Sui가 출시한 아세컨드(asecond)급 MPC 네트워크 lka를 통해 본 FHE, TEE, ZKP 및 MPC의 기술 경쟁
저자: YBB Capital 리서처 Ac-Core
1. Ika 네트워크 개요 및 포지셔닝
이미지 출처: Ika
Sui 재단의 전략적 지원을 받는 Ika 네트워크가 최근 기술적 포지셔닝과 발전 방향을 공개했다. 다자간 안전 계산(MPC) 기술을 기반으로 하는 혁신적인 인프라로서, 이 네트워크의 가장 두드러진 특징은 동종 MPC 솔루션 중 최초로 구현된 초당 1회 미만의 반응 속도를 갖는다는 점이다. Ika는 Sui 블록체인과의 기술적 적합성에서 특히 두각을 나타내며, 병렬 처리와 탈중앙화 아키텍처 등 핵심 설계 철학에서 높은 일치성을 보이고 있다. 향후 Ika는 Sui 개발 생태계에 직접 통합되어 Sui Move 스마트 계약에 즉시 사용 가능한 크로스체인 보안 모듈을 제공할 예정이다.
기능적 포지셔닝 측면에서 Ika는 새로운 형태의 보안 검증 계층을 구축하고 있다. Sui 생태계 전용 서명 프로토콜 역할뿐 아니라, 업계 전반에 걸쳐 표준화된 크로스체인 솔루션을 제공하고자 한다. 계층형 설계는 프로토콜의 유연성과 개발 편의성을 동시에 고려하여 MPC 기술이 다중 체인 시나리오에 대규모로 적용되는 중요한 사례가 될 가능성이 있다.
1.1 핵심 기술 분석
Ika 네트워크의 기술 구현은 고성능 분산 서명을 중심으로 이루어지며, 그 혁신성은 2PC-MPC 임계값 서명 프로토콜을 Sui의 병렬 실행 및 DAG 컨센서스와 결합해 진정한 의미의 초당 1회 미만 서명 능력과 대규모 탈중앙화 노드 참여를 실현했다는 점에 있다. Ika는 2PC-MPC 프로토콜, 병렬 분산 서명, 그리고 Sui 컨센서스 구조와의 긴밀한 연동을 통해 극도의 고성능과 엄격한 보안 요구사항을 동시에 만족하는 다자간 서명 네트워크를 구축하고자 한다. 핵심 혁신은 방송 통신과 병렬 처리를 임계값 서명 프로토콜에 도입한 것으로, 아래는 핵심 기능의 세부 분석이다.
2PC-MPC 서명 프로토콜: Ika는 개선된 양자간 MPC 방식(2PC-MPC)을 채택하여, 사용자의 개인키 서명 작업을 ‘사용자’와 ‘Ika 네트워크’라는 두 역할이 공동으로 수행하는 과정으로 나눈다. 기존처럼 노드 간에 일대일로 통신해야 하는 복잡한 프로세스(카카오톡 단체채팅에서 모든 사람이 서로 일대일로 메시지를 보내는 것과 유사)를 방송 모드(단체 공지와 유사)로 변경함으로써, 사용자 입장에서의 계산 및 통신 오버헤드는 상수 수준을 유지하며 네트워크 규모와 무관하게 서명 지연을 여전히 초당 1회 미만으로 유지할 수 있다.
병렬 처리, 작업을 나누어 동시에 수행: Ika는 병렬 컴퓨팅을 활용해 단일 서명 작업을 여러 동시 하위 작업으로 분해하여 노드 간에 동시에 실행함으로써 속도를 크게 향상시키고자 한다. 여기에는 Sui의 객체 중심 병렬 모델(object-centric model)이 활용되며, 네트워크는 각 거래에 대해 전역 순서 합의를 할 필요 없이 다수의 트랜잭션을 동시에 처리할 수 있어 처리량을 높이고 지연을 줄일 수 있다. Sui의 Mysticeti 컨센서스는 DAG 구조를 통해 블록 인증 지연을 제거하고 즉시 블록 생성을 가능하게 하여, Ika가 Sui 위에서 초당 1회 미만의 최종 확인을 달성할 수 있도록 한다.
