Jaringan Ika: Infrastruktur MPC tingkat sub-detik

Jaringan Ika yang baru diluncurkan oleh ekosistem Sui adalah infrastruktur inovatif yang berbasis pada teknologi komputasi aman multipihak (MPC), yang memiliki fitur utama yaitu mencapai kecepatan respons dalam sub-detik. Ika sangat selaras dengan Sui dalam desain dasar seperti pemrosesan paralel dan arsitektur terdesentralisasi, dan di masa depan akan diintegrasikan langsung ke dalam ekosistem pengembangan Sui, menyediakan modul keamanan lintas rantai yang dapat dipasang dan digunakan untuk kontrak pintar Move.

Teknologi inti Ika mencakup:

1. Protokol tanda tangan 2PC-MPC yang ditingkatkan, membagi operasi tanda tangan menjadi proses yang melibatkan partisipasi bersama antara pengguna dan jaringan.

2. Menggunakan komputasi paralel untuk membagi tugas tanda tangan menjadi beberapa sub-tugas yang dijalankan secara bersamaan, secara signifikan meningkatkan kecepatan.

3. Jaringan besar yang mendukung ribuan node untuk berpartisipasi, di mana setiap node hanya memiliki sebagian dari fragmen kunci.

4. Kontrol lintas rantai dan abstraksi rantai, memungkinkan kontrak pintar di rantai lain untuk langsung mengendalikan akun di jaringan Ika.

Ika diharapkan memberikan dampak berikut pada ekosistem Sui:

1. Menyediakan kemampuan interoperabilitas lintas rantai, mendukung pengintegrasian aset seperti BTC, ETH ke jaringan Sui dengan latensi rendah dan keamanan tinggi.

2. Menyediakan mekanisme penyimpanan aset terdesentralisasi, lebih fleksibel dan aman dibandingkan penyimpanan terpusat tradisional.

3. Menyederhanakan proses interaksi lintas rantai, sehingga kontrak di Sui dapat langsung mengoperasikan akun dan aset di rantai lain.

4. Menyediakan mekanisme verifikasi multi untuk aplikasi otomatisasi AI, meningkatkan keamanan dan kredibilitas transaksi.

Namun, Ika juga menghadapi beberapa tantangan:

1. Sebagai "standar umum" untuk interoperabilitas lintas rantai, masih perlu mendapatkan lebih banyak pengakuan dari blockchain dan proyek.

2. Masalah hak penandatanganan MPC yang sulit dicabut masih perlu diselesaikan.

3. Ketergantungan pada stabilitas jaringan Sui, serta kemungkinan perlu disesuaikan seiring dengan pembaruan konsensus Sui.

Perbandingan Teknologi Komputasi Privasi

Proyek FHE

Zama & Concrete:

• Kompiler umum berbasis MLIR
• Mengadopsi strategi "Bootstrapping Bertingkat"
• Mendukung "kode campuran"
• Menyediakan mekanisme "pengemasan kunci"

Fhenix:

• Optimasi untuk set instruksi EVM
• Gunakan "register virtual ciphertext"
• Merancang modul jembatan oracle off-chain

Proyek TEE

Oasis Network:

• Memperkenalkan konsep "akar tepercaya bertingkat"
• Menggunakan mikroskernel ringan untuk mengisolasi instruksi yang mencurigakan
• Antarmuka ParaTime menggunakan serialisasi biner Cap'n Proto
• Mengembangkan modul "Log Ketahanan" untuk mencegah serangan rollback

Proyek ZKP

Aztec:

• Mengintegrasikan teknologi "rekursi bertahap"
• Menggunakan Rust untuk menulis algoritma pencarian dalam-dalam paralel
• Menyediakan "mode node ringan" untuk mengoptimalkan bandwidth

Proyek MPC

Partisia Blockchain:

