作者：DavidC，來源：Bankless，編譯：Shaw金色財經

隨著人們對監視和數據開發的擔憂日益加劇，加密領域最近加快了將隱私增強技術（PET）整合到其核心基礎設施中的步伐。

Blockchain在設計上是完全透明的，雖然加密行業長期以來一直重視隱私方法（Tokens混合器或基于隱私的Tokens），但它也一直在努力擴展隱私范圍（超越簡單的DeFi和支付），而不會將隱私局限于專門的網絡。

隨著Blockchain越來越多地應用于人工智能訓練和機構融資，采用替代加密技術的應用也日益流行。其中四種技術尤為熱門：多方計算( MPC )、完全同態加密( FHE )、可信執行環境( TEE )和零知識傳輸安全層( zkTLS )。

本文旨在展示每種技術在增強隱私方面的作用、用例以及基于每種技術的關鍵項目。多方計算（MPC）

MPC是一種分布式計算，允許多個組共同計算某些內容而不泄露他們自己的信息。

假設你和五個朋友想計算你們的平均工資，但不想透露具體金額。每個人都將自己的工資隨機分成六份，每人發一份。每個人都持有一份，但沒有人能夠還原其他人的工資，因為他們只擁有六份所需工資中的一份。每個人都對這六份工資進行計算，而不是對原始工資進行計算。這些結果合并起來，計算出最終的平均工資，而無需任何人了解具體工資。

當監管限制或競爭擔憂阻礙直接數據共享，但集體分析卻能使各方受益時，MPC就顯得尤為重要。一個典型的例子是，多家醫院希望利用患者數據訓練AI——法律法規禁止共享敏感醫療數據，但MPC卻能夠在不實際共享數據的情況下實現集體訓練。

TEE的障礙

TEE的完整性依賴于硬件供應商，而非分布式網絡，這使得它們受加密標準所中心化。有人可能會在生產環境中破壞TEE或利用其漏洞。SecretNetwork就曾遭遇過這種情況，研究人員發現了英特爾芯片漏洞，導致所有網絡交易被解密。誰在使用TEE？用于什么目的？

SpaceComputer ——在衛星節點上使用TEE的Blockchain，通過在軌道上運行使硬件防篡改。

OasisProtocol ——第1層使用TEE來實現與EVM兼容的運行時的機密智能合約。

PhalaNetwork——使用來自多個硬件提供商的TEE進行機密計算的去中心化云平臺。零知識傳輸安全層(zkTLS)

zkTLS將TLS（已在HTTPS中用于互聯網安全）與零知識證明（ZKP）合并，以確保信息的私密性和可驗證性。

通過添加零知識證明(ZKP)，zkTLS允許用戶傳輸任何HTTPS數據（占網絡流量的95%），同時控制所泄露的信息。這使得任何Web2平臺數據都可以作為公共API運行，不受平臺權限限制，從而連接整個網絡，并橋接Web2和Web3。

例如，假設您想使用銀行余額進行鏈上貸款。您可以通過zkTLS工具訪問您的銀行賬戶，由于銀行使用HTTPS，該工具可以分析任何顯示的數據。該工具會生成您的余額的零知識證明(ZKP)，用于證明資金，但不會透露具體金額或交易歷史記錄。您將此證明提交給DeFi借貸平臺，這些平臺會在不訪問私人財務數據的情況下驗證您的信用狀況。

zkTLS的障礙

zkTLS僅適用于網站已顯示的數據——它無法強制網站顯示隱藏信息。它依賴于持續的TLS協議使用，并且需要實時預言機的參與，從而引入延遲和信任假設。誰在使用zkTLS？用于什么目的？

ZKP2P：使用zkTLS的開/關坡道協議，用于在鏈上和鏈下私下轉移資金。

EarniFi——使用zkTLS的借貸平臺，為已掙但未付工資的員工提供隱私保護貸款。

DaisyPay——使用zkTLS進行影響者協作和即時支付的應用程序。

總體而言，每種PET服務于不同的目標，并有各自的利弊權衡。應用程序可能會根據數據需求組合多種PET。去中心化AI平臺可能會使用MPC進行初始協調，使用FHE進行計算，并使用TEE進行密鑰管理。

zkTLS有許多不同的實現方法，它們在其架構中利用了各種PET。這些工具結合起來，可以極大地擴展Crypto的設計空間，并發揮其作為下一代Web迭代的潛力。眾所周知，Crypto仍需改進用戶體驗，這對于提高這些隱私服務的可用性和廣泛應用至關重要。