대규모 노드 네트워크: 전통적인 MPC 방식은 일반적으로 4~8개 노드만 지원하지만, Ika는 수천 개의 노드가 서명에 참여할 수 있도록 확장된다. 각 노드는 키 조각의 일부만 보유하므로, 일부 노드가 해킹당하더라도 개인키를 복구할 수 없다. 사용자와 네트워크 노드가 함께 참여할 때에만 유효한 서명이 생성되며, 어느 한 당사자도 독립적으로 운영하거나 서명을 위조할 수 없다. 이러한 노드 분포는 Ika의 제로 트러스트 모델의 핵심이다.
크로스체인 제어 및 체인 추상화: 모듈화된 서명 네트워크로서 Ika는 다른 체인의 스마트 계약이 Ika 네트워크 내 계정(dWallet이라 칭함)을 직접 제어할 수 있게 한다. 구체적으로, 특정 체인(예: Sui)의 스마트 계약이 Ika 상의 다자간 서명 계정을 관리하고자 할 경우, Ika 네트워크 내에서 해당 체인의 상태를 검증해야 한다. 이를 위해 Ika는 자체 네트워크에 해당 체인의 경량 클라이언트(state proofs)를 배포한다. 현재 Sui 상태 증명이 우선 구현되어, Sui의 계약이 dWallet을 비즈니스 로직에 구성 요소로 포함하고 Ika 네트워크를 통해 다른 체인 자산에 대한 서명 및 조작을 수행할 수 있다.
1.2 Ika가 Sui 생태계에 역행적 영향을 줄 수 있는가?
이미지 출처: Ika
Ika 출시 후 Sui 블록체인의 역량 범위를 확장하고, 전체 Sui 생태계 인프라에 일부 지원을 제공할 가능성이 있다. Sui의 네이티브 토큰 SUI와 Ika의 토큰 $IKA는 함께 사용되며, $IKA는 Ika 네트워크의 서명 서비스 수수료 지불과 동시에 노드의 스테이킹 자산으로 사용된다.
Ika가 Sui 생태계에 미치는 가장 큰 영향은 크로스체인 상호 운용성을 제공한다는 점이다. Ika의 MPC 네트워크는 비트코인, 이더리움 등의 자산을 낮은 지연과 높은 보안으로 Sui 네트워크에 연결하여 유동성 채굴, 대출과 같은 크로스체인 DeFi 작업을 가능하게 하고, Sui의 경쟁력을 강화하는 데 기여한다. 확인 속도가 빠르고 확장성이 뛰어나 현재 다수의 Sui 프로젝트들이 이미 Ika를 도입했으며, 이는 생태계 발전을 어느 정도 촉진하고 있다.
자산 보안 측면에서 Ika는 탈중앙화된 보관 메커니즘을 제공한다. 사용자 및 기관은 다자간 서명 방식을 통해 체인 상 자산을 관리할 수 있으며, 기존의 중심화된 보관 방식보다 더 유연하고 안전하다. 오프체인에서 시작된 거래 요청조차도 Sui에서 안전하게 실행될 수 있다.
Ika는 또한 체인 추상화 계층을 설계하여, Sui의 스마트 계약이 번거로운 브리지 절차나 자산 래핑 없이 다른 체인의 계정과 자산을 직접 조작할 수 있게 되어, 전체 크로스체인 상호작용 과정을 단순화했다고 볼 수 있다. 특히 네이티브 비트코인의 연결은 BTC가 Sui에서 직접 DeFi 및 보관 작업에 참여할 수 있게 한다.
