저자: YBB Capital Researcher Ac-Core
1. Ika 네트워크 개요 및 포지셔닝
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수이 재단의 전략적 지원을 받는 이카 네트워크는 최근 공식적으로 기술적 위치와 개발 방향을 발표했습니다. 다자간 보안 컴퓨팅(MPC) 기술을 기반으로 한 혁신적인 인프라로서, 이 네트워크의 가장 주목할 만한 특징은 MPC 솔루션 중 최초로 1초 미만의 응답 속도를 구현한다는 것입니다. 특히 Ika와 Sui 블록체인의 기술적 호환성은 뛰어납니다. 둘은 병렬 처리 및 분산 아키텍처와 같은 기본 설계 개념에서 매우 호환됩니다. 앞으로 Ika는 Sui 개발 생태계에 직접 통합되어 Sui Move 스마트 계약을 위한 플러그 앤 플레이 크로스체인 보안 모듈을 제공할 예정입니다.
기능적 위치 지정의 관점에서 볼 때, Ika는 새로운 유형의 보안 검증 계층을 구축하고 있습니다. 이는 Sui 생태계를 위한 전용 서명 프로토콜 역할을 하며 전체 산업을 위한 표준화된 크로스체인 솔루션을 제공합니다. 이 플랫폼의 계층적 설계는 프로토콜의 유연성과 개발 편의성을 모두 고려했으며, 다중 체인 시나리오에서 MPC 기술을 대규모로 적용하는 데 있어 중요한 실용적 사례가 될 가능성이 높습니다.
1.1 핵심 기술 분석
Ika 네트워크의 기술적 구현은 고성능 분산 서명을 중심으로 이루어집니다. 이 기술의 혁신은 Sui의 병렬 실행 및 DAG 합의와 함께 2PC-MPC 임계값 서명 프로토콜을 사용하여 진정한 1초 미만의 서명 기능과 대규모 분산 노드 참여를 달성하는 데 있습니다. Ika는 2PC-MPC 프로토콜, 병렬 분산 서명 및 Sui 합의 구조와의 긴밀한 통합을 통해 초고성능과 엄격한 보안 요구 사항을 모두 충족하는 다자 서명 네트워크를 구축하는 것을 목표로 합니다. 핵심 혁신은 임계값 서명 프로토콜에 브로드캐스트 통신과 병렬 처리를 도입하는 데 있습니다. 핵심 기능에 대한 세부 내용은 다음과 같습니다.
2PC-MPC 서명 프로토콜 : Ika는 개선된 2자 MPC 방식(2PC-MPC)을 채택하여 기본적으로 사용자 개인 키 서명 작업을 "사용자"와 "Ika 네트워크"라는 두 가지 역할이 관련된 프로세스로 분해합니다. 원래 노드가 서로 통신해야 했던 복잡한 프로세스(WeChat 그룹 채팅에서 모든 사람이 모든 사람과 개인적으로 채팅하는 것과 유사)가 브로드캐스트 모드(그룹 공지와 유사)로 변경되었습니다. 네트워크 규모에 관계없이 사용자의 컴퓨팅 및 통신 오버헤드도 일정한 수준으로 유지되므로 서명 지연은 여전히 1초 미만 수준으로 유지될 수 있습니다.
병렬 처리, 즉 작업을 여러 부분으로 나누어 동시에 수행하는 방식입니다 . Ika는 병렬 컴퓨팅을 사용하여 단일 서명 작업을 여러 개의 동시 하위 작업으로 나누어 노드 간에 동시에 실행함으로써 속도를 크게 높입니다. 여기에는 수이의 객체 중심 모델이 결합되어 있습니다. 네트워크는 각 거래에 대해 글로벌 순차적 합의에 도달할 필요가 없습니다. 동시에 많은 거래를 처리할 수 있고, 처리량을 향상시키고 지연 시간을 줄일 수 있습니다. 수이의 미스티케티 합의는 DAG 구조를 통해 블록 인증 지연을 제거하고, 즉각적인 블록 제출을 허용하며, 이를 통해 이카는 수이에서 1초 미만의 최종 확인을 얻을 수 있습니다.
