Sui에서 출시한 아초급 MPC 네트워크 lka를 통해 FHE, TEE, ZKP와 MPC의 기술 경쟁을 살펴보다

저자: YBB Capital Researcher Ac-Core

1. Ika 네트워크 개요 및 포지셔닝

그림 출처: Ika

Sui 재단이 전략적 지원을 제공하는 Ika 네트워크는 최근 기술 포지셔닝 및 발전 방향을 공식 발표했습니다. 다자간 안전 계산(MPC) 기술을 기반으로 한 혁신적인 인프라로서, 이 네트워크의 가장 두드러진 특징은 초당 1초 미만의 응답 속도입니다. 이는 동종 MPC 솔루션 중 처음으로 나타나는 것입니다. Ika와 Sui 블록체인의 기술 적합성은 특히 두드러지며, 두 시스템은 병렬 처리, 탈중앙화 아키텍처 등 기본 설계 원칙에서 높은 일치를 보입니다. 향후 Ika는 Sui 개발 생태계에 직접 통합되어 Sui Move 스마트 계약에 즉시 사용할 수 있는 크로스 체인 보안 모듈을 제공할 것입니다.

기능적 포지셔닝 측면에서 Ika는 새로운 안전 검증 레이어를 구축하고 있습니다: Sui 생태계의 전용 서명 프로토콜로서, 전 산업에 표준화된 크로스 체인 솔루션을 제공합니다. 그 계층적 설계는 프로토콜의 유연성과 개발 편리성을 모두 고려하여, MPC 기술이 다중 체인 시나리오에 대규모로 적용되는 중요한 실천 사례가 될 가능성이 있습니다.

1.1 핵심 기술 분석

Ika 네트워크의 기술 구현은 고성능 분산 서명에 중점을 두고 있으며, 그 혁신적인 점은 2PC-MPC 임계 서명 프로토콜을 Sui의 병렬 실행 및 DAG 합의와 결합하여 진정한 초당 1초 미만의 서명 능력과 대규모 탈중앙화 노드 참여를 실현한 것입니다. Ika는 2PC-MPC 프로토콜, 병렬 분산 서명 및 Sui 합의 구조와의 긴밀한 결합을 통해 초고성능과 엄격한 보안 요구를 동시에 충족하는 다자간 서명 네트워크를 구축하고자 합니다. 그 핵심 혁신은 방송 통신과 병렬 처리를 임계 서명 프로토콜에 도입한 것입니다. 다음은 핵심 기능 분석입니다.

2PC-MPC 서명 프로토콜: Ika는 개선된 양자 MPC 솔루션(2PC-MPC)을 채택하여, 본질적으로 사용자 개인 키 서명 작업을 "사용자"와 "Ika 네트워크" 두 역할이 공동으로 참여하는 과정으로 분해합니다. 원래 노드 간의 복잡한 통신 프로세스(예: WeChat 그룹 채팅에서 각자가 모든 사람에게 개인 메시지를 보내는 것)를 방송 모드(예: 그룹 공지)로 변경하여, 사용자에게는 계산 통신 비용이 상수 수준으로 유지되며, 네트워크 규모와는 무관하게 서명 지연이 여전히 초당 1초 미만으로 유지됩니다.

병렬 처리, 작업을 나누어 동시에 수행: Ika는 병렬 계산을 활용하여 단일 서명 작업을 여러 개의 동시 하위 작업으로 분해하여 노드 간에 동시에 실행합니다. 이를 통해 속도를 크게 향상시키고자 합니다. 여기에는 Sui의 객체 중심 모델(object-centric model)이 결합되어, 네트워크는 각 거래에 대해 전역 순서 합의를 도출할 필요 없이 동시에 많은 거래를 처리할 수 있어 처리량을 증가시키고 지연을 줄입니다. Sui의 Mysticeti 합의는 DAG 구조를 통해 블록 인증 지연을 제거하고 즉시 블록 제출을 허용하여 Ika가 Sui에서 초당 1초 미만의 최종 확인을 받을 수 있도록 합니다.