마지막으로, Ika는 AI 자동화 애플리케이션에 다자간 검증 메커니즘을 제공하여 무단 자산 조작을 방지하고, AI가 거래를 실행할 때의 보안성과 신뢰성을 높이며, Sui 생태계의 미래 AI 확장 가능성도 열어준다.
1.3 Ika가 직면한 도전 과제
Ika는 Sui와 밀접하게 결합되어 있지만, 크로스체인 상호 운용성의 '표준'이 되기 위해서는 다른 블록체인 및 프로젝트들이 이를 수용할 의지가 있는지가 관건이다. 현재 시장에는 Axelar, LayerZero 등 다양한 크로스체인 솔루션이 존재하며, 각기 다른 시나리오에서 널리 사용되고 있다. Ika가 돌파구를 마련하기 위해서는 '탈중앙화'와 '성능' 사이에서 더 나은 균형점을 찾아야 하며, 더 많은 개발자들의 접속과 자산 이전을 유도해야 한다.
MPC 기술 자체에도 논란이 있다. 대표적인 문제는 서명 권한의 취소가 어렵다는 점이다. 전통적인 MPC 지갑처럼 개인키를 분할하여 배포한 후에는, 다시 재분배하더라도 이론적으로 이전 조각을 가진 자가 원본 개인키를 복구할 가능성이 있다. 비록 2PC-MPC 방식이 사용자의 지속적인 참여를 통해 보안성을 높였지만, '노드를 어떻게 안전하고 효율적으로 교체할 것인가'에 대한 완벽한 해결 장치는 아직 부족하며, 이는 잠재적 위험 요소로 작용할 수 있다.
Ika 자체도 Sui 네트워크의 안정성과 자체 네트워크 상태에 의존한다. 향후 Sui가 Mysticeti 컨센서스를 MVs2 버전으로 중대 업그레이드할 경우, Ika도 이에 맞춰 조정해야 한다. DAG 기반의 Mysticeti 컨센서스는 고처리량과 저수수료를 지원하지만, 메인체인 구조가 없어 네트워크 경로가 복잡해지고 거래 정렬이 어려워질 수 있다. 또한 비동기 장부 기록은 효율성은 높지만, 새로운 정렬 및 컨센서스 보안 문제를 야기한다. 게다가 DAG 모델은 활성 사용자에 대한 의존도가 매우 높아, 네트워크 이용률이 낮으면 거래 확인 지연이나 보안성 저하가 발생할 수 있다.
2. FHE, TEE, ZKP 또는 MPC 기반 프로젝트 비교
2.1 FHE
Zama & Concrete: MLIR 기반의 범용 컴파일러 외에도, Concrete는 "계층형 부트스트래핑(Bootstrapping)" 전략을 채택하여 큰 회로를 여러 작은 회로로 분할하여 각각 암호화한 후 결과를 동적으로 연결함으로써 단일 부트스트래핑의 지연을 크게 줄였다. 또한 "혼합 인코딩"을 지원하는데, 지연에 민감한 정수 연산에는 CRT 인코딩을, 병렬 처리 요구도가 높은 불린 연산에는 비트 단위 인코딩을 사용하여 성능과 병렬성을 동시에 고려했다. 추가로 Concrete는 "키 패킹" 메커니즘을 제공하여, 단일 키 가져오기 후 동형 연산을 여러 번 재사용함으로써 통신 오버헤드를 감소시킨다.
Fhenix: TFHE 기반으로, Fhenix는 이더리움 EVM 명령어 집합에 맞춰 몇 가지 맞춤형 최적화를 수행했다. 평문 레지스터를 "암호문 가상 레지스터"로 대체하고, 산술 명령 실행 전후에 소규모 부트스트래핑을 자동 삽입하여 노이즈 예산을 복원한다. 동시에 Fhenix는 오프체인 오라클 브리지 모듈을 설계하여, 체인 상 암호문 상태와 오프체인 평문 데이터 간 상호작용 전에 증명 검사를 수행함으로써 체인 상 검증 비용을 줄였다. Zama와 비교해 Fhenix는 EVM 호환성과 체인 상 계약의 원활한 통합에 더 중점을 둔다.
