Новий зірка екосистеми Sui: Мережа Ika веде інновації технології MPC

Стратегічна підтримка фонду Sui офіційно оголосила про технічне позиціювання та напрям розвитку мережі Ika. Як інноваційна інфраструктура, основана на багатосторонніх обчисленнях (MPC), найвидатніша особливість Ika - це підсумковий час реагування в межах однієї секунди, що вперше в його класі для рішень MPC. Ika та Sui мають високу відповідність на рівні проектування, що стосується паралельної обробки та децентралізованої архітектури, в майбутньому вони будуть безпосередньо інтегровані в екосистему розробки Sui, забезпечуючи модулі безпеки між ланцюгами, які можна підключити до смарт-контрактів Move.

Ika будує новий тип шару безпеки, який слугує як спеціалізований підписний протокол Sui, так і стандартним кросчейновим рішенням для всієї галузі. Його багатошарова конструкція враховує гнучкість протоколу та зручність розробки і має потенціал стати важливою практикою для масового впровадження технології MPC у багаточеневих сценаріях.

Ядрові технічні інновації

Мережа Ika зосереджена на високопродуктивному розподіленому підписуванні, основні технологічні інновації включають:

1. Протокол підпису 2PC-MPC: покращена двостороння схема MPC розкладає операцію підпису на процес, у якому користувачі та мережа беруть участь разом, і приймає режим широкомовної трансляції для зменшення накладних витрат на зв'язок.

2. Паралельна обробка: використання паралельних обчислень для розподілу операцій підпису на кілька паралельних підзавдань, що суттєво підвищує швидкість за рахунок моделі паралелізму об'єктів Sui.

3. Масштабна мережа вузлів: підтримує тисячі вузлів, які беруть участь у підписуванні, кожен вузол має лише частину ключового фрагмента, що підвищує безпеку.

4. Крос-ланцюговий контроль та абстракція ланцюга: дозволяє іншим смарт-контрактам на інших ланцюгах безпосередньо контролювати рахунки в мережі Ika, реалізуючи крос-ланцюгову інтерактивність шляхом розгортання легкого клієнта.

Вплив Ika на екосистему Sui

1. Надати Sui можливість кросчейн-інтерактивності, підтримуючи низькос затримку підключення активів, таких як біткойн, ефір тощо, до мережі Sui.

2. Забезпечити механізм децентралізованого управління, щоб підвищити безпеку активів.

3. Спрощення процесу міжланцюгової взаємодії, що дозволяє смарт-контрактам безпосередньо управляти активами інших ланцюгів.

4. Надати багатосторонній механізм перевірки для застосувань автоматизації штучного інтелекту, щоб підвищити безпеку та довіру.

Виклики, з якими стикаються

1. Потрібно конкурувати з іншими основними кросчейн-рішеннями, шукаючи баланс між децентралізацією та продуктивністю.

2. Механізм скасування прав підпису MPC ще не досконалий, існує потенційний ризик безпеки.

3. Залежність від стабільності мережі Sui, необхідно адаптуватися відповідно до оновлень Sui.

4. Модель консенсусу DAG може призвести до нових проблем з упорядкуванням та безпекою, що вимагає високої активності мережі.

Порівняння технологій обчислень з захистом конфіденційності: FHE, TEE, ZKP та MPC

Технічний огляд

• Повна гомоморфна криптографія (FHE): дозволяє виконувати будь-які обчислення на зашифрованих даних, повністю захищаючи конфіденційність, але обчислювальні витрати є надзвичайно великими.
• Довірене виконуване середовище(TEE): використання апаратної ізоляції для виконання коду, продуктивність близька до рідної, але залежить від довіри до апаратного забезпечення.
• Багатосторонні безпечні обчислення ( MPC ): Багатосторонні координаційні обчислення не розкривають власні входи, немає єдиної точки довіри, але витрати на зв'язок великі.
• Нульові знання ( ZKP ): підтвердження істинності певного твердження без розкриття додаткової інформації, підходить для підтвердження володіння секретом.

Сценарії використання

1. Крос-ланцюговий підпис:

   • MPC підходить для сценаріїв співпраці кількох сторін, уникаючи витоку приватного ключа з єдиного пункту.
   • TEE можна швидко розгорнути, але довіра залежить від апаратного забезпечення.
   • Теорія FHE може бути реалістичною, але витрати занадто великі.

2. ДеФі багатопідпис та кастодіальне управління:

   • Основне застосування MPC полягає в розподілі ризиків.
   • TEE використовується для апаратних гаманців та інших ізольованих середовищ.
   • FHE головним чином використовується для захисту деталей транзакцій, не є прямим управлінням.

3. Штучний інтелект та конфіденційність даних:

   • Переваги FHE очевидні, повне шифрування обробки чутливих даних.
   • MPC використовується для об'єднаного навчання, але багатостороння співпраця стикається з викликами.
   • TEE може безпосередньо запускати модель в захищеному середовищі, але існують обмеження пам'яті.

Порівняння рішень

1. Продуктивність та затримка: FHE > ZKP > MPC > TEE ( з високого до низького )

2. Гіпотеза довіри: FHE/ZKP ( математична задача ) > MPC ( напівчесна модель ) > TEE ( апаратна довіра )

3. Масштабованість: ЗКП/ГДК > ФХЕ/ТІ

4. Складність інтеграції: TEE > ГДК > ЗКП/ФЕ

Висновок

Кожна технологія обчислень з приватності має свої переваги та недоліки, немає абсолютного оптимального рішення. У майбутньому можливе інтегрування різних технологій, таких як поєднання Ika(MPC) з ZKP або об'єднання кількох технологій приватності в Nillion. Вибір відповідної технології має базуватися на конкретних вимогах застосування та компромісах у продуктивності, створюючи модульне рішення.