文章转载来源: CoinmanLabs
作者:Paul,CoinmanLabs研究员
在当今数字化时代,随着我们个人数据的无处不在,如何保护隐私成为了全球关注的焦点。而区块链技术的崛起,不仅改变了我们对金融和数据管理的认知,更是为隐私保护提供了全新的可能性。今天,我们将探索如何借助区块链技术与零知识证明、多方计算及全同态加密这三大前沿技术结合,构建一个安全、高效的数字社会。
随着加密货币的普及和区块链技术的成熟,我们可以在不信任的环境中实现安全的交易。
1、零知识证明技术(ZK)允许我们在不泄露个人信息的前提下,验证交易的有效性。这意味着,你可以证明自己拥有一笔数字资产,而无需暴露你的账户余额或交易历史
2、多方计算(MPC)进一步加强了我们在多方参与的情况下的隐私保护能力。想象一下,多个个体可以在不共享他们的私人数据的情况下,共同完成复杂的计算任务。这种技术不仅适用于金融行业的数据分析,还可以应用于医疗保健、市场研究等领域。
3、全同态加密(FHE)为我们提供了一种更高级别的数据保护方法,特别是在云计算和外包数据处理方面。借助全同态加密,我们可以将数据加密后,安全地委托给云服务提供商进行计算,而无需担心数据被泄露或篡改的风险。
上面我们说了下三者的一个概述,可能大家都听的云里雾里吧,那就来个例子便于大家更好的理解。
假设Alice、Bob和Charlie有一个复杂的项目需要完成,涉及验证身份、计算敏感数据和外包处理:
验证身份(ZK):Alice需要证明她有项目的权限,但不想泄露她的密码。她使用零知识证明向Bob展示她确实有权限,Bob相信她而不需要知道具体的密码。
计算敏感数据(MPC):Alice、Bob和Charlie需要计算项目的总预算,每个人都有自己的部分预算,但不想互相透露。他们使用多方计算得出总预算,而不需要告诉对方自己具体的预算金额。
外包处理(FHE):最后,他们需要对项目数据进行复杂的分析,这部分工作他们决定外包给一个云服务器。他们将数据进行全同态加密,然后将加密数据发送给云服务器。服务器在不解密数据的情况下完成分析,将加密结果返回,Alice解密后得到最终分析结果。
那我们总结下:
ZK(零知识证明):证明却不泄露,证明某个事实是真实的,却不泄露与该事实相关的任何额外信息。
MPC(多方计算):计算却不泄露,允许多个参与方在不泄露各自输入数据的情况下,共同进行计算。
FHE(全同态加密):数据加密后外包计算,对数据进行加密,然后将加密的数据外包进行计算,最后可以得到正确的结果而无需解密数据。
这三种技术各自解决了不同场景中的隐私保护问题:
这样总结后,你可以更清楚地理解它们各自的功能和应用场景。
项目官网:https://mindnetwork.xyz/
项目推特:https://x.com/mindnetwork_xyz
项目介绍:Mind Network 是用于 POS 和 AI 网络的 FHE 重质押。其框架作为 FHE 验证网络运行,为 AI、DePIN、EigenLayer AVS、Bittensor Subnet 和许多关键 POS 网络带来安全计算和共识。
投资机构:
自从ETH转到POS后,陆陆续续有更多的项目支持也转到了POS,那我们现在简单的给大家说下POS机制下怎么出块吧,在POS中持币人将代币抵押,获得出块的机会,然后POS共识中会通过选举算法,按照持币量比例,从中选出出块矿工。矿工在指定高度完成打包交易,生成新区块,并广播区块,广播的区块经过验证人验证交易,通过验证后,区块得到确认。这样一轮POS的共识过程就完成了。
乍一看这没什么问题且还比较快,同时还节省了能源,那让我们回头看下区块链的三个重要要素:去中心化、安全性和可扩展性。
个人觉得去中心化是最重要的一点,这也是比如BTC区块升级未成、ETH想办法降低运营节点成本的原因(POW时期),那现在转到POS后就会出现一个问题了,因为根据持币量来进行选取节点出块,那是不是就可能出现中心化情况呢?