2.2 TEE
Oasis Network: Intel SGX 기반으로 Oasis는 "계층형 신뢰 루트(Root of Trust)" 개념을 도입했다. 하위 계층은 SGX Quoting Service를 사용해 하드웨어 신뢰성을 검증하고, 중간 계층에는 경량 마이크로 커널을 두어 의심스러운 명령어를 격리하여 SGX 세그멘테이션 공격 면을 줄인다. ParaTime 인터페이스는 Cap'n Proto 바이너리 직렬화를 사용하여 ParaTime 간 통신의 효율성을 보장한다. 동시에 Oasis는 "내구성 로그" 모듈을 개발하여 주요 상태 변화를 신뢰 로그에 기록함으로써 롤백 공격을 방지한다.
2.3 ZKP
Aztec: Noir 컴파일 외에도 Aztec은 증명 생성 과정에서 "증분적 재귀(incremental recursive)" 기술을 통합하여 여러 거래 증명을 시간 순서대로 재귀적으로 패키징한 후, 하나의 소형 SNARK를 통합 생성한다. 증명 생성기는 Rust로 작성된 병렬화된 깊이 우선 탐색 알고리즘을 사용하여 다중 코어 CPU에서 선형 가속을 달성한다. 또한 사용자 대기 시간을 줄이기 위해 "경량 노드 모드"를 제공하며, 노드는 전체 증명이 아닌 zkStream만 다운로드하고 검증함으로써 대역폭을 더욱 최적화한다.
2.4 MPC
Partisia Blockchain: SPDZ 프로토콜을 기반으로 확장된 MPC 구현이며, "사전 처리 모듈"을 추가하여 오프체인에서 Beaver 삼원조를 사전 생성함으로써 온라인 단계의 연산을 가속화한다. 각 샤드 내 노드는 gRPC 통신과 TLS 1.3 암호화 채널을 통해 데이터 전송 보안을 보장한다. Partisia의 병렬 샤딩 메커니즘은 동적 부하 분산도 지원하여, 노드 부하에 따라 샤드 크기를 실시간으로 조정할 수 있다.
3. 프라이버시 컴퓨팅 FHE, TEE, ZKP 및 MPC
이미지 출처: @tpcventures
3.1 다양한 프라이버시 컴퓨팅 방식 개요
프라이버시 컴퓨팅은 현재 블록체인 및 데이터 보안 분야의 핫이슈로, 주요 기술로는 전형태 암호화(FHE), 신뢰 실행 환경(TEE), 다자간 안전 계산(MPC) 등이 있다.
● 전형태 암호화(FHE): 암호화된 상태에서 데이터에 대해 아무런 계산도 수행할 수 있게 하는 암호화 방식으로, 입력, 계산 과정, 출력까지 전 과정이 암호화된 상태로 이루어진다. 복잡한 수학적 난제(격자 문제 등)를 기반으로 보안을 보장하며 이론상 완전한 계산 능력을 갖추지만, 계산 오버헤드가 매우 크다. 최근 산업계 및 학계는 알고리즘 최적화, 전용 라이브러리(Zama의 TFHE-rs, Concrete 등), 하드웨어 가속(Intel HEXL, FPGA/ASIC) 등을 통해 성능을 향상시키고 있으나, 여전히 "느리지만 강력한" 기술로 분류된다.