대규모 노드 네트워크: 전통적인 MPC 솔루션은 일반적으로 4-8개의 노드만 지원할 수 있지만, Ika는 수천 개의 노드가 서명에 참여할 수 있도록 확장할 수 있습니다. 각 노드는 키 조각의 일부만 보유하므로 일부 노드가 해킹당하더라도 개인 키를 독립적으로 복구할 수 없습니다. 사용자와 네트워크 노드가 공동으로 참여해야만 유효한 서명을 생성할 수 있으며, 어떤 단일 당사자도 독립적으로 작업하거나 서명을 위조할 수 없습니다. 이러한 노드 분포는 Ika의 제로 신뢰 모델의 핵심입니다.

크로스 체인 제어 및 체인 추상화: 모듈화된 서명 네트워크로서 Ika는 다른 체인의 스마트 계약이 Ika 네트워크 내의 계정(이른바 dWallet)을 직접 제어할 수 있도록 허용합니다. 구체적으로, 특정 체인(예: Sui)의 스마트 계약이 Ika에서 다자간 서명 계정을 관리하려면 Ika 네트워크 내에서 해당 체인의 상태를 검증해야 합니다. Ika는 자체 네트워크에 해당 체인의 경량 클라이언트(state proofs)를 배포하여 이를 구현합니다. 현재 Sui 상태 증명이 최초로 구현되어, Sui의 계약이 dWallet을 비즈니스 논리에 통합하고 Ika 네트워크를 통해 다른 체인 자산에 대한 서명 및 작업을 완료할 수 있게 되었습니다.

1.2 Ika가 Sui 생태계에 역으로 힘을 실어줄 수 있을까?

그림 출처: Ika

Ika가 출시된 후, Sui 블록체인의 능력 경계를 확장할 가능성이 있으며, 전체 Sui 생태계의 인프라에 일부 지원을 제공할 것입니다. Sui의 네이티브 토큰 SUI와 Ika의 토큰 $IKA는 함께 사용되며, $IKA는 Ika 네트워크의 서명 서비스 요금을 지불하는 데 사용될 뿐만 아니라 노드의 스테이킹 자산으로도 사용됩니다.

Ika가 Sui 생태계에 미치는 가장 큰 영향은 Sui에 크로스 체인 상호 운용 능력을 제공하는 것입니다. Ika의 MPC 네트워크는 비트코인, 이더리움 등 체인의 자산을 비교적 낮은 지연과 높은 보안성으로 Sui 네트워크에 접속할 수 있도록 지원하여 유동성 채굴, 대출과 같은 크로스 체인 DeFi 작업을 실현할 수 있게 하여 Sui의 경쟁력을 높이는 데 기여합니다. 확인 속도가 빠르고 확장성이 뛰어나기 때문에 Ika는 현재 여러 Sui 프로젝트에 통합되었으며, 어느 정도 생태계 발전을 촉진하고 있습니다.

자산 보안 측면에서 Ika는 탈중앙화된 관리 메커니즘을 제공합니다. 사용자와 기관은 Ika의 다자간 서명 방식을 통해 체인 상 자산을 관리할 수 있으며, 이는 전통적인 중앙화된 관리 솔루션보다 더 유연하고 안전합니다. 심지어 체인 외부에서 시작된 거래 요청도 Sui에서 안전하게 실행될 수 있습니다.

Ika는 또한 체인 추상화 레이어를 설계하여 Sui의 스마트 계약이 다른 체인의 계정 및 자산을 직접 조작할 수 있도록 하여 복잡한 브리징 또는 자산 포장 프로세스를 거치지 않고 크로스 체인 상호 작용 과정을 단순화했습니다. 원주율 비트코인의 접속 또한 BTC가 Sui에서 DeFi 및 관리 작업에 직접 참여할 수 있게 합니다.

마지막으로, Ika는 AI 자동화 응용 프로그램에 다자간 검증 메커니즘을 제공하여 무단 자산 조작을 방지하고 AI가 거래를 수행할 때의 안전성과 신뢰성을 높이며, Sui 생태계가 AI 방향으로 확장하는 데 가능성을 제공합니다.