对于大多数 POS 网络,它们通常采用原生代币质押和委托给验证者,并达成基于共识的投票机制。当然这些对于ETH没有很大的问题,因为ETH的节点够分散,够去中心化,但在一些节点较少的网络中,我们会看到投票过程中存在大量作弊和操纵行为,即通过模仿和影响其他验证者的结果
人都是有惰性的,比如你在搜索商品的时候大部分都会看前面的,当然在区块链中也是如此,那你投票的呢?是不是也会跟随人多的选项或者说前几个选项呢?那这样必定造成了中心化,导致共识降低。
在说说另外一个问题,在许多场景中,矿工和验证者需要处理个人数据、传感器数据、交易数据等高价值数据,并生成具有一定敏感度的输出预测或分析。这些输入和输出数据必须受到保护,尤其是在去中心化网络中,以便在生产中处理高价值数据。这是实际应用的一个众所周知的问题。
上面我们说了Mind Network利用了FHE的技术来进行解决,这里我给大家举个例子吧。
我们先来做个简单的加法吧,3+4=7,这是我们都知道的,那现在如果我们分别对3和4进行加密呢?那就分别产生了Enc(3)和Enc(4),现在我们不知道加密的算法无法知道具体的加密后的结果,这很有可能结果是字符串,如果你有一点代码知道你可能知道字符串是无法计算的,但是在FHE中当你对明文进行加密后,你却是可以计算的,那就很简单的计算出来Enc(3)+Enc(4)=Enc(7),在获取到正确的计算结果同时还不会让人获取到明文。
那这样是不是就完美的解决了上述的问题,诚实的节点计算出正确的结果且防止了其他节点的盲目跟随从而来提高了整体网络的共识。
Mind Network 具有分层结构:重质押层、共识层、安全层。
安全层Security Layer
Mind Network FHE 验证网络的核心安全服务,由多个独立的FHE验证器组成。
共识层Consensus Layer
这是Mind Network的骨干 。它是与 AltLayer 和 EigenDA 共同开发的 Rollup 链,用于确保 FHE 验证过程的共识,并用于保护与用户交互的远程质押账本。
重质押层Restaking Layer
通过远程质押接受来自各种链和网络的以太坊、BTC 和 AI 生态系统的质押。它还充当重新质押市场,为 Subnet 提供不同的重新质押代币以保护其网络。
其中还有一个最终的节点就是Mind Network 子网:子网是使用 Mind Network 的 FHE 验证服务并成为生态系统一部分的 AI 或 POS 网络。它们可以是在 Mind Network 上从头构建的网络,也可以是采用 Mind Network 验证服务的现有网络,就相当于外包工。
Mind Network 引入了完全同态加密(FHE)重新质押层,通过 FHE 验证来保护共识、数据和加密经济安全。它为所有参与者带来好处:
1. 对于AI和POS网络:
共识安全:通过FHE验证保护,确保共识计算的公平性和安全性。
加密经济安全:通过提供重新质押市场进一步保护,允许 AI 或 POS 网络采用来自 ETH、BTC 或 AI 生态系统的重新质押代币来分散风险。
数据安全:通过分散计算对高价值数据进行端到端加密,确保数据安全。
2. 对于重质押者:
远程质押:将流动性质押代币质押在主流链上,而无需转移到其他链,以最大限度地降低成本并避免桥接风险。
来自 AI 网络的收益:在从 AI 和 POS 网络的原生代币重新质押收益的基础上获得额外收益。
3. 对于验证者:
FHE 验证:参与 FHE 验证网络,通过注册并提供 GPU 加速 FHE 验证来获得奖励。
Mind Network 的重新质押服务是一个创新层,旨在增强 AI 和权益证明 (POS) 网络的安全性和功能。它利用全同态加密 (FHE) 接受来自 ETH、BTC 和 AI bluechip 代币等主要加密货币的重新质押代币,形成一个安全高效的 FHE 验证网络。
Mind Network 重质押服务的优势:
1.资产安全:通过 FHE,实现 Remote Staking ,无需跨链资产转移,减少安全假设,降低成本,保证 Staking 安全。
2.灵活性和便利性:Mind Network 支持多种 LST/LRT 资产,为重新质押提供了灵活性和易用性。
3.奖励多样:通过参与 Restaking,不仅可以获得原有网络 Staking 奖励和协议奖励,还可以获得生态内 Mind 和 AI/POS 网络的额外奖励,提高资产流动性和利用率。
4.为网络安全做出贡献:质押资产将服务于子网的 FHE 验证,为去中心化生态系统的整体安全性和可靠性做出贡献并从中受益。
5.获得 Mind XP:在即将到来的阶段,重新质押的参与者可以获得 Mind XP 奖励。
目前支持的网络和代币:Ethereum、Scroll,代币有:eEth、ezEth、stEth、STONE、pSTONE、pufETH、swETH、weETH。
来源:CoinmanLabs
发布人:暖色
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