La evolución de la seguridad y privacidad de blockchain
Blockchain se ha convertido en una piedra angular de la tecnología. Pero a medida que crece, también crece la necesidad de privacidad. Las pruebas de conocimiento cero (ZK) surgieron como una solución y hay un nuevo chico en el bloque llamado computación multipartita (MPC).
Imagínese demostrar que tiene un secreto sin revelarlo. Eso es ZK, garantizar la privacidad de las transacciones en un sistema transparente. Pero tiene sus desafíos, en specific sus demandas computacionales.
Piense en MPC como un grupo de personas que resuelven un rompecabezas sin mostrar sus piezas: colaboración sin exposición. En el mundo blockchain, la confianza es primordial, pero la privacidad es essential. MPC podría ofrecer una nueva perspectiva, permitiendo potencialmente a los usuarios abordar ambas preocupaciones.
ZK vs MPC: una breve comparación
En el ámbito de la privacidad de blockchain, destacan dos contendientes: ZK y MPC.
Pruebas de conocimiento cero
ZK es como un acto de mago: demuestra conocimientos sin revelar el secreto. Es excelente para la privacidad de las transacciones, pero puede consumir muchos recursos, especialmente en redes más grandes.
Computación multipartita
MPC se trata de colaboración. Piense en ello como un grupo que arma un rompecabezas sin mostrar sus piezas individuales. Es eficiente, escala bien y puede ser más optimizado para ciertos casos de uso que ZK. ZK deslumbra con magia solista, mientras MPC armoniza un esfuerzo colectivo. La elección entre ellos depende de las necesidades específicas de una aplicación blockchain.
Casos de uso del mundo actual: combinación de MPC y blockchain
Cuando MPC se encuentra con blockchain, la fusión genera una gran variedad de aplicaciones:
- Evitar la ejecución frontal en DEX: MPC evita la ejecución anticipada al ofuscar de forma segura las órdenes de transacción y procesarlas, garantizando que ningún participante pueda ver o actuar en la transacción de otro antes de que se ejecute.
- Transacciones financieras: Los bancos pueden detectar fraudes de forma colaborativa, analizando patrones sin revelar detalles de transacciones individuales.
- Gestión de la cadena de suministro: Las marcas pueden verificar los orígenes de los productos, garantizando la autenticidad sin revelar secretos comerciales. Es una bendición para las industrias donde la transparencia y la confidencialidad deben coexistir.
- Sistemas de votación: El MPC puede revolucionar la votación, desde las elecciones nacionales hasta las decisiones de las juntas corporativas. Los votantes pueden emitir su voto con la garantía de transparencia y privacidad.
- Cuidado de la salud: Las instituciones de investigación pueden agrupar datos de pacientes para estudios sin comprometer la privacidad unique. Puede ser un paso adelante en la investigación médica colaborativa.
- Verificación de identidad digital: Los usuarios pueden demostrar su identidad en plataformas digitales sin revelar datos personales, mejorando la seguridad y privacidad en línea.
- Análisis colaborativo: Las empresas pueden analizar conjuntamente las tendencias y los datos del mercado sin compartir información comercial confidencial, fomentando la colaboración de la industria.
- Entretenimiento y medios: Los creadores de contenido pueden garantizar la gestión de derechos digitales, verificando el acceso de los usuarios sin comprometer su privacidad.
- Bienes raíces: Las transacciones de propiedad se pueden autenticar, lo que garantiza que todas las partes cumplan con sus obligaciones sin revelar sus estrategias de negociación.
- Subastas secretas: MPC garantiza la integridad de las subastas secretas al permitir que las ofertas se calculen colectivamente sin revelar ninguna oferta personal ni al subastador ni a otros postores, manteniendo overall confidencialidad hasta la conclusión de la subasta.
- Encuestas confidenciales: Esto permite la recopilación y el análisis de datos confidenciales sin exponer respuestas individuales.
- Capacitación colaborativa en IA/ML: Puede entrenar modelos de aprendizaje automático con datos agregados sin acceso directo a los datos subyacentes.
- Orientación de anuncios sin creación de perfiles: Crear anuncios dirigidos según los criterios del usuario sin exponer datos de usuarios individuales.
- Descubrimiento de medicamento: Compartir de forma segura datos químicos y farmacéuticos para investigaciones colaborativas sin exponer compuestos patentados.
A medida que MPC se integra más profundamente en blockchain, el horizonte de posibilidades se expande. Puede fomentar un entorno en el que la colaboración y la privacidad no sean compensaciones, sino socios.
Transparencia y privacidad
Si bien la comunidad blockchain ha luchado durante mucho tiempo con el desafío de equilibrar la transparencia con la privacidad, MPC ofrece una solución convincente. No se trata sólo de ocultar datos se trata de calcular y colaborar con datos sin exponerlos nunca.
La eficiencia de MPC, especialmente en escenarios que involucran a múltiples partes interesadas, lo distingue. Ya se trate de bancos que detectan conjuntamente actividades fraudulentas o de empresas que colaboran en el análisis de datos sin revelar información patentada, las aplicaciones de MPC son amplias y versátiles.
A medida que las industrias reconocen cada vez más la importancia de la privacidad de los datos (tanto desde una perspectiva regulatoria como de confianza del consumidor), opciones como MPC se convierten en una solución potencial. Ofrece una manera de aprovechar los beneficios de los datos compartidos sin los riesgos asociados.
Una breve historia de MPC
El concepto de computación multipartita (MPC), un pilar esencial de la criptografía, dio sus primeros pasos a principios de la década de 1980, cuando Andrew Yao introdujo una solución teórica a un escenario conocido como el «Problema de los Millonarios». Este problema implicaba una forma para que los millonarios determinaran quién era el más rico entre ellos sin revelar su riqueza actual. La teoría de Yao period revolucionaria: sugería que las partes podrían realizar cálculos colectivos sobre sus entradas mientras las mantenían en secreto, sentando las bases para protocolos complejos de preservación de la privacidad.
Mantenerse a la vanguardia
En el ámbito dinámico de blockchain, es fácil obsesionarse con lo acquainted. Las pruebas de conocimiento cero han atraído mucha atención, y con razón. Pero en esta obsesión por ZK existe un riesgo: pasar por alto el creciente potencial de otras opciones.
Mantenerse a la vanguardia no se trata sólo de adoptar las tendencias actuales se trata de discernir dónde se encuentra la próxima ola de innovación. En el bullicioso ecosistema de blockchain, las pruebas de conocimiento cero son incondicionales de la privacidad. No es una rivalidad entre ZK y MPC. Mientras ZK solidifica las defensas, MPC traspasa los límites, ofreciendo una ventaja que no se trata de eclipsar, sino de innovar.
Tiago Serôdio es un consumado especialista en advertising and marketing de crecimiento y profesional comunitario que se especializa en proyectos de hiperescala.
Este artículo fue publicado a través de Noticias Blockchain Innovation Circle, una organización examinada de altos ejecutivos y expertos en la industria de la tecnología blockchain que están construyendo el futuro a través del poder de las conexiones, la colaboración y el liderazgo intelectual. Las opiniones expresadas no reflejan necesariamente las de Noticias Blockchain.