1.3 Ika가 직면한 도전

Ika는 Sui와 밀접하게 연결되어 있지만, 크로스 체인 상호 운용의 "범용 표준"이 되기 위해서는 다른 블록체인과 프로젝트가 이를 수용할 의향이 있는지가 관건입니다. 현재 시장에는 Axelar, LayerZero와 같은 여러 크로스 체인 솔루션이 있으며, 각각 다양한 시나리오에서 널리 사용되고 있습니다. Ika가 돌파구를 찾으려면 "탈중앙화"와 "성능" 사이에서 더 나은 균형점을 찾아야 하며, 더 많은 개발자가 이를 통합하고 더 많은 자산이 이주하도록 유도해야 합니다.

MPC에 대해 논의할 때 여러 논란이 존재하는데, 일반적인 문제는 서명 권한을 철회하기 어렵다는 것입니다. 전통적인 MPC 지갑과 마찬가지로, 개인 키를 분할하여 배포한 후, 다시 조각을 재구성하더라도 이전 조각을 가진 사람이 이론적으로 원래 개인 키를 복구할 수 있습니다. 비록 2PC-MPC 솔루션이 사용자의 지속적인 참여를 통해 보안을 높였지만, 현재 "어떻게 안전하고 효율적으로 노드를 교체할 것인가"에 대한 특별히 완벽한 해결 메커니즘이 없으며, 이는 잠재적인 위험 요소가 될 수 있습니다.

Ika 자체도 Sui 네트워크의 안정성과 자신의 네트워크 상태에 의존합니다. 만약 미래에 Sui가 Mysticeti 합의를 MVs2 버전으로 업데이트하는 등의 중대한 업그레이드를 진행한다면, Ika도 적응해야 합니다. DAG 기반의 Mysticeti 합의는 높은 동시성과 낮은 수수료를 지원하지만, 주 체인 구조가 없기 때문에 네트워크 경로가 더 복잡해지고 거래 순서가 더 어려워질 수 있습니다. 게다가 비동기 회계 방식은 효율성이 높지만 새로운 순서 및 합의 보안 문제를 초래할 수 있습니다. 또한 DAG 모델은 활성 사용자에 대한 의존도가 매우 높아, 네트워크 사용도가 낮으면 거래 확인 지연 및 보안성 저하와 같은 문제가 발생하기 쉽습니다.

2. FHE, TEE, ZKP 또는 MPC 기반 프로젝트 비교

2.1 FHE

Zama & Concrete: MLIR 기반의 범용 컴파일러 외에도, Concrete는 "계층 부트스트래핑" 전략을 채택하여 대전환을 여러 개의 작은 회로로 분할하여 각각 암호화한 후, 동적으로 결과를 조합하여 단일 부트스트래핑의 지연을 크게 줄였습니다. 또한 "혼합 인코딩"을 지원하여 지연에 민감한 정수 연산에는 CRT 인코딩을, 병렬 처리 요구가 높은 부울 연산에는 비트 수준 인코딩을 사용하여 성능과 병렬성을 모두 고려합니다. Concrete는 "키 패킹" 메커니즘을 제공하여 한 번의 키 가져오기 후 여러 번 동형 연산을 재사용할 수 있어 통신 비용을 줄입니다.

Fhenix: TFHE를 기반으로 하여, Fhenix는 이더리움 EVM 명령어 집합에 대해 여러 맞춤형 최적화를 수행했습니다. "암호문 가상 레지스터"를 사용하여 명문 레지스터를 대체하고, 산술 명령어 실행 전후에 자동으로 미세 부트스트래핑을 삽입하여 노이즈 예산을 복구합니다. 또한 Fhenix는 체인 외부 예언자 브리징 모듈을 설계하여 체인 상 암호문 상태와 체인 외부 명문 데이터 간의 상호 작용 전에 증명 검사를 수행하여 체인 상 검증 비용을 줄입니다. Fhenix는 Zama에 비해 EVM 호환성과 체인 상 계약의 원활한 통합에 더 중점을 두고 있습니다.