• Ekspansi berbasis protokol SPDZ
• Menambahkan "modul pra-pemrosesan" untuk menghasilkan triplet Beaver
• Menggunakan komunikasi gRPC, saluran enkripsi TLS 1.3
• Mekanisme pemotongan paralel yang mendukung penyeimbangan beban dinamis

Perbandingan Teknologi Komputasi Privasi

Ringkasan Teknologi yang Berbeda

Enkripsi Homomorfik Penuh ( FHE ):

• Mengizinkan perhitungan apa pun pada data kripto
• Menjamin keamanan berdasarkan masalah matematika yang kompleks
• Biaya perhitungan besar, kinerja adalah kendala utama

Lingkungan Eksekusi Tepercaya(TEE):

• Area memori aman terisolasi yang disediakan oleh prosesor
• Kinerja mendekati komputasi asli, dengan overhead yang kecil
• Bergantung pada kepercayaan perangkat keras, terdapat risiko potensial

Penghitungan keamanan multi-part (MPC):

• Banyak pihak berkolaborasi untuk melakukan perhitungan bersama tanpa mengungkapkan input pribadi.
• Tidak ada perangkat keras titik tunggal tanpa kepercayaan, tetapi memerlukan interaksi multilateral
• Biaya komunikasi tinggi, terpengaruh oleh jaringan

Zero-knowledge proof ( ZKP ):

• Memverifikasi pernyataan tanpa mengungkapkan informasi
• Diimplementasikan berdasarkan kurva elips atau fungsi hash
• Digunakan untuk verifikasi bukan perhitungan

Skenario Penyesuaian Teknologi

Tanda Tangan Lintas Rantai:

• MPC paling cocok, seperti tanda tangan paralel 2PC-MPC dari jaringan Ika
• TEE juga dapat diimplementasikan, tetapi ada masalah kepercayaan perangkat keras
• Teori FHE dapat diterapkan tetapi biayanya terlalu besar

Dompet Multi-Signature/Trust DeFi:

• MPC utama, seperti tanda tangan terdistribusi Fireblocks
• TEE digunakan untuk dompet perangkat keras, tetapi ada risiko kepercayaan
• FHE terutama digunakan untuk logika privasi tingkat atas

AI dan privasi data:

• FHE memiliki keunggulan yang jelas, perhitungan terenkripsi sepanjang waktu
• MPC dapat digunakan untuk pembelajaran bersama, tetapi biaya komunikasi tinggi
• TEE terbatas oleh memori, memiliki risiko saluran samping

Diferensiasi Teknologi

Kinerja dan Latensi: FHE > ZKP > MPC > TEE( dari tinggi ke rendah)

Asumsi kepercayaan: FHE/ZKP > MPC > TEE( dari lemah ke kuat)

Skalabilitas: ZKP/MPC > FHE/TEE

Tingkat integrasi: TEE < MPC < ZKP/FHE

FHE tidak sepenuhnya lebih baik daripada solusi lainnya

FHE, TEE, ZKP, dan MPC dalam aplikasi praktis menghadapi "kinerja, biaya, dan keamanan" yang merupakan segitiga ketidakmungkinan. FHE secara teori memberikan perlindungan privasi yang paling kuat, tetapi kinerja yang rendah membatasi penggunaannya. TEE, MPC, dan ZKP lebih layak diterapkan dalam skenario yang sensitif terhadap waktu dan biaya.

Setiap teknologi memiliki model kepercayaan dan skenario aplikasi yang berbeda:

• ZKP cocok untuk memverifikasi perhitungan kompleks di luar rantai
• MPC cocok untuk komputasi status pribadi yang dibagikan oleh banyak pihak
• TEE matang di perangkat seluler dan lingkungan cloud
• FHE cocok untuk pemrosesan data yang sangat sensitif

Masa depan komputasi privasi mungkin merupakan kombinasi dan integrasi dari berbagai teknologi, seperti Nillion menggabungkan MPC, FHE, TEE, dan ZKP. Memilih teknologi yang tepat harus mempertimbangkan kebutuhan spesifik dan kompromi kinerja, serta membangun solusi modular.