● 신뢰 실행 환경(TEE): 프로세서가 제공하는 신뢰할 수 있는 하드웨어 모듈(Intel SGX, AMD SEV, ARM TrustZone 등)로, 격리된 보안 메모리 영역에서 코드를 실행함으로써 외부 소프트웨어 및 운영체제가 실행 데이터와 상태를 볼 수 없게 한다. TEE는 하드웨어 신뢰 루트에 의존하며, 성능은 거의 네이티브 수준으로 소량의 오버헤드만 발생한다. TEE는 애플리케이션에 기밀 실행을 제공할 수 있으나, 보안은 하드웨어 구현과 제조사의 펌웨어에 의존하므로 잠재적 백도어 및 사이드채널 공격 위험이 존재한다.
● 다자간 안전 계산(MPC): 암호학적 프로토콜을 활용하여, 각자가 자신의 비공개 입력을 공개하지 않으면서도 함수 출력을 공동으로 계산할 수 있도록 한다. MPC는 단일 신뢰 하드웨어를 필요로 하지 않으나, 계산을 위해 다자간 상호작용이 필요하며 통신 오버헤드가 크고, 성능은 네트워크 지연 및 대역폭에 제약을 받는다. FHE에 비해 계산 오버헤드는 훨씬 작지만, 프로토콜과 아키텍처를 정교하게 설계해야 하므로 구현 난이도가 높다.
● 제로 지식 증명(ZKP): 암호학 기술로, 검증자가 추가 정보를 전혀 알지 못한 채 특정 진술이 참임을 검증할 수 있게 한다. 증명자는 자신이 특정 비밀 정보(예: 비밀번호)를 알고 있음을 검증자에게 증명할 수 있으나, 해당 정보를 직접 공개할 필요는 없다. 대표적인 구현으로는 타원 곡선 기반 zk-SNARK와 해시 기반 zk-STAR 등이 있다.
3.2 FHE, TEE, ZKP 및 MPC의 적합한 적용 사례는 무엇인가?
이미지 출처: biblicalscienceinstitute
다양한 프라이버시 컴퓨팅 기술은 각기 다른 강점을 가지며, 핵심은 사용 사례의 요구사항이다. 크로스체인 서명을 예로 들면, 다자간 협업이 필요하고 단일 개인키 노출을 피해야 하므로 이때 MPC가 비교적 실용적이다. 문턱값 서명(Threshold Signature)의 경우, 여러 노드가 각각 키 조각의 일부를 보유하고 서명을 공동으로 완료함으로써 누구도 개인키를 단독으로 제어할 수 없다. 현재는 더 진보된 방식들도 있는데, 예를 들어 Ika 네트워크는 사용자를 한 당사자, 시스템 노드를 다른 당사자로 설정하고 2PC-MPC 병렬 서명을 사용하여 단번에 수천 건의 서명을 처리할 수 있으며 수평 확장이 가능하여 노드가 많을수록 더 빨라진다. 그러나 TEE도 크로스체인 서명을 수행할 수 있으며, SGX 칩을 통해 서명 로직을 실행하면 속도가 빠르고 배포가 용이하다. 하지만 문제는 하드웨어가 공격받으면 개인키도 유출된다는 점이며, 신뢰는 완전히 칩과 제조사에 달려 있다. FHE는 이 분야에서는 다소 약한데, 서명 계산은 FHE가 잘하는 '덧셈과 곱셈' 패턴에 속하지 않으며, 이론상 가능하더라도 오버헤드가 너무 커 실제 시스템에서 이를 사용하는 경우는 거의 없다.