대규모 노드 네트워크 : 기존 MPC 솔루션은 일반적으로 4~8개 노드만 지원할 수 있는 반면, Ika는 서명에 참여하는 수천 개의 노드로 확장할 수 있습니다. 각 노드는 키 조각의 일부만 보유하고 있으며, 일부 노드가 손상되더라도 개인 키를 개별적으로 복구할 수 없습니다. 유효한 서명은 사용자와 네트워크 노드가 함께 참여하는 경우에만 생성될 수 있습니다. 어느 한 당사자도 독립적으로 서명을 운영하거나 위조할 수 없습니다. 이러한 노드 분산은 Ika의 제로 트러스트 모델의 핵심입니다.
크로스체인 제어 및 체인 추상화 : 모듈형 서명 네트워크인 Ika는 다른 체인의 스마트 계약이 Ika 네트워크의 계정(dWallet이라고 함)을 직접 제어할 수 있도록 합니다. 구체적으로, 체인(예: Sui)의 스마트 계약이 Ika에서 다중 서명 계정을 관리하려면 Ika 네트워크에서 체인의 상태를 검증해야 합니다. Ika는 자체 네트워크에서 해당 체인의 라이트 클라이언트(상태 증명)를 배포하여 이를 달성합니다. 현재는 Sui 상태 증명이 먼저 구현되어 Sui의 계약이 dWallet을 비즈니스 로직의 구성 요소로 내장하고 Ika 네트워크를 통해 다른 체인의 자산 서명 및 운영을 완료할 수 있습니다.
1.2 이카가 수이 생태계에 역으로 힘을 실어줄 수 있을까?
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Ika가 온라인에 오르면 Sui 블록체인의 기능을 확장하고 Sui 생태계 전체의 인프라에 대한 지원도 제공할 수 있습니다. Sui의 기본 토큰인 SUI와 Ika의 토큰 $IKA가 함께 사용됩니다. $IKA는 Ika 네트워크의 서명 서비스 수수료를 지불하는 데 사용되고 노드의 스테이킹 자산 역할도 합니다.
Ika가 Sui 생태계에 미치는 가장 큰 영향은 Sui에 크로스체인 상호운용성을 제공한다는 것입니다. MPC 네트워크는 비트코인, 이더리움 등의 체인에 있는 자산을 비교적 낮은 지연 시간과 높은 보안으로 Sui 네트워크에 연결하여 유동성 채굴, 대출 등의 크로스체인 DeFi 운영을 실현할 수 있도록 지원하여 이 분야에서 Sui의 경쟁력을 강화하는 데 도움이 됩니다. 빠른 확인 속도와 강력한 확장성 덕분에 Ika는 여러 Sui 프로젝트와 연결되었으며, 이를 통해 생태계 발전도 어느 정도 촉진되었습니다.
자산 보안 측면에서 Ika는 분산형 보관 메커니즘을 제공합니다. 사용자와 기관은 다자 서명 방식을 통해 온체인 자산을 관리할 수 있는데, 이는 기존의 중앙 집중식 보관 솔루션보다 더 유연하고 안전합니다. 심지어 오프체인으로 시작된 거래 요청도 Sui에서 안전하게 실행될 수 있습니다.
Ika는 또한 체인 추상화 계층을 설계하여 Sui의 스마트 계약이 복잡한 브리징이나 자산 패키징 프로세스를 거치지 않고도 다른 체인의 계정과 자산을 직접 운영할 수 있도록 했습니다. 이를 통해 전체 크로스체인 상호 작용 프로세스가 간소화되었습니다. 네이티브 비트코인에 대한 접근성을 통해 BTC는 Sui에서 직접 DeFi 및 보관 작업에 참여할 수 있습니다.
마지막으로, 저는 Ika가 AI 자동화 애플리케이션에 대한 다자간 검증 메커니즘을 제공하여 허가되지 않은 자산 운영을 방지하고, 거래를 실행할 때 AI의 보안과 신뢰성을 향상시키며, AI 방향으로 Sui 생태계의 미래 확장 가능성을 제공할 수 있다고 믿습니다.
