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프로그래밍 가능한 개인 정보 보호
프로그래밍 가능한 개인 정보 보호란 무엇입니까?
프로그래밍 가능한 개인 정보 보호는 분산 애플리케이션(dApp)의 데이터 보호를 재정의하여 사용자와 개발자가 개인 정보 보호 설정을 개인화할 수 있는 유연한 개념을 제공합니다. 기본 전제는 사용자가 네트워크에서 데이터를 공유하고 액세스하기 위해 특정 기본 설정을 조정할 수 있다는 것입니다. 엄격하게 기술 자체로 간주되지는 않지만 영지식 증명(ZKP)을 활용하면 활성화됩니다. ZKP는 특정 정보를 공개하지 않고도 사물을 증명할 수 있는 고유한 레이어를 제공하여 재량권과 검증 가능성을 모두 보장합니다. 결과적으로 이는 프로그래밍 가능한 개인 정보 보호를 실제 기술 제공보다 개념으로 만듭니다.
프로그래밍 가능한 개인 정보 보호가 필요한 이유는 무엇입니까?
Web3의 폭발적인 성장 이후 사용자가 안전하고 신뢰할 수 없는 상호 작용을 추구함에 따라 개인 정보 보호는 중추적인 역할을 하게 되었습니다. 프로그래밍 가능한 개인 정보 보호는 사용자가 개인 정보 보호 기본 설정을 맞춤화할 수 있는 기회를 통해 더 큰 디지털 신원 보호를 제공함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 결과적으로 사용자는 무단 데이터 액세스의 위험을 줄일 수 있습니다. 기밀성을 유지하여 더욱 안전하고 사용자 요구 사항에 중점을 둔 환경을 조성할 수 있습니다.
프로그래밍 가능한 개인 정보 보호의 이점
혜택 | 설명 |
향상된 사용자 개인 정보 보호 | 사용자는 무단 데이터 액세스의 위험을 최소화하고 기밀성을 유지하면서 자신의 재량에 따라 가시성 수준을 맞춤 설정할 수 있습니다. |
유연성 및 맞춤화 | 개인 정보 보호 기본 설정을 사용자 정의하는 기능을 통해 사람들은 공유 데이터의 방식, 시기 및 수신자를 제어할 수 있습니다. |
데이터 유출 감소 | ZKP는 민감한 정보를 숨겨 데이터 유출 및 개인정보 침해 위험을 완화합니다. |
인센티브 데이터 공유 | 사용자는 특정 정보를 더 기꺼이 공유하여 더 정확하고 포괄적인 데이터 세트를 얻을 수 있습니다. |
향상된 네트워크 효율성 | 전체 네트워크에 거래를 방송하는 대신 프로그래밍 가능한 개인 정보 보호를 통해 관련 당사자 간의 대상 공유가 가능합니다. 이는 데이터 전파와 관련된 계산 부하 및 네트워크 트래픽을 줄여 네트워크 효율성을 향상시킵니다. |
프로그래밍 가능한 개인 정보 보호의 한계
한정 | 설명 |
기술적 복잡성 | 고도로 숙련된 개발자만이 이러한 솔루션을 효과적으로 설계하고 통합할 수 있습니다. |
확장성 | 개인 정보 보호 기능을 추가하면 네트워크에 추가 계산 오버헤드가 발생합니다. 활동성이 높은 네트워크에서는 이로 인해 트랜잭션 속도가 느려집니다. |
상호 운용성 | 여러 체인에 걸쳐 개인 정보 보호를 통합하려면 표준화된 프로토콜과 효율적인 네트워크 간 통신이 필요합니다. 이는 각 블록체인 생태계가 고립된 섬과 유사하고 연결이 제한된 별도의 생태계로 기능한다는 점을 고려할 때 제한 요소입니다. 각각은 나머지와 분리된 고립된 개체입니다. |
사용자 경험(UX) | 개인 정보 보호 설정을 사용자 정의할 수 있는 추가적인 자유는 사용자를 압도하고 UX를 복잡하게 만들어 잘못된 구성으로 인한 우발적인 데이터 침해로 이어질 수 있습니다. |
양자 컴퓨팅 | 강력한 양자 컴퓨터는 현재의 암호화 방법을 해결할 수 있습니다. |
ZK 기술을 통한 프로그래밍 가능한 개인 정보 보호 사용 사례
금융 측면에서 ZK 기술을 사용하면 사용자는 수신자의 신원과 같은 민감한 데이터를 노출하지 않고도 자금 증명과 같은 정보를 공개할 수 있습니다. 따라서 ZK 기술은 전통적인 금융(TradFi) 없이도 안전한 개인 거래를 가능하게 함으로써 금융 포용 가능성을 제공합니다. 이는 국경이나 사회적 지위로 인해 전통적인 금융 서비스에서 제외된 수백만 명의 사람들에게 글로벌 분산형 금융 시스템에 대한 접근을 제공함으로써 그들의 삶을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
이는 공급망 관리에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, ZKP를 사용하면 감사관은 추가 정보를 공개하지 않고도 상품 배송이 올바르게 운송 및 보관되었는지 확인할 수 있습니다. 기업은 운영에 관한 민감한 정보를 공개하지 않고도 환경 또는 노동 표준을 준수한다는 사실을 규제 기관에 입증할 수 있습니다. 최종 사용자는 전체 공급망을 알지 못해도 입력의 출처를 확인할 수도 있습니다.
ZK 기술을 통해 달성된 프로그래밍 가능한 개인정보 보호는 의료 애플리케이션을 개선할 수도 있습니다. 이는 프로세스에서 개인 환자 세부 정보를 유지하면서 다양한 의료 서비스 제공자 간에 환자 데이터를 용이하게 함으로써 달성될 수 있습니다.
탈중앙화 금융(DeFi)은 프로그래밍 가능한 개인 정보 보호 사용 사례의 또 다른 예입니다. DeFi를 통해 사용자는 재량에 따라 대출 및 대출과 같은 다양한 금융 활동에 참여할 수 있습니다.
저자: Kenny Li, p0x Labs 공동 창립자이자 Manta Network 핵심 기여자
Kenny Li는 p0x Labs의 공동 창립자이자 Manta Network의 핵심 기여자입니다. 이에 앞서 Kenny는 2020년 MIT에서 MBA를 취득했습니다. MIT에 있는 동안 그는 주로 블록체인 기반의 여러 과정에서 조교로 일했으며 디지털 통화 이니셔티브(DCI)와 협력했습니다. 성공적인 기업가로서 Kenny는 10년 넘게 스타트업을 시작하고, 조언하고, 투자해 왔습니다.