Chainfeeds 導讀：
TEE、MPC、FHE 和 ZKP 並不是競爭對手。人們常常試圖比較這些技術，判斷哪一種更優秀。但實際上，這些技術並不相互排斥，反而可以協同工作，優勢互補。
文章來源：
https://x.com/paramonoww/status/1930621357479395724
文章作者：
Pavel Paramonov
觀點：
Pavel Paramonov ：MPC 協議通常分為三個階段：用戶將私有輸入進行秘密共享，將加密後的數據發送給計算節點，以非串通或全閾值模型（即所有節點需串通）確保安全性；然後節點對這些秘密份額進行計算；最後節點返回輸出的份額，用戶將其合併還原結果。MPC 最適合節點連接良好的網絡環境，但由於各節點之間的數據交換非常頻繁，通信成本極高。標準 MPC 協議中，每個節點需與所有其他節點通信，例如在乘法門操作時，因此其通信複雜度為 O (n²)。這意味著，如果有 10 個節點，且每個節點的計算量為 1 KB，則總數據交換量約為 100 GB；若為 100 個節點，則可達 10 TB。這使得實際應用中，MPC 節點數量通常限制在 2–10 個以內。相比之下，FHE 在數據傳輸方面的需求更少，但計算資源消耗極高。FHE 解決了「在不解密的情況下進行安全計算」的長期難題，用戶可加密數據上傳至服務器，由服務器在密文上執行計算，最終輸出仍為密文，再由用戶解密。儘管無需數據洩露，但其計算開銷巨大，例如原本毫秒級的數據庫查詢在 FHE 下可能延遲至 2–10 秒，AI 推理則可能從毫秒級延長到數秒或數分鐘。在零知識證明（ZKP）中，常見用途如 zk-rollup 通常用於生成 “真 / 假” 類型的布爾證明，具備簡潔（succinct）和快速驗證的特性，適用於鏈上應用。但 zk-rollup 並不使用 ZKP 的隱私特性，因為生成證明的實體在運行 zk 電路時能完全訪問用戶輸入，因而存在隱私暴露問題。為解決這一問題，可以將 zkVM 的證明過程置於 TEE 中運行。TEE 可提供安全隔離環境，防止宿主設備訪問運行期間的數據，同時輸出一份經過可信驗證的證明。例如，Phala Network 使用支持 TEE 的 GPU 來運行 SP1 zkVM，即使在處理複雜任務如 zkEVM 時，開銷也不超過 20%。這種組合可有效將 zk 電路私有化，同時保留其簡潔性和可驗證性。此外，TEE 還能生成可靠的證明生成證明（attestation），用於證明電路在安全環境中被正確執行，從而提升用戶對鏈下證明過程的信任程度。TEE 雖然快速高效，但因依賴硬件密鑰，其數據便攜性和抗審查性存在挑戰。將 TEE 與 MPC 結合可以緩解這些問題。例如，Fairblock 使用 MPC 技術構建機密計算應用，以防止信息洩露和中心化風險。在其架構中，Phala 的 TEE 環境用於生成私鑰，然後將密鑰以門限加密方式分片存儲於 Fairblock 的 MPC 節點網絡中。同時，智能合約負責監控 TEE 操作，要求定期提交加密密鑰作為狀態驗證機制。一旦 TEE 出現故障，智能合約將觸發 MPC 模塊私下重建並解密密鑰，以確保數據持續保密。此架構實現了雙重安全保障：TEE 確保在隔離環境中生成和使用密鑰，MPC 則保障單點故障時的數據恢復與保密性。在整個過程中，密鑰始終處於加密狀態，任何單一節點均無法訪問完整密鑰，有效規避了集中風險並提升了系統魯棒性。【原文為英文】
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