1.3 lka가 직면한 과제
Ika는 Sui와 긴밀하게 연관되어 있지만, 크로스체인 상호운용성에 대한 "범용 표준"이 되려면 다른 블록체인과 프로젝트가 이를 수용할 의향이 있는지 여부에 달려 있습니다. 이미 시장에는 Axelar, LayerZero 등 다양한 시나리오에서 널리 사용되는 크로스체인 솔루션이 많이 있습니다. Ika가 돌파구를 찾으려면 더 많은 개발자를 유치하고 더 많은 자산을 이전하기 위해 "분산화"와 "성능" 사이에서 더 나은 균형을 찾아야 합니다.
MPC에 관해서도 많은 논란이 있습니다. 일반적인 문제 중 하나는 서명 권한을 철회하기 어렵다는 것입니다. 기존 MPC 지갑과 마찬가지로 개인 키가 분할되어 전송되면 다시 분할되더라도 이론적으로는 이전 조각을 얻은 사람이 원래 개인 키를 복구할 수 있습니다. 2PC-MPC 솔루션은 지속적인 사용자 참여를 통해 보안을 향상시키지만, "노드를 안전하고 효율적으로 교체하는 방법"에 대한 완벽한 솔루션 메커니즘은 현재 없다고 생각하며, 이는 잠재적인 위험 요소가 될 수 있습니다.
이카 자체도 수이 네트워크의 안정성과 자체 네트워크 상태에 의존합니다. 만약 Sui가 미래에 Mysticeti 합의를 MVs2 버전으로 업데이트하는 등 주요 업그레이드를 한다면 Ika도 이에 적응해야 합니다. Mysticeti의 DAG 기반 합의는 높은 동시성과 낮은 수수료를 지원하지만, 메인 체인 구조가 부족하여 네트워크 경로가 더 복잡해지고 거래 정렬이 더 어려워질 수 있습니다. 또한, 비동기식 회계는 효율적이지만 새로운 정렬 및 합의 보안 문제를 야기합니다. 게다가 DAG 모델은 활성 사용자에 크게 의존합니다. 네트워크 사용량이 많지 않으면 거래 확인 지연과 보안 약화가 발생할 가능성이 높습니다.
2. FHE, TEE, ZKP 또는 MPC 기반 프로젝트 비교
2.1 FHE
Zama & Concrete: Concrete는 MLIR 기반 일반 컴파일러 외에도 "계층적 부트스트래핑" 전략을 채택합니다. 이는 대규모 회로를 여러 개의 소규모 회로로 분할하고 이를 개별적으로 암호화한 다음 결과를 동적으로 이어붙여 단일 부트스트래핑의 지연 시간을 크게 줄입니다. 또한 "하이브리드 인코딩"도 지원합니다. 즉, 지연에 민감한 정수 연산에는 CRT 인코딩을 사용하고, 높은 병렬성이 필요한 부울 연산에는 비트 수준 인코딩을 사용하여 성능과 병렬성을 모두 고려합니다. 또한 Concrete는 "키 패키징" 메커니즘을 제공하는데, 이를 통해 키를 한 번 가져온 후 여러 동형 연산을 재사용하여 통신 오버헤드를 줄일 수 있습니다.
Fhenix: Fhenix는 TFHE를 기반으로 Ethereum EVM 명령어 집합에 대해 여러 가지 맞춤형 최적화를 수행했습니다. 평문 레지스터를 "암호문 가상 레지스터"로 대체하고 산술 명령어를 실행하기 전과 후에 자동으로 마이크로 부트스트래핑을 삽입하여 노이즈 예산을 복원합니다. 동시에, Fhenix는 온체인 암호문 상태와 오프체인 평문 데이터를 상호 작용시키기 전에 증명 검사를 수행하는 오프체인 오라클 브리지 모듈을 설계하여 온체인 검증 비용을 줄였습니다. Zama와 비교했을 때, Fhenix는 EVM 호환성과 온체인 계약에 대한 원활한 액세스에 더 중점을 둡니다.