DeFi 사례를 살펴보면, 다중 서명 지갑, 금고 보험, 기관 보관 등이 있다. 다중 서명 자체는 안전하지만 문제는 개인키 저장 방법과 서명 리스크 분담 방식이다. 현재 MPC이 주류 방식으로 자리잡았으며, Fireblocks 같은 서비스 제공업체는 서명을 여러 조각으로 나누어 서로 다른 노드가 참여하게 함으로써, 어떤 한 노드가 해킹되더라도 문제가 발생하지 않도록 한다. Ika의 설계도 흥미롭다. 양자간 모델을 통해 개인키의 '공모 불가능성'을 실현하여 기존 MPC에서 '모두 합의하여 악행을 저지르는' 가능성을 줄였다. TEE 역시 응용 사례가 있는데, 하드웨어 지갑이나 클라우드 지갑 서비스가 신뢰 실행 환경을 활용해 서명을 격리시키는 방식이다. 하지만 여전히 하드웨어 신뢰 문제를 피할 수 없다. FHE는 보관 수준에서는 현재 직접적인 역할이 크지 않으며, 거래 세부 정보 및 계약 로직 보호에 더 많이 사용된다. 예를 들어 개인정보 거래를 할 때 다른 사람은 금액과 주소를 볼 수 없게 할 수 있지만, 이는 개인키 보관과는 큰 관련이 없다. 따라서 이 사례에서는 MPC가 신뢰 분산에 중점을 두고, TEE는 성능을 강조하며, FHE는 상위 계층의 프라이버시 로직에 주로 사용된다.
AI 및 데이터 프라이버시 측면에서는 상황이 다르다. FHE의 장점이 이곳에서 두드러진다. 데이터를 처음부터 끝까지 암호화 상태로 유지할 수 있기 때문이다. 예를 들어 의료 데이터를 블록체인에 올려 AI 추론을 수행할 때, FHE는 모델이 평문을 보지 않고도 판단을 완료하고 결과를 출력할 수 있도록 하며, 전체 과정에서 누구도 데이터를 볼 수 없다. 이와 같은 '암호화 상태에서의 계산' 능력은 민감한 데이터 처리에 매우 적합하며, 특히 크로스체인 또는 기관 간 협업 시 유리하다. Mind Network은 PoS 노드가 FHE를 통해 서로의 내용을 모르는 상태에서 투표 검증을 수행하도록 탐색하고 있으며, 노드가 답을 베끼는 것을 방지하고 전체 과정의 비밀성을 보장한다. MPC도 공동 학습에 사용할 수 있다. 예를 들어 서로 다른 기관이 모델을 공동으로 훈련할 때, 각 기관은 로컬 데이터를 공유하지 않고 중간 결과만 교환한다. 그러나 참여자가 많아지면 통신 비용과 동기화 문제가 발생하며, 현재는 주로 실험적 프로젝트에 머물러 있다. TEE는 보호된 환경에서 직접 모델을 실행할 수 있으며, 연합 학습 플랫폼에서도 모델 집계에 사용되지만, 메모리 제한, 사이드채널 공격 등의 한계도 분명하다. 따라서 AI 관련 사례에서는 FHE의 '전 과정 암호화' 능력이 가장 두드러지며, MPC와 TEE는 보조 도구로 사용될 수 있지만 구체적인 방안과의 조합이 필요하다.
3.3 다양한 방식의 차별화 요소
성능 및 지연: FHE(Zama/Fhenix)는 빈번한 부트스트래핑으로 인해 지연이 높지만, 암호화 상태에서 가장 강력한 데이터 보호를 제공한다. TEE(Oasis)는 지연이 가장 낮으며 일반 실행에 근접하지만, 하드웨어 신뢰가 필요하다. ZKP(Aztec)는 일괄 증명 시 지연이 제어 가능하며, 단일 거래 지연은 두 방식 사이에 위치한다. MPC(Partisia)는 중간에서 낮은 지연을 가지며, 네트워크 통신에 가장 크게 영향을 받는다.
신뢰 가정: FHE와 ZKP는 모두 수학적 난제를 기반으로 하며, 제3자 신뢰가 필요 없다. TEE는 하드웨어 및 제조사에 의존하며 펌웨어 취약점 위험이 있다. MPC는 반정직(semi-honest) 또는 최대 t 이상의 이상 행동 모델에 의존하며, 참여자 수와 행동 가정에 민감하다.