2.2 TEE

Oasis Network: Intel SGX를 기반으로 하여, Oasis는 "계층 신뢰 루트" (Root of Trust) 개념을 도입하고, 하층에서는 SGX 인용 서비스로 하드웨어 신뢰도를 검증하며, 중층에는 의심스러운 명령어를 격리하는 경량 마이크로 커널이 있습니다. ParaTime의 인터페이스는 Cap'n Proto 이진 직렬화를 사용하여 ParaTime 간 통신의 효율성을 보장합니다. 또한 Oasis는 "내구성 로그" 모듈을 개발하여 중요한 상태 변화를 신뢰할 수 있는 로그에 기록하여 롤백 공격을 방지합니다.

2.3 ZKP

Aztec: Noir 컴파일 외에도, Aztec는 증명 생성에서 "증분 재귀" 기술을 통합하여 여러 거래 증명을 시간 순서에 따라 재귀적으로 패키징한 후, 통합하여 한 번의 소형 SNARK를 생성합니다. 증명 생성기는 Rust로 작성된 병렬 깊이 우선 검색 알고리즘을 사용하여 다중 코어 CPU에서 선형 가속을 실현합니다. 또한 사용자 대기 시간을 줄이기 위해 Aztec는 "경량 노드 모드"를 제공하여 노드가 전체 증명 대신 zkStream을 다운로드하고 검증하기만 하면 되므로 대역폭을 추가로 최적화합니다.

2.4 MPC

Partisia Blockchain: 그 MPC 구현은 SPDZ 프로토콜 확장을 기반으로 하며, "사전 처리 모듈"을 추가하여 체인 외부에서 Beaver 삼중항을 미리 생성하여 온라인 단계 연산을 가속화합니다. 각 분할 내의 노드는 gRPC 통신 및 TLS 1.3 암호화 채널을 통해 상호 작용하여 데이터 전송의 안전성을 보장합니다. Partisia의 병렬 분할 메커니즘은 동적 부하 균형을 지원하며, 노드 부하에 따라 실시간으로 분할 크기를 조정합니다.

3. 프라이버시 계산 FHE, TEE, ZKP 및 MPC

그림 출처: @tpcventures

3.1 다양한 프라이버시 계산 솔루션 개요

프라이버시 계산은 현재 블록체인 및 데이터 보안 분야의 핫 이슈로, 주요 기술에는 전동 동형 암호(FHE), 신뢰 실행 환경(TEE) 및 다자간 안전 계산(MPC)이 포함됩니다.

• 전동 동형 암호(FHE): 암호화된 데이터에 대해 복호화 없이 임의의 계산을 수행할 수 있는 암호화 솔루션으로, 입력, 계산 과정 및 출력을 전체적으로 암호화합니다. 복잡한 수학적 문제(예: 격자 문제)를 기반으로 보안을 보장하며, 이론적으로 완전한 계산 능력을 갖추고 있지만 계산 비용이 매우 큽니다. 최근 몇 년 동안 업계 및 학계는 알고리즘 최적화, 전용 라이브러리(예: Zama의 TFHE-rs, Concrete) 및 하드웨어 가속(Intel HEXL, FPGA/ASIC)을 통해 성능을 향상시키고 있지만 여전히 "느린 진행, 빠른 공격" 기술입니다.

• 신뢰 실행 환경(TEE): 프로세서가 제공하는 신뢰할 수 있는 하드웨어 모듈(예: Intel SGX, AMD SEV, ARM TrustZone)로, 격리된 안전 메모리 영역에서 코드를 실행할 수 있어 외부 소프트웨어 및 운영 체제가 실행 데이터와 상태를 엿볼 수 없습니다. TEE는 하드웨어 신뢰 루트에 의존하며, 성능은 원주율 계산에 가깝고 일반적으로 소량의 오버헤드만 발생합니다. TEE는 애플리케이션에 기밀 실행을 제공할 수 있지만, 그 보안은 하드웨어 구현 및 제조업체가 제공하는 펌웨어에 의존하며 잠재적인 백도어 및 사이드 채널 위험이 존재합니다.