2.2 티
Oasis 네트워크: Intel SGX를 기반으로 Oasis는 "계층적 신뢰 루트"라는 개념을 도입했습니다. 최하위 계층에서는 SGX Quoting Service를 사용하여 하드웨어 신뢰성을 검증합니다. 중간 계층에는 의심스러운 명령어를 격리하고 SGX 세그폴트 공격 표면을 줄이는 역할을 하는 가벼운 마이크로커널이 있습니다. ParaTime의 인터페이스는 Cap'n Proto 바이너리 직렬화를 사용하여 효율적인 ParaTime 간 통신을 보장합니다. 동시에 Oasis는 롤백 공격을 방지하기 위해 주요 상태 변경 사항을 신뢰할 수 있는 로그에 기록하는 "내구성 로그" 모듈을 개발했습니다.
2.3 ZKP
Aztec: Aztec은 Noir 컴파일 외에도 증명 생성에 "증분 재귀" 기술을 통합하여 시계열에서 여러 거래 증명을 재귀적으로 패키징한 다음 균일하게 작은 크기의 SNARK를 생성합니다. 증명 생성기는 Rust를 사용하여 병렬화된 깊이 우선 탐색 알고리즘을 작성하는데, 이는 멀티코어 CPU에서 선형적 속도 향상을 달성할 수 있습니다. 또한 Aztec은 사용자 대기 시간을 줄이기 위해 노드가 전체 증명 대신 zkStream만 다운로드하고 검증하면 되는 "가벼운 노드 모드"를 제공하여 대역폭을 더욱 최적화합니다.
2.4MPC
Partisia 블록체인: MPC 구현은 SPDZ 프로토콜 확장을 기반으로 하며, 온라인 단계 작업 속도를 높이기 위해 오프체인에서 Beaver 트리플릿을 사전 생성하는 "전처리 모듈"을 추가합니다. 각 샤드의 노드는 gRPC 통신과 TLS 1.3 암호화 채널을 통해 상호 작용하여 안전한 데이터 전송을 보장합니다. Partisia의 병렬 샤딩 메커니즘은 동적 로드 밸런싱도 지원하여 노드 로드에 따라 실시간으로 샤드 크기를 조정합니다.
3. 프라이버시 컴퓨팅 FHE, TEE, ZKP 및 MPC
이미지 출처: @tpcventures
3.1 다양한 개인 정보 보호 컴퓨팅 솔루션 개요
개인정보 보호 컴퓨팅은 현재 블록체인과 데이터 보안 분야에서 중요한 주제입니다. 주요 기술로는 완전 동형 암호화(FHE), 신뢰 실행 환경(TEE), 다자간 보안 컴퓨팅(MPC) 등이 있습니다.
완전 동형 암호화(FHE): 암호화된 데이터에 대한 임의의 계산을 복호화 없이 허용하는 암호화 방식으로, 입력, 계산 과정, 출력의 완전한 암호화를 달성합니다. 보안을 보장하기 위해 복잡한 수학적 문제(격자 문제 등)를 기반으로 하며 이론적으로 완전한 컴퓨팅 성능을 갖추고 있지만 컴퓨팅 오버헤드가 매우 높습니다. 최근 몇 년 동안 업계와 학계에서는 최적화된 알고리즘, 전용 라이브러리(Zama의 TFHE-rs, Concrete 등), 하드웨어 가속(Intel HEXL, FPGA/ASIC)을 통해 성능을 개선했지만 여전히 "느리게 움직이고, 빠르게 중단되는" 기술입니다.
신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE): 프로세서가 제공하는 신뢰할 수 있는 하드웨어 모듈(예: Intel SGX, AMD SEV, ARM TrustZone)로, 격리된 보안 메모리 영역에서 코드를 실행할 수 있어 외부 소프트웨어와 운영 체제가 실행 데이터와 상태를 감시하는 것이 불가능합니다. TEE는 하드웨어 신뢰 루트에 의존하며, 일반적으로 오버헤드가 거의 없이 네이티브 컴퓨팅에 가까운 성능을 보입니다. TEE는 애플리케이션에 대한 기밀 실행을 제공할 수 있지만, 보안은 제조업체가 제공하는 하드웨어 구현과 펌웨어에 달려 있어 잠재적인 백도어 및 사이드 채널 위험을 초래합니다.
