隐私计算

零知识证明（ZKP）是一项重要的密码技术，具有显著的隐私和可扩展性优点。尽管ZKP在计算速度上存在挑战，但通过使用FPGAs等专用硬件，可以显著提高生成速度。随着区块链的普及，ZKP的需求将不断增长，可能会催生新的矿业行业。

本文深入探讨了Arcium平台如何通过多方计算（MPC）技术实现隐私保护计算，以满足现代企业和去中心化应用对敏感数据的高速安全处理需求。此外，文章分析了目前主流隐私保护技术如零知识证明（ZKP）、全同态加密（FHE）、可信执行环境（TEE）存在的局限，并介绍了Arcium的创新架构及其在去中心化金融（DeFi）和人工智能领域的应用前景。

zkPass是一个支持隐私且可在链上验证互联网数据的预言机协议，基于zkTLS技术，结合3P-TLS和混合ZK协议。它使用户能够安全地分享法律身份、金融记录、教育资质等各种数据，且不需暴露个人信息，适用于AI、去中心化身份、借贷等多个领域。

本文探讨了区块链技术与硬件结合的可能性，尤其是通过使用可信执行环境（TEE）来增强区块链的隐私与安全性。文章深入介绍了Phala Network如何利用TEE构建安全的智能合约，强调了远程证明和密钥管理的关键步骤，同时讨论了安全性和升级机制，最后展望了未来在其他硬件平台上的扩展潜力。

Concrete ML v1.6 版本提升了大型神经网络的延迟，增加了对预训练的基于树模型的支持，并通过引入 DataFrame 模式和简化 Logistic 回归训练的部署，从而简化了协作计算。该版本还展示了深度 MLP 模型和 ResNet18 模型的延迟改进，并提供了加密训练和 DataFrame 模式的增强功能。此外，还包含用于Windows系统的GPU支持。

基于 TEE 的机密计算虽然可以用于增强区块链的安全性和隐私性，但它本身其实存在侧信道攻击和中心化信任的问题。不过没有一种技术是完美的，目前机密计算与 TEE 已经成了 Web2 中安全防护和隐私计算的工程利器，相信未来在 Web3 中也会大放异彩。

一种基于区块链的泛用型数据隐私保护的安全多方计算协议