Ika Network : Infrastructure MPC sub-seconde de l'écosystème Sui

I. Aperçu et positionnement du réseau Ika

Le réseau Ika est une infrastructure MPC innovante soutenue stratégiquement par la fondation Sui. Sa caractéristique la plus remarquable est une vitesse de réponse en sous-seconde, ce qui est inédit dans les solutions MPC. Ika est en haute concordance avec Sui sur des concepts de conception sous-jacents tels que le traitement parallèle et l'architecture décentralisée, et sera directement intégré à l'écosystème de développement Sui à l'avenir, fournissant des modules de sécurité inter-chaînes plug-and-play pour les contrats intelligents Sui Move.

D'un point de vue fonctionnel, Ika construit une nouvelle couche de validation de sécurité : à la fois comme protocole de signature dédié à l'écosystème Sui et comme solution standardisée de cross-chain pour l'ensemble de l'industrie. Son design en couches prend en compte la flexibilité du protocole et la facilité de développement, et pourrait devenir un cas pratique important pour l'application à grande échelle de la technologie MPC dans des scénarios multichaînes.

1.1 Analyse des technologies clés

La réalisation technique du réseau Ika s'articule autour de signatures distribuées à haute performance, les principales innovations comprennent :

• Protocole de signature 2PC-MPC : adopte une solution MPC à deux parties améliorée, décomposant l'opération de signature en un processus auquel participent conjointement "l'utilisateur" et "le réseau Ika".
• Traitement parallèle : Utiliser le calcul parallèle pour décomposer une opération de signature unique en plusieurs sous-tâches concurrentes, ce qui augmente considérablement la vitesse.
• Réseau de nœuds à grande échelle : prend en charge des milliers de nœuds participant à la signature, chaque nœud ne possédant qu'une partie des fragments de clé.
• Contrôle inter-chaînes et abstraction de chaîne : permet aux contrats intelligents sur d'autres chaînes de contrôler directement le compte Ika dans le réseau (dWallet).

1.2 Impact potentiel d'Ika sur l'écosystème Sui

L'arrivée d'Ika pourrait avoir les impacts suivants sur Sui :

1. Renforcer la capacité d'interopérabilité inter-chaînes, prendre en charge l'accès à la réseau Sui pour des actifs tels que Bitcoin et Ethereum avec une faible latence et une haute sécurité.
2. Fournir un mécanisme de garde d'actifs décentralisé, plus flexible et sécurisé que la garde centralisée traditionnelle.
3. Simplifier le processus d'interaction cross-chain, permettant aux contrats intelligents sur Sui d'opérer directement sur les actifs d'autres chaînes.
4. Fournir un mécanisme de validation multi-parties pour les applications d'automatisation AI, afin d'améliorer la sécurité des transactions.

1.3 Les défis auxquels Ika est confronté

Bien qu'Ika soit étroitement lié à Sui, il reste des défis à relever pour devenir un "standard universel" d'interopérabilité entre chaînes.

1. Il est nécessaire de rechercher un meilleur équilibre entre la décentralisation et la performance afin d'attirer davantage de développeurs et d'actifs.
2. Le problème de la révocation des droits de signature dans le cadre du plan MPC reste à résoudre.
3. Dépendance à la stabilité du réseau Sui, les futures mises à niveau majeures de Sui pourraient nécessiter une adaptation d'Ika.

II. Comparaison des projets basés sur FHE, TEE, ZKP ou MPC

2.1 FHE

Zama & Concrete:

• Compilateur générique basé sur MLIR
• La stratégie de "Bootstrapping par couches" réduit la latence
• Support "codage mixte" conciliant performance et parallélisme
• Le mécanisme de "packaging de clés" réduit les coûts de communication

Fhenix:

• Optimisation du jeu d'instructions EVM d'Ethereum
• Utiliser "registre virtuel chiffré"
• Concevoir un module de pont Oracle hors chaîne pour réduire le coût de vérification sur la chaîne