다자간 보안 계산(MPC): 암호화 프로토콜을 사용하여 여러 당사자가 각자의 개인 입력을 공개하지 않고 함수의 출력을 공동으로 계산할 수 있습니다. MPC에는 단일 신뢰 지점 하드웨어가 없지만, 계산에는 여러 당사자의 상호 작용이 필요하고, 통신 오버헤드가 높으며, 성능은 네트워크 지연 및 대역폭에 의해 제한됩니다. MPC는 FHE와 비교해 계산 오버헤드가 훨씬 적지만 구현 복잡도가 높고 프로토콜과 아키텍처를 신중하게 설계해야 합니다.
영지식 증명(ZKP): 검증자가 추가 정보를 공개하지 않고도 진술이 사실인지 확인할 수 있는 암호화 기술입니다. 증명자는 검증자에게 비밀 정보(예: 비밀번호)를 직접 공개하지 않고도 해당 정보를 알고 있다는 것을 증명할 수 있습니다. 일반적인 구현에는 타원 곡선 기반 zk-SNARK와 해시 기반 zk-STAR가 포함됩니다.
3.2 FHE, TEE, ZKP 및 MPC에 적용 가능한 시나리오는 무엇입니까?
이미지 출처: BiblicalScienceInstitute
다양한 개인정보 보호 컴퓨팅 기술은 각기 다른 초점을 두고 있으며, 핵심은 시나리오 요구 사항에 있습니다. 크로스체인 서명을 예로 들어보겠습니다. 여러 당사자 간의 협력이 필요하고 단일 개인 키의 노출을 방지합니다. 현재로서는 MPC가 더 실용적입니다. 임계값 서명과 마찬가지로 여러 노드가 각각 키 조각의 일부를 저장하고 함께 서명을 완료하며, 누구도 개인 키를 단독으로 제어할 수 없습니다. 이제는 사용자를 한 당사자로, 시스템 노드를 다른 당사자로 취급하는 Ika 네트워크와 같은 좀 더 진보된 솔루션이 있습니다. 이 네트워크는 2PC-MPC 병렬 서명을 사용하고 한 번에 수천 개의 서명을 처리할 수 있으며 수평적으로 확장할 수 있으며 노드가 많을수록 더 빠릅니다. 하지만 TEE는 크로스체인 서명을 완료하고 SGX 칩을 통해 서명 논리를 실행할 수도 있습니다. 배포가 빠르고 쉽습니다. 하지만 문제는 하드웨어가 해킹되면 개인 키도 유출되고, 칩과 제조업체에만 전적으로 신뢰가 쏠린다는 것입니다. FHE는 서명 계산이 FHE가 잘하는 "덧셈과 곱셈" 모드에 속하지 않기 때문에 이 영역에서 상대적으로 약합니다. 이론적으로는 가능하지만, 오버헤드가 너무 높아서 실제 시스템에서는 사실상 아무도 이런 일을 하지 않습니다.
다중 서명 지갑, 볼트 보험, 기관 보관 등 DeFi 시나리오에 대해 알아보겠습니다. 다중 서명 자체는 안전하지만, 문제는 개인 키와 서명을 저장하는 방법과 위험을 어떻게 분담할 것인가에 있습니다. 지금은 MPC가 더 대중적인 방식입니다. Fireblocks와 같은 서비스 제공자는 서명을 여러 부분으로 나누고, 서로 다른 노드가 서명에 참여합니다. 어떤 노드가 해킹당하더라도 문제가 발생하지 않습니다. 이카의 디자인 또한 매우 흥미롭습니다. 이 기술은 2자 모델을 통해 개인 키의 "비공모"를 실현하여 기존 MPC에서 "모두가 함께 악행을 저지르려고 공모하는" 가능성을 줄입니다. TEE 역시 서명 격리를 보장하기 위해 신뢰할 수 있는 실행 환경을 사용하는 하드웨어 지갑이나 클라우드 지갑 서비스와 같은 이 분야에 적용 가능하지만, 하드웨어 신뢰 문제는 피할 수 없습니다. FHE는 현재 구금 수준에 직접적인 영향을 미치지 않습니다. 이는 거래 세부 정보와 계약 논리를 보호하는 것에 관한 것입니다. 예를 들어, 비공개 거래를 하는 경우 다른 사람은 금액과 주소를 볼 수 없지만 이는 비공개 키 보관과는 거의 관련이 없습니다. 따라서 이 시나리오에서 MPC는 분산된 신뢰에 더 중점을 두고, TEE는 성능을 강조하며, FHE는 주로 고차원 개인 정보 보호 논리에 사용됩니다.