• 다자간 안전 계산(MPC): 암호학적 프로토콜을 활용하여 여러 당사자가 각자의 비공식 입력을 누설하지 않고 공동으로 함수 출력을 계산할 수 있도록 합니다. MPC는 단일 신뢰 하드웨어가 없지만, 계산에는 여러 당사자의 상호 작용이 필요하며 통신 오버헤드가 크고 성능은 네트워크 지연 및 대역폭에 제한됩니다. FHE에 비해 MPC는 계산 오버헤드가 훨씬 적지만 구현 복잡도가 높아 프로토콜 및 아키텍처를 신중하게 설계해야 합니다.

• 제로 지식 증명(ZKP): 암호학적 기술로, 검증자가 추가 정보를 누설하지 않고 특정 진술이 참임을 검증할 수 있도록 합니다. 증명자는 검증자에게 자신이 특정 비밀 정보를 알고 있음을 증명할 수 있지만, 해당 정보를 직접 공개할 필요는 없습니다. 전형적인 구현에는 타원 곡선 기반의 zk-SNARK 및 해시 기반의 zk-STAR가 포함됩니다.

3.2 FHE, TEE, ZKP 및 MPC의 적합한 시나리오는 무엇인가요?

그림 출처: biblicalscienceinstitute

다양한 프라이버시 계산 기술은 각각의 초점이 다르며, 핵심은 시나리오 요구 사항입니다. 크로스 체인 서명을 예로 들면, 이는 다자간 협력이 필요하고 단일 개인 키 노출을 피해야 하므로 이 경우 MPC가 유용합니다. 임계 서명(Threshold Signature)에서는 여러 노드가 각자 키 조각의 일부를 저장하고 함께 서명을 완료하여 아무도 개인 키를 독립적으로 제어할 수 없습니다. 현재 Ika 네트워크와 같은 더 발전된 솔루션도 있으며, 이는 사용자를 한 쪽 시스템 노드로, 다른 쪽을 시스템 노드로 간주하여 2PC-MPC 병렬 서명을 통해 한 번에 수천 개의 서명을 처리할 수 있으며, 노드 수가 많아질수록 속도가 빨라집니다. 그러나 TEE도 크로스 체인 서명을 수행할 수 있으며, SGX 칩을 통해 서명 논리를 실행할 수 있어 속도가 빠르고 배포가 용이하지만, 하드웨어가 해킹당하면 개인 키도 유출되므로 신뢰가 완전히 칩과 제조업체에 의존하게 됩니다. FHE는 이 부분에서 상대적으로 약한데, 서명 계산이 그가 잘하는 "덧셈 및 곱셈" 모드에 속하지 않기 때문입니다. 이론적으로는 가능하지만 오버헤드가 너무 커서 실제 시스템에서는 거의 사용되지 않습니다.

DeFi 시나리오에 대해 이야기하자면, 다중 서명 지갑, 금고 보험, 기관 관리 등에서 다중 서명 자체는 안전하지만, 문제는 개인 키를 어떻게 저장하고 서명을 어떻게 분담할 것인가입니다. MPC는 현재 가장 주류인 방식으로, Fireblocks와 같은 서비스 제공업체가 서명을 여러 조각으로 나누고 서로 다른 노드가 서명에 참여하여 어떤 노드가 해킹당하더라도 문제가 발생하지 않도록 합니다. Ika의 설계도 흥미로운데, 두 쪽 모델을 통해 개인 키의 "공모 불가능성"을 실현하여 전통적인 MPC에서의 "모두가 함께 악행을 저지르기로 합의하는" 가능성을 줄였습니다. TEE도 이와 관련하여 응용 프로그램이 있으며, 하드웨어 지갑이나 클라우드 지갑 서비스에서 신뢰 실행 환경을 사용하여 서명을 격리하지만 여전히 하드웨어 신뢰 문제를 피할 수 없습니다. FHE는 관리 측면에서 현재 큰 직접적인 역할을 하지 않으며, 거래 세부 사항 및 계약 논리를 보호하는 데 더 많이 사용됩니다. 예를 들어, 개인 거래를 수행할 때 다른 사람은 금액과 주소를 볼 수 없지만, 이는 개인 키 관리와는 큰 관련이 없습니다. 따라서 이 시나리오에서는 MPC가 신뢰 분산에 더 중점을 두고, TEE는 성능을 강조하며, FHE는 주로 더 높은 수준의 프라이버시 논리에 사용됩니다.