2.2 TEE

Oasis Network :

• Introduire le concept de "racine de confiance hiérarchique"
• L'interface ParaTime utilise la sérialisation binaire Cap'n Proto.
• Développer le module "journal de durabilité" pour prévenir les attaques par retour en arrière

2.3 ZKP

Aztèque:

• Intégration de la technologie "récursion incrémentale" pour le packaging des preuves de transaction
• Utiliser Rust pour écrire un algorithme de recherche en profondeur parallélisé
• Fournir le "mode nœud léger" pour optimiser la bande passante

2.4 MPC

Partisia Blockchain :

• Extension basée sur le protocole SPDZ, ajout d'un "module de prétraitement"
• Utiliser la communication gRPC, canal de cryptage TLS 1.3
• Mécanisme de partitionnement parallèle prenant en charge l'équilibrage de charge dynamique

Trois, le calcul de la vie privée FHE, TEE, ZKP et MPC

3.1 Aperçu des différentes solutions de calcul de la confidentialité

• Chiffrement entièrement homomorphe ( FHE ) : permet d'effectuer des calculs arbitraires en état chiffré, théoriquement complet mais avec un coût de calcul élevé.
• Environnement d'exécution de confiance ( TEE ) : zone de sécurité isolée fournie par le processeur, performance proche de celle du natif mais dépend de la confiance matérielle.
• Calcul sécurisé multipartite (MPC) : calcul collaboratif multipartite ne divulgue pas les entrées privées, sans point de confiance unique mais avec de grands coûts de communication.
• Preuve à divulgation nulle d'information ( ZKP ) : Vérifier qu'une déclaration est vraie sans divulguer d'informations supplémentaires.

3.2 Scénarios d'adaptation de FHE, TEE, ZKP et MPC

Signature inter-chaînes:

• MPC est adapté à la collaboration multi-parties, évitant l'exposition des clés privées à un point unique.
• TEE peut signer rapidement via la puce SGX, mais il existe des problèmes de confiance matérielle.
• La théorie FHE est réalisable mais coûteuse.

Scénario DeFi ( portefeuille multi-signatures, assurance de coffre-fort, conservation institutionnelle ) :

• MPC est la méthode principale, elle répartit le risque de confiance.
• TEE est utilisé pour garantir l'isolement des signatures, mais dépend toujours de la confiance matérielle.
• FHE est principalement utilisé pour la protection de la logique de confidentialité de niveau supérieur.

IA et confidentialité des données :

• Les avantages de FHE sont évidents, permettant un calcul chiffré de bout en bout.
• MPC est adapté pour l'apprentissage fédéré, mais le coût de communication est élevé lors de la participation de plusieurs parties.
• TEE peut exécuter des modèles en protégeant l'environnement, mais il existe des problèmes de limitations de mémoire.

3.3 Différenciation des différentes options

Performance et latence: FHE > ZKP > MPC > TEE ( de haut en bas )

Hypothèse de confiance: FHE/ZKP (problème mathématique) > MPC (modèle semi-honnête) > TEE (confiance matérielle)

Scalabilité : ZKP/MPC > FHE/TEE

Difficulté d'intégration: TEE > MPC > ZKP/FHE

Quatrième, discussion sur le point de vue que "FHE est supérieur à TEE, ZKP ou MPC"

FHE n'est pas supérieur à d'autres solutions dans tous les aspects. Chaque technologie présente des compromis en termes de performance, de coût et de sécurité.

• La théorie FHE offre une forte protection de la vie privée, mais des performances faibles limitent son application.
• TEE et MPC offrent différents modèles de confiance et une facilité de déploiement.
• ZKP se concentre sur la vérification de l'exactitude

L'écosystème de calcul privé de demain pourrait pencher vers une complémentarité et une intégration de diverses technologies, telles que Nillion, l'MPC, le FHE, le TEE et le ZKP. Le choix de la technologie dépendra des besoins spécifiques de l'application et des compromis de performance, afin de construire des solutions modulaires.