AI와 데이터 개인정보 보호에 관해서는 상황이 다르며, FHE의 이점이 이 부분에서 더욱 분명해집니다. 이를 통해 데이터를 처음부터 끝까지 암호화할 수 있습니다. 예를 들어, AI 추론을 위해 의료 데이터를 체인에 넣으면 FHE를 통해 모델이 일반 텍스트를 보지 않고도 판단을 내린 다음 결과를 출력할 수 있습니다. 전체 프로세스 동안 누구도 데이터를 명확하게 볼 수 없습니다. 이러한 "암호화된 컴퓨팅" 기능은 민감한 데이터 처리에 적합하며, 특히 여러 체인이나 기관에서 협업할 때 유용합니다. 예를 들어, 마인드 네트워크는 PoS 노드가 서로를 알지 못해도 FHE를 통해 투표 검증을 완료할 수 있는 방법을 모색하고 있으며, 이를 통해 노드가 답변을 복사하는 것을 방지하고 전체 프로세스의 개인 정보 보호를 보장하고 있습니다. MPC는 공동 학습에도 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 여러 기관이 협업하여 모델을 훈련하고, 각자는 로컬 데이터를 보관하고 공유하지 않으며, 중간 결과만 교환합니다. 그러나 이러한 접근 방식에 더 많은 당사자가 참여하게 되면 통신 비용과 동기화가 문제가 되며 현재 대부분은 여전히 실험적 프로젝트입니다. TEE는 보호된 환경에서 직접 모델을 실행할 수 있고 일부 연합 학습 플랫폼은 모델 집계에 TEE를 사용하지만 메모리 제한 및 사이드 채널 공격과 같은 명확한 한계도 있습니다. 따라서 AI 관련 시나리오에서는 FHE의 "전체 암호화" 기능이 가장 두드러집니다. MPC와 TEE는 보조 도구로 사용할 수 있지만, 여전히 특정 솔루션이 필요합니다.
3.3 다양한 솔루션 간의 차이점
성능 및 지연 시간: FHE(Zama/Fhenix)는 잦은 부트스트래핑으로 인해 지연 시간이 높지만 암호화된 상태에서 가장 강력한 데이터 보호 기능을 제공할 수 있습니다. TEE(Oasis)는 대기 시간이 가장 짧고 일반 실행에 가깝지만 하드웨어 신뢰가 필요합니다. ZKP(Aztec)는 일괄 증명에서 제어 가능한 대기 시간을 갖고 있으며, 단일 거래의 대기 시간은 두 가지 사이에 있습니다. MPC(Partisia)는 중간에서 낮은 지연 시간을 가지며 네트워크 통신의 영향을 가장 많이 받습니다.
신뢰 가정: FHE와 ZKP는 모두 수학적 문제에 기반을 두고 있으며 제3자에 대한 신뢰를 요구하지 않습니다. TEE는 하드웨어와 제조업체에 의존하며 펌웨어 취약점의 위험이 있습니다. MPC는 반정직 또는 최대 t-변칙 모델에 의존하며 참여자 수와 행동 가정에 민감합니다.
확장성: ZKP Rollup(Aztec)과 MPC 샤딩(Partisia)은 자연스럽게 수평 확장을 지원합니다. FHE와 TEE 확장은 컴퓨팅 리소스와 하드웨어 노드 공급을 고려해야 합니다.