확장성: ZKP 롤업(Aztec)과 MPC 샤딩(Partisia)은 자연스럽게 수평 확장을 지원한다. FHE와 TEE는 계산 리소스 및 하드웨어 노드 공급을 고려해야 확장이 가능하다.
통합 난이도: TEE 프로젝트의 접근 장벽이 가장 낮으며, 프로그래밍 모델 변경이 최소화된다. ZKP와 FHE는 모두 전용 회로 및 컴파일 프로세스가 필요하다. MPC는 프로토콜 스택 통합 및 노드 간 통신이 필요하다.
4. 시장의 일반적 견해: “FHE가 TEE, ZKP 또는 MPC보다 우월한가?”
FHE, TEE, ZKP, MPC 모두 실제 사례를 해결하는 데 있어 "성능, 비용, 보안성"이라는 삼각형의 불가능한 문제를 가지고 있다. FHE는 이론상 프라이버시 보호 측면에서 매력적이지만, 모든 면에서 TEE, MPC 또는 ZKP보다 우월하다고 볼 수 없다. 낮은 성능은 FHE의 보급을 어렵게 만들며, 계산 속도는 여타 솔루션에 비해 훨씬 느리다. 실시간성과 비용에 민감한 애플리케이션에서는 TEE, MPC 또는 ZKP가 오히려 더 실현 가능하다.
신뢰 모델과 적용 사례도 다르다. TEE와 MPC는 각기 다른 신뢰 모델과 배포 편의성을 제공하며, ZKP는 검증의 정확성에 집중한다. 업계 의견이 지적하듯, 다양한 프라이버시 도구는 각자의 장점과 한계를 가지며, '모든 문제를 해결하는 최적의 방안'은 존재하지 않는다. 예를 들어 오프체인 복잡한 계산의 검증에는 ZKP가 효율적으로 해결할 수 있고, 여러 당사자가 비공개 상태를 공유하며 계산해야 할 때는 MPC가 더 직접적이다. TEE는 모바일 및 클라우드 환경에서 성숙한 지원을 제공하며, FHE는 극도로 민감한 데이터 처리에 적합하지만 현재는 하드웨어 가속 없이는 효과를 발휘하기 어렵다.
FHE는 '범용적으로 우월하다'고 볼 수 없으며, 어떤 기술을 선택할지는 애플리케이션 요구사항과 성능 타협에 따라 결정되어야 한다. 향후 프라이버시 컴퓨팅은 단일 기술의 승리보다는 다양한 기술의 보완과 통합 결과가 될 가능성이 높다. 예를 들어 Ika는 키 공유 및 서명 조정에 중점을 두고(사용자가 항상 개인키의 일부를 보유), 그 핵심 가치는 보관 없이도 탈중앙화된 자산 제어를 가능하게 하는 것이다. 반면 ZKP는 체인 상에서 상태나 계산 결과를 검증하기 위한 수학적 증명 생성에 능하다. 두 기술은 단순한 대체 또는 경쟁 관계라기보다는 보완 기술에 가깝다. ZKP는 크로스체인 상호작용의 정확성을 검증하여 브리지 제공자에 대한 신뢰를 부분적으로 줄일 수 있으며, Ika의 MPC 네트워크는 '자산 제어권'의 하부 기반을 제공하여 ZKP와 결합해 더 복잡한 시스템을 구축할 수 있다. 또한 Nillion은 다양한 프라이버시 기술을 융합하여 전체 능력을 향상시키고 있으며, 맹목적 계산 아키텍처를 통해 MPC, FHE, TEE, ZKP를 원활하게 통합하여 보안성, 비용, 성능 사이의 균형을 추구한다. 따라서 미래의 프라이버시 컴퓨팅 생태계는 가장 적합한 기술 구성 요소들을 조합하여 모듈화된 솔루션을 구축하는 방향으로 발전할 것이다.
참고 자료:
(2)https://blog.sui.io/ika-dwallet-mpc-network-interoperability/
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