1. Ika 네트워크 개요 및 포지셔닝
Fhenix: 이더리움 EVM 명령어 세트에 대해 TFHE를 기반으로 여러 맞춤형 최적화를 수행했습니다. 평문 레지스터 대신 '암호문 가상 레지스터'를 사용하고, 산술 명령어 실행 전후에 자동으로 작은 부트스트래핑을 삽입하여 노이즈 예산을 복원합니다. 동시에 Fhenix는 체인 외 오라클 브릿지 모듈을 설계하여 체인 상 암호문 상태와 체인 외 평문 데이터를 상호 작용하기 전에 먼저 증명 검사를 수행하여 체인 상 검증 비용을 줄였습니다. Fhenix는 Zama와 비교하여 EVM 호환성과 체인 상 계약의 원활한 통합에 더 중점을 둡니다.
2.2 TEE
오아시스 네트워크(Oasis Network): Intel SGX를 기반으로, 오아시스는 '계층화된 신뢰 루트(Root of Trust)' 개념을 도입했습니다. 하드웨어 신뢰성을 검증하기 위해 하위 계층에서 SGX 인용 서비스를 사용하고, 중간 계층에는 의심스러운 명령어를 격리하고 SGX 세그먼트 공격 표면을 줄이는 경량 마이크로 커널이 있습니다. ParaTime의 인터페이스는 Cap'n Proto 이진 직렬화를 사용하여 ParaTime 간 통신의 효율성을 보장합니다. 동시에 오아시스는 '내구성 로그' 모듈을 개발하여 중요한 상태 변화를 신뢰할 수 있는 로그에 기록하고 롤백 공격을 방지합니다.
2.3 ZKP
Aztec: Noir 컴파일 외에도 Aztec는 '증분 재귀' 기술을 증명 생성에 통합하여 여러 거래 증명을 시간 순서대로 재귀적으로 패키징한 후 한 번에 작은 크기의 SNARK를 생성합니다. 증명 생성기는 Rust로 작성된 병렬 깊이 우선 탐색 알고리즘을 사용하여 멀티 코어 CPU에서 선형 가속을 실현할 수 있습니다. 또한 사용자 대기 시간을 줄이기 위해 Aztec는 '경량 노드 모드'를 제공하여 노드가 전체 증명이 아닌 zkStream만 다운로드하고 검증하도록 하여 대역폭을 추가로 최적화했습니다.
2.4 MPC
Partisia 블록체인: MPC 구현은 SPDZ 프로토콜 확장을 기반으로 하며, '전처리 모듈'을 추가하여 체인 외에서 Beaver 삼중항을 미리 생성하여 온라인 단계 계산을 가속화합니다. 각 샤드 내 노드는 gRPC를 통해 통신하고 TLS 1.3 암호화 채널을 통해 상호 작용하여 데이터 전송의 안전성을 보장합니다. Partisia의 병렬 샤딩 메커니즘은 또한 동적 로드 밸런싱을 지원하여 노드 부하에 따라 샤드 크기를 실시간으로 조정합니다.
3. 프라이버시 컴퓨팅 FHE, TEE, ZKP 및 MPC
(이하 생략)· 신뢰 가정: FHE와 ZKP는 모두 수학적 난제를 기반으로 하며, 제3자를 신뢰할 필요가 없습니다. TEE는 하드웨어 및 제조업체에 의존하며 펌웨어 취약점 위험이 있습니다. MPC는 반-정직 또는 최대 t 비정상 모델에 의존하며 참여자 수와 행동 가정에 민감합니다.
· 확장성: ZKP 롤업(Aztec)과 MPC 분할(Partisia)은 자연스럽게 수평 확장을 지원합니다. FHE와 TEE는 계산 리소스와 하드웨어 노드 공급을 고려해야 합니다.
· 통합 난이도: TEE 프로젝트의 접근성이 가장 높고 프로그래밍 모델 변경이 가장 적습니다. ZKP와 FHE는 전용 회로와 컴파일 프로세스가 필요하며, MPC는 프로토콜 스택 통합 및 노드 간 통신이 필요합니다.
4. 시장의 일반적인 관점: 'FHE가 TEE, ZKP 또는 MPC보다 우수한가'?
FHE, TEE, ZKP, MPC 모두 실제 사용 사례를 해결하는 데 있어 트릴레마 문제가 있는 것으로 보입니다: '성능, 비용, 보안성'. FHE는 이론적 개인정보 보호 측면에서 매력적이지만 모든 면에서 TEE, MPC 또는 ZKP보다 우수하지는 않습니다. 성능 저하로 인해 FHE는 계산 속도가 다른 솔루션에 비해 크게 뒤처져 보급이 어렵습니다. 실시간성과 비용에 민감한 애플리케이션에서는 TEE, MPC 또는 ZKP가 더 실행 가능합니다.
신뢰와 적용 시나리오도 다릅니다: TEE와 MPC는 각각 다른 신뢰 모델과 배포 편의성을 제공하며, ZKP는 정확성 검증에 중점을 둡니다. 업계 관점에서 볼 때, 다양한 개인정보 보호 도구는 각각 장단점이 있으며 '만능' 최적 솔루션은 없습니다. 예를 들어, 체인 외부의 복잡한 계산 검증에는 ZKP가 효율적이며, 여러 당사자가 개인 상태를 공유해야 하는 계산에는 MPC가 더 직접적입니다. TEE는 모바일 및 클라우드 환경에서 성숙한 지원을 제공하며, FHE는 극도로 민감한 데이터 처리에 적합하지만 현재는 하드웨어 가속이 필요합니다.
FHE는 '보편적으로 우월'하지 않으며, 기술 선택은 애플리케이션 요구 사항과 성능 균형에 따라 달라져야 합니다. 미래의 개인정보 보호 컴퓨팅은 단일 솔루션이 아니라 여러 기술의 상호 보완과 통합의 결과일 것입니다. Ika는 키 공유 및 서명 조정에 중점을 두고(사용자는 항상 개인 키 1부를 보유), 중앙화된 자산 관리 없이 탈중앙화된 자산 제어를 실현하는 것이 핵심 가치입니다. 반면 ZKP는 수학적 증명 생성에 능하며, 체인 상에서 상태 또는 계산 결과를 검증할 수 있습니다. 두 기술은 단순한 대체 또는 경쟁 관계가 아니라 오히려 상호 보완적입니다: ZKP는 크로스체인 상호작용의 정확성을 검증하여 브릿지에 대한 신뢰 요구를 일정 부분 줄일 수 있으며, Ika의 MPC 네트워크는 '자산 제어권'의 기본 기반을 제공하여 ZKP와 결합해 더 복잡한 시스템을 구축할 수 있습니다. 또한 Nillion은 여러 개인정보 보호 기술을 융합하여 전체 능력을 향상시키기 시작했으며, 블라인드 컴퓨팅 아키텍처는 MPC, FHE, TEE, ZKP를 원활하게 통합하여 보안성, 비용, 성능 사이의 균형을 맞춥니다. 따라서 미래 개인정보 보호 컴퓨팅 생태계는 가장 적합한 기술 구성 요소를 조합하여 모듈식 솔루션을 구축하는 방향으로 나아갈 것입니다.
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