통합 난이도: TEE 프로젝트는 진입 임계값이 가장 낮고 프로그래밍 모델에 대한 변경 사항이 가장 적습니다. ZKP와 FHE 모두 특수 회로와 컴파일 프로세스가 필요합니다. MPC에는 프로토콜 스택 통합과 노드 간 통신이 필요합니다.
4. 시장의 전반적인 견해: "FHE는 TEE, ZKP 또는 MPC보다 낫다"?
FHE, TEE, ZKP 또는 MPC에 관계없이 실제 사용 사례를 해결하는 데는 이 네 가지 문제, 즉 "성능, 비용, 보안" 사이에 불가능한 삼각형 문제가 있는 것 같습니다. FHE는 매력적인 이론적인 개인정보 보호 보장을 제공하지만 모든 면에서 TEE, MPC, ZKP보다 우수하지는 않습니다. 낮은 성능 비용으로 인해 FHE를 홍보하기 어렵고 컴퓨팅 속도도 다른 방식에 비해 크게 뒤처집니다. 실시간성과 비용에 민감한 애플리케이션에서는 TEE, MPC 또는 ZKP가 더 적합한 경우가 많습니다.
신뢰 및 애플리케이션 시나리오도 다릅니다. TEE와 MPC는 각각 다른 신뢰 모델과 배포 편의성을 제공하는 반면, ZKP는 정확성 검증에 중점을 둡니다. 업계에서 지적했듯이, 다양한 개인정보 보호 도구에는 각자의 장점과 한계가 있으며, "모든 사람에게 맞는" 최적의 솔루션은 없습니다. 예를 들어, 복잡한 오프체인 계산의 검증의 경우 ZKP는 이를 효율적으로 해결할 수 있습니다. 여러 당사자가 개인 상태를 공유해야 하는 계산의 경우 MPC가 더 직접적입니다. TEE는 모바일 및 클라우드 환경에서 성숙한 지원을 제공합니다. FHE는 매우 민감한 데이터 처리에 적합하지만 현재로서는 작동하려면 하드웨어 가속이 필요합니다.
FHE가 "보편적으로 우수하다"는 것은 아닙니다. 기술 선택은 애플리케이션 요구 사항과 성능 균형에 따라 달라야 합니다. 아마도 미래에는 개인 정보 보호 컴퓨팅이 단일 솔루션이 승리하기보다는 여러 기술의 상호 보완성과 통합의 결과가 될 것입니다. 예를 들어, Ika는 키 공유와 서명 조정(사용자는 항상 개인 키를 보관함)에 초점을 맞춰 설계되었으며, 핵심 가치는 보관 없이 분산된 자산 통제를 달성하는 데 있습니다. 이와 대조적으로 ZKP는 상태나 계산 결과에 대한 체인상 검증을 위한 수학적 증명을 생성하는 데 탁월합니다. 둘은 단순히 대체재나 경쟁자가 아니라 상호 보완적인 기술에 가깝습니다. ZKP는 크로스체인 상호작용의 정확성을 검증하는 데 사용할 수 있으므로 브리지 당사자에 대한 신뢰 필요성이 어느 정도 줄어듭니다. 반면 Ika의 MPC 네트워크는 "자산 통제권"의 기반을 제공하며 ZKP와 결합하여 더 복잡한 시스템을 구축할 수 있습니다. 또한, 닐리언은 전반적인 역량을 강화하기 위해 여러 개인정보 보호 기술을 통합하기 시작했습니다. 블라인드 컴퓨팅 아키텍처는 MPC, FHE, TEE, ZKP를 완벽하게 통합하여 보안, 비용, 성능 간의 균형을 맞춥니다. 따라서 미래의 개인정보 보호 컴퓨팅 생태계는 모듈식 솔루션을 구축하기 위해 가장 적절한 기술 구성 요소의 조합을 사용하는 경향이 있습니다.
참고문헌:
(2) https://blog.sui.io/ika-dwallet-mpc-네트워크 -상호운용성/
