활성화한 다음 멘타트에게 전달하면 멘타트는 실드에 가려진 숫자를 보지 않고도 계산을 수행할 수 있습니다. 계산이 완료되면 멘탯은 실드를 여러분에게 돌려줍니다. 오직 사용자만 해당 실드를 복원하고 계산 결과를 볼 수 있습니다.

(4) 신뢰 실행 환경

신뢰 실행 환경(TEE)은 시스템의 나머지 부분과 격리된 컴퓨터 프로세서 내의 보안 영역 또는 영역으로, 민감한 작업을 수행할 수 있습니다.TEE는 다항식이나 곡선이 아닌 실리콘과 금속에 의존한다는 점에서 독특합니다. 따라서 오늘날에는 강력한 기술일 수 있지만 이론적으로는 값비싼 하드웨어의 한계로 인해 최적화 속도가 느려질 수 있습니다.

• 일반: Medium.

• 구성성: 높음. 그러나 잠재적인 사이드 채널 공격으로 인해 보안성이 낮습니다.

• 컴퓨팅 효율성: 높음. 서버 측 효율성에 가깝기 때문에 NVIDIA의 최신 H100 칩셋 제품군에는 TEE가 함께 제공됩니다.

• 네트워크 효율성: 높음.

• 분산성: 낮음. 하지만 인텔의 SGX와 같은 특정 칩셋으로 제한되어 있어 우회 공격에 취약합니다.

• 비용: 낮음. 기존 TEE 하드웨어를 사용할 경우 배포 비용이 낮습니다. 네이티브에 가까운 성능으로 운영 비용이 낮습니다.

듄을 예로 들어 항공우주 길드의 하이라이너 객실을 상상해 보세요. 길드 소속의 내비게이터조차도 기내에서 일어나는 일을 보거나 간섭할 수 없습니다. 내비게이터는 선실에 들어가 공간을 축소하는 데 필요한 복잡한 계산을 수행하며, 선실 자체는 내부에서 일어나는 모든 일이 비공개로 안전하게 이루어지도록 보장합니다. 길드는 이 나셀을 제공하고 유지하며 안전하게 유지하지만, 내비게이터가 내부에서 하는 일을 보거나 간섭할 수는 없습니다.

4. 실제 사용 사례

아마 우리는 거대 향신료 업체들과 경쟁하는 대신 주요 향신료와 같은 특권 데이터를 특권으로 유지하면 될 것입니다. 현실 세계에서 각 기술에 해당하는 몇 가지 실제 사용 사례는 다음과 같습니다.

ZK는 프로세스가 올바른 결과를 생성하는지 확인해야 할 때 유용합니다. 다른 기술과 함께 사용하면 탁월한 개인 정보 보호 기술이지만, 단독으로 사용하면 신뢰를 희생하고 압축과 더 비슷합니다. 일반적으로 두 상태가 동일한지 확인하거나(즉, "압축되지 않은" L2 상태와 L1에 게시된 블록 헤더), 사용자에 대한 실제 개인 식별 정보를 공개하지 않고 사용자가 18세 이상임을 증명하는 데 사용합니다.

MPC는 일반적으로 다른 기술과 함께 사용되는 개인 키 또는 암호 해독 키와 같은 키 관리에 사용되지만 분산 난수 생성, (덜) 개인정보 보호 컴퓨팅 연산, 오라클 집계에도 사용됩니다. 기본적으로 서로 담합해서는 안 되는 여러 당사자를 사용하여 가벼운 집계 기반 연산을 수행하는 모든 접근 방식은 MPC에 적합합니다.

데이터가 컴퓨터에 표시되지 않고 간단한 범용 연산을 수행해야 하는 경우(예: 신용 점수, 마피아 스마트 계약 게임, 거래 내용을 공개하지 않고 메모리 풀에서 거래 정렬) FHE가 좋은 선택이 될 수 있습니다.

마지막으로, 하드웨어를 신뢰할 수 있다면 TEE는 복잡도가 높은 작업에 적합합니다. 예를 들어, 사모 펀드 모델(기업이나 금융/의료/국가 보안 조직에 존재하는 LLM)을 위한 유일한 실행 가능한 솔루션입니다. 단, TEE는 유일한 하드웨어 기반 솔루션이기 때문에 이론적으로 단점을 개선하는 속도가 다른 기술보다 느리고 비용이 더 많이 든다는 단점이 있습니다.

5. 기타 솔루션

완벽한 솔루션은 존재하지 않으며, 기술이 완벽한 솔루션으로 성장할 가능성도 희박합니다. 하이브리드 솔루션은 한 접근 방식의 강점을 활용하여 다른 접근 방식의 약점을 완화할 수 있다는 점에서 흥미롭습니다. 아래 표는 서로 다른 접근 방식을 결합하여 실현할 수 있는 새로운 디자인 공간 몇 가지를 보여줍니다. 실제 접근 방식은 상당히 다릅니다(예: ZK와 FHE를 결합하려면 올바른 커브 파라미터를 찾아야 하는 반면, MPC와 ZK를 결합하려면 최종 네트워크 RTT 시간을 줄이기 위해 특정 유형의 설정 파라미터를 찾아야 할 수 있습니다).

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요약하자면, 고성능 범용 개인정보 보호 솔루션은 게임, 거버넌스, 공정한 거래 수명 주기, 인증, 비금융 서비스, 협업, 오케스트레이션 등 무수히 많은 애플리케이션에 활용될 수 있습니다. 이는 Nillion, Lit Protocol, Zama가 매력적인 이유를 설명하는 데 어느 정도 도움이 됩니다.

6. 결론

요약하자면, 저희는 큰 잠재력을 보지만 아직 가능성을 탐색하는 초기 단계에 있습니다. 개별 기술은 어느 정도 성숙기에 접어들었지만 스테이킹 기술은 여전히 탐구해야 할 영역입니다. 반려동물은 그 영역에 맞춰질 것이며, 업계 관점에서 볼 때 아직 해야 할 일이 많이 남아있습니다.