AI 및 데이터 프라이버시 측면에서는 상황이 다릅니다. FHE의 장점이 여기서 더 뚜렷하게 나타납니다. FHE는 데이터가 처음부터 끝까지 암호화된 상태를 유지할 수 있게 하여, 예를 들어 의료 데이터를 체인에 올려 AI 추론을 수행할 때, FHE는 모델이 명문을 보지 않고도 판단을 완료할 수 있게 하며, 결과를 출력합니다. 이 과정에서 아무도 데이터를 볼 수 없습니다. 이러한 "암호화된 상태에서의 계산" 능력은 민감한 데이터 처리에 매우 적합하며, 특히 크로스 체인 또는 기관 간 협력 시에 유용합니다. 예를 들어, Mind Network는 PoS 노드가 FHE를 통해 서로 알지 못하는 상태에서 투표 검증을 완료하도록 탐색하고 있으며, 노드가 답안을 복사하는 것을 방지하고 전체 과정의 비밀성을 보장합니다. MPC는 또한 연합 학습을 수행하는 데 사용될 수 있으며, 서로 다른 기관이 협력하여 모델을 훈련하고 각자 로컬 데이터를 보유하되 중간 결과만 교환합니다. 그러나 이러한 방식은 참여자가 많아질수록 통신 비용과 동기화 문제가 발생하며, 현재는 주로 실험적인 프로젝트가 많습니다. TEE는 보호된 환경에서 모델을 실행할 수 있지만, 메모리 제한 및 사이드 채널 공격과 같은 제한이 분명합니다. 따라서 AI 관련 시나리오에서 FHE의 "전체 암호화" 능력이 가장 두드러지며, MPC와 TEE는 보조 도구로 사용될 수 있지만 구체적인 솔루션과 결합이 필요합니다.

3.3 다양한 솔루션 간의 차별화

성능 및 지연: FHE(Zama/Fhenix)는 빈번한 부트스트래핑으로 인해 지연이 높지만, 암호화된 상태에서 가장 강력한 데이터 보호를 제공합니다. TEE(Oasis)는 지연이 가장 낮고 일반 실행에 가깝지만 하드웨어 신뢰가 필요합니다. ZKP(Aztec)는 배치 증명 시 지연을 제어할 수 있으며, 단일 거래 지연은 두 경우의 중간에 위치합니다. MPC(Partisia)는 지연이 중간에서 낮으며, 네트워크 통신의 영향을 가장 많이 받습니다.

신뢰 가정: FHE와 ZKP는 모두 수학적 문제를 기반으로 하여 제3자를 신뢰할 필요가 없습니다. TEE는 하드웨어와 제조업체에 의존하며, 펌웨어 취약점 위험이 존재합니다. MPC는 반诚实 또는 최대 t 이상 모델에 의존하며, 참여자의 수와 행동 가정에 민감합니다.

확장성: ZKP 롤업(Aztec)과 MPC 분할(Partisia)은 자연스럽게 수평 확장을 지원합니다. FHE와 TEE는 확장을 위해 계산 자원 및 하드웨어 노드 공급을 고려해야 합니다.

통합 난이도: TEE 프로젝트는 접속 장벽이 가장 낮고 프로그래밍 모델 변경이 가장 적습니다. ZKP와 FHE는 모두 전용 회로 및 컴파일 프로세스가 필요합니다. MPC는 프로토콜 스택 통합 및 노드 간 통신이 필요합니다.

