从隐私计算出发 共建Web3.0

2023-06-15 00:06:41

什么是Web3.0隐私?

- 一般来说互联网隐私主要是对用户的身份、行为、活动等数据信息的不可见。在互联网时代,我们的一切信息和行为都以数字载体的方式呈现,同时任何一个存储数字信息的系统一旦联网,便成为了黑客的可能性目标,尤其是金融和个人健康的敏感信息上,数据的隐私和安全显得更为重要。

- 根据互联网的发展历程,互联网Web1.0发展到今天Web3.0,也经历了不同的隐私存储渠道。Web 1.0是静态互联网,主要的应用是网络媒体,内容由网站提供,用户只能被动地浏览文本、图片及视频内容,无法参与创作中;Web 2.0是交互式互联网,也就是我们当前所处的阶段,主要的应用是社交网络、视频平台、电商等,用户可以在平台上自主创作上传内容进行交互。

- 可以得知,前两者都由中心化的机构来保存数据以及数据的隐私性。就像在传统的银行模型中,中心化的第三方保护必要的、有价值的隐私信息。

- 而到了当下Web3.0的主要特征包括:公开透明的区块链账本、去中心化等。通过区块链来记录链上数据,即我们的买卖和买卖过程中所包含的信息,具体来说一般包括:转账发送者, 转账接收者,转账金额。如果用户不想透露出来这些链上数据信息,这就是Web3.0里面需要保护的用户隐私。

Web3.0隐私计算的发展现状

- Web3.0时代的隐私既要保密又要匿名,在实际的操作中,包括数据隐私、身份隐私、计算隐私,在Web3.0场景下,隐私计算可以解决以下四大关键问题:

- 数据隐私保护

隐私计算可保护用户数据的计算和传输过程中的隐私,防止未经授权的访问和数据泄露。

- 匿名性和去中心化

隐私计算可实现用户在进行买卖和参与网络活动时的身份保护,确保用户可以匿名地参与到Web3.0网络中。

- 数据共享与合作

隐私计算可使用户以加密和匿名的方式与其他参与者共享数据,同时保护数据隐私。

- 验证和验证者的隐私保护

隐私计算可通过加密和安全计算的手段,实现验证者对用户数据的访问和计算操作,同时保护验证者的隐私。

ZKP和TEE两种不同隐私计算技术区别

- (1)应用可扩展性

零知识证明(ZKP)是一种使证明者能够在不透露任何信息的情况下证明他们拥有某些特定知识的方法。在某些应用中,需要构建能够执行特定计算的电路,然后验证者可以接收到证明该电路已被正确执行的证据。

可信执行环境(TEE)对于用户和开发者来说,在某网络上利用TEE进行构建意味着没有基于用户数量或特定生态系统的独特限制或要求。Web3.0开发者可以利用TEE的灵活性和可扩展性,在任何区块链网络上构建应用程序并进行安全执行。

- (2)安全性和性能

零知识证明(ZKP)的计算成本可能很高,这取决于所使用的算法类型和被证明问题的复杂性。生成证明通常需要大量计算资源,因为其安全性完全依赖于加密操作,但是证明的验证本身是快速的。

可信执行环境(TEE)旨在提供安全且隔离的环境,以运行敏感代码,而无需进行昂贵的加密操作。TEE旨在平衡安全性和性能,因此大多数TEE设置都经过优化,以提高效率,并通常使用专用硬件,以最小化任何额外安全操作对性能的影响。

- (3)智能合约的灵活性

零知识证明(ZKP)传统上并不针对智能合约执行进行优化,随着计算负载变得更加复杂和数据输入的增加,一些使用ZKP的团队正在构建框架,以简化将ZKP集成到智能合约中的过程,但它们无法提供与TEE相同级别的隐私灵活性。

可信执行环境(TEE)专为高性能而设计,能够处理复杂的计算工作负载。它的易用性和开发者灵活性是构建Web3.0中许多复杂应用程序的主要原因。

- (4)信任权衡

某些基于零知识证明(ZKP)的解决方案可能依赖于半可信的序列化程序来验证信息,作为Web3.0隐私解决方案存在一定的局限性。

可信执行环境(TEE)的可信度主要局限于基于硬件的信任,即TEE被实现为提供与系统其他部分隔离的安全执行环境。

Web3.0隐私计算未来

- 简而言之,Web3.0的隐私技术存在着各种强项、弱项和权衡。

- ZKP可以满足一些专注于隐私的使用案例,但在性能、可扩展性和对通用计算的支持方面存在限制。与此相比,其他Web3.0隐私技术如TEE对于开发者来说更具吸引力,特别是对于构建具有大量并发用户和大量数据的DApps。

- 在这些情况下,TEE提供了一种灵活、可扩展且高性能的工具,可以将强大的机密性整合到任何Web3.0应用程序中。

- 但这两种技术也可以相互补充,例如,一些Web3.0应用程序可以使用ZKP来提高基于TEE系统的安全性和稳定性。无论开发者使用哪种隐私工具,Web3.0的未来都充满了各种隐私技术供选择。

- 隐私计算是Web3.0场景中的核心,可以保护用户的数据隐私,确保匿名性和去中心化原则的实现,促进数据共享与合作,同时保护验证者的隐私。隐私计算的发展和应用将为Web3.0的广泛应用提供坚实的隐私保护基础,推动Web3.0技术的可持续发展。

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