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TEN 프로토콜, 이더리움 프라이버시 혁신을 위한 '컴퓨트 인 컨피던스' 공개

작성자 Mini Ma신규0 평판· 2025. 12. 23.

TEN Protocol은 'Compute in Confidence'라는 획기적인 이더리움 개인 정보 보호 솔루션을 도입했습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)을 활용하여 암호화되고 자율적이며 구성 가능한 온체인 애플리케이션을 가능하게 하며, 탈중앙화 금융, AI 및 게임에 대한 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대됩니다.

 

주요 내용

  • TEN Protocol은 민감한 코드를 안전한 하드웨어 엔클레이브(TEE) 내에서 실행하여 이더리움 개인 정보 보호를 강화합니다.

  • 이를 통해 사용자 데이터와 독점적인 로직 모두를 보호하는 암호화된 연산을 수행할 수 있습니다.

  • 이 솔루션은 개인 정보 보호 DeFi, 검증 가능한 AI 에이전트, 안전한 온체인 게임을 포함한 다양한 애플리케이션을 지원합니다.

  • TEN Protocol은 최종 결과와 커밋먼트를 메인넷에 고정하여 이더리움의 보안을 유지합니다.

 

'Compute in Confidence' 접근 방식

TEN Protocol의 'Compute in Confidence' 패러다임은 스마트 계약이 민감한 정보를 처리하는 방식을 변화시킵니다. 모든 세부 정보를 공개 멤풀에 노출하는 대신, TEN은 TEE 내에서 계약의 중요한 부분을 실행합니다. 이러한 안전한 엔클레이브는 처리 중인 데이터를 암호화하여 저장 중이거나 전송 중일 때뿐만 아니라 연산 중에도 기밀성을 보장합니다.

 

TEN Protocol이 개인 정보 보호를 강화하는 방법

  • 암호화된 실행: 계약 상태와 로직은 활성 사용 중에 암호화된 상태로 유지됩니다.

  • TEE 기반 신뢰: 안전한 하드웨어 엔클레이브는 코드 무결성과 기밀성을 보장하며, 하드웨어 증명을 통해 실행된 내용을 검증합니다.

  • 이더리움 보안: 최종 결과와 커밋먼트는 이더리움에 고정되어 강력한 보안과 데이터 가용성을 상속받습니다.

  • 노출 없는 구성: 개인 정보 보호 구성 요소는 공개 계약과 상호 작용할 수 있어 필요한 정보를 선택적으로 공유하는 하이브리드 애플리케이션을 가능하게 합니다.

  • 개발자 친화적: 개발자는 익숙한 이더리움 도구를 사용하면서 특정 함수를 암호화된 실행으로 지정할 수 있습니다.

 

기술 워크플로우

  1. 개인 정보 보호 로직 정의: 개발자는 TEE 실행이 필요한 함수, 매개변수 또는 모델 프롬프트를 식별하고 표시합니다.

  2. 엔클레이브 내부 실행: TEE는 입력을 해독하고, 결정론적 연산을 수행하며, 중간 상태를 다시 암호화합니다.

  3. 증명 및 커밋: 엔클레이브는 증명을 생성하고, TEN은 검증 및 최종성을 위해 이더리움 블록체인에 커밋먼트와 결과를 게시합니다.

  4. 온체인 구성: 다른 스마트 계약은 민감한 입력이나 기본 알고리즘에 액세스하지 않고 이러한 출력을 활용할 수 있습니다.

 

주요 사용 사례

TEN Protocol의 기술은 여러 고급 애플리케이션의 문을 열어줍니다:

  • 개인 정보 보호 DeFi: 밀봉 입찰 경매, 숨겨진 주문장, MEV 방지 라우팅, 기밀 입력으로 신용 점수와 같은 기능을 가능하게 합니다.

  • 검증 가능한 AI 에이전트: LLM 프롬프트, 가중치 및 컨텍스트를 비공개로 유지하면서 실행된 정책 및 버전을 증명하기 위한 증명을 제공합니다.

  • 온체인 iGaming: 보호된 난수 생성기 시드와 봇 방지 조치를 통해 공정한 게임을 촉진하고, 악용 가능한 내부 로직을 노출하지 않고 결과를 공개합니다.

  • 데이터 교환: 원시 정보를 노출하지 않고 증명 또는 점수를 생성하기 위해 민감한 데이터(예: KYC, 의료 기록)에 대한 연산을 허용합니다.

 

개발자 이점 및 보안 모델

개발자에게 TEN Protocol은 비용 및 성능 효율성을 위한 선택적 개인 정보 보호를 허용하는 이더리움 네이티브 경험을 제공합니다. 보안 모델은 엔클레이브 내의 하드웨어 격리, 검증을 위한 온체인 증명, 이더리움 정산의 최종성에 의존합니다. 이 계층화된 접근 방식은 TEN 네트워크 내에서 수행된 연산에 대한 검열 저항성과 내구성을 보장합니다.

 

출처

 

 

 

이 기사는 AI 기반 기술의 지원을 받아 여러 신뢰할 수 있는 출처를 바탕으로 작성되었습니다. 최종 콘텐츠는 BlockzHub 편집팀에 의해 철저히 검토 및 편집되어 정확성, 명확성, 일관성을 보장합니다. 원본 보도 자료는 필요에 따라 적절히 출처를 명시합니다. 본 기사에 표현된 의견은 반드시 BlockzHub의 공식적인 견해나 입장을 반영하는 것은 아닙니다. 이 기사는 정보 제공 목적으로만 제공되며, 금융 또는 전문가의 조언으로 간주되어서는 안 됩니다. 투자는 위험을 수반하며, 투자 결정을 내리기 전에 반드시 자격을 갖춘 금융 전문가와 상담하시기 바랍니다.

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