4. 시장의 일반적인 관점: "FHE가 TEE, ZKP 또는 MPC보다 우수한가?"

FHE, TEE, ZKP 또는 MPC 모두 실제 사용 사례를 해결하는 데 있어 "성능, 비용, 안전성"이라는 불가능한 삼각형 문제가 존재하는 것 같습니다. FHE는 이론적인 프라이버시 보장 측면에서 매력적이지만, 모든 측면에서 TEE, MPC 또는 ZKP보다 우수하지는 않습니다. 성능 저하의 대가는 FHE의 확산을 어렵게 하며, 계산 속도가 다른 솔루션에 비해 훨씬 뒤처집니다. 실시간성과 비용에 민감한 응용 프로그램에서는 TEE, MPC 또는 ZKP가 종종 더 실행 가능성이 높습니다.

신뢰와 적합한 시나리오도 다릅니다: TEE와 MPC는 각각 다른 신뢰 모델과 배포 편리성을 제공하며, ZKP는 정확성 검증에 중점을 둡니다. 업계의 관점이 지적하듯이, 다양한 프라이버시 도구는 각기 장점과 한계를 가지고 있으며 "일률적인" 최적 솔루션은 없습니다. 예를 들어, 체인 외부의 복잡한 계산 검증에는 ZKP가 효율적으로 해결할 수 있으며, 여러 당사자가 비공식 상태를 공유해야 하는 계산에는 MPC가 더 직접적입니다. TEE는 모바일 및 클라우드 환경에서 성숙한 지원을 제공하며, FHE는 극도로 민감한 데이터 처리에 적합하지만 현재는 하드웨어 가속이 필요하여 그 기능을 발휘할 수 있습니다.

FHE는 "보편적으로 우수한" 것이 아니며, 어떤 기술을 선택할지는 응용 요구 사항과 성능 균형에 따라 달라져야 합니다. 아마도 미래의 프라이버시 계산은 여러 기술이 상호 보완하고 통합된 결과일 것이며, 단일 솔루션이 승리하는 것이 아닐 것입니다. 예를 들어, Ika는 설계에서 키 공유 및 서명 조정을 중시하여(사용자가 항상 개인 키의 일부를 보유), 그 핵심 가치는 관리 없이 탈중앙화된 자산 제어를 실현하는 것입니다. 반면 ZKP는 수학적 증명을 생성하여 체인 상에서 상태나 계산 결과를 검증하는 데 능숙합니다. 두 기술은 단순한 대체 또는 경쟁 관계가 아니라 상호 보완적인 기술로, ZKP는 크로스 체인 상호 작용의 정확성을 검증하는 데 사용되어 어느 정도 브리징 측의 신뢰 요구를 줄일 수 있으며, Ika의 MPC 네트워크는 "자산 제어권"의 기반을 제공하여 ZKP와 결합하여 더 복잡한 시스템을 구축할 수 있습니다. 또한 Nillion은 여러 프라이버시 기술을 통합하여 전체 능력을 향상시키고 있으며, 그 블라인드 계산 아키텍처는 MPC, FHE, TEE 및 ZKP를 원활하게 통합하여 안전성, 비용 및 성능 간의 균형을 이룹니다. 따라서 미래의 프라이버시 계산 생태계는 가장 적합한 기술 구성 요소 조합을 통해 모듈화된 솔루션을 구축하는 방향으로 나아갈 것입니다.

참고 자료:
(1)https://docs.dwallet.io/#:~:text=Ika%20has%20a%20native%20token,to%20authorities%20according%20to%20their

(2)https://blog.sui.io/ika-dwallet-mpc-network-interoperability/

(3)https://research.web3caff.com/zh/archives/29752?ref=416

(4)https://medium.com/partisia-blockchain/mpc-fhe-dp-zkp-tee-and-where-partisia-blockchain-fits-in-c8e051d053f7