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프라이버시 트릴레마: 블록체인의 미래를 위한 ZK, FHE, TEE의 경쟁

· 약 17 분
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

이더리움의 비탈릭 부테린은 한때 프라이버시를 블록체인에서 "가장 큰 미해결 과제"라고 불렀습니다. 3 년이 지난 지금, 그 말은 구식이 된 것처럼 느껴집니다. 프라이버시 문제가 해결되었기 때문이 아니라, 이제 그것이 단 하나의 문제가 아니라는 것을 깨달았기 때문입니다. 그것은 세 가지 문제입니다.

영지식 증명 (ZK)은 데이터를 공개하지 않고 연산을 증명하는 데 탁월합니다. 완전 동형 암호 (FHE)는 암호화된 데이터 상태에서 계산을 가능하게 합니다. 신뢰 실행 환경 (TEE)은 하드웨어로 보안된 비공개 연산을 제공합니다. 각 기술은 프라이버시를 약속하지만, 호환되지 않는 트레이드오프를 가진 근본적으로 다른 아키텍처를 통해 이를 실현합니다.

DeFi 에는 프라이버시와 함께 감사 가능성이 필요합니다. 결제에는 감시 없는 규제 준수가 필요합니다. AI 는 훈련 데이터를 노출하지 않는 검증 가능한 연산을 요구합니다. 단 하나의 프라이버시 기술도 이 세 가지 사용 사례를 모두 해결하지 못하며, 2026 년에 이르러 업계는 더 이상 그렇지 않은 척하기를 멈췄습니다.

이것이 바로 프라이버시 트릴레마입니다: 성능, 탈중앙화, 감사 가능성은 동시에 극대화될 수 없습니다. 어떤 기술이 어떤 싸움에서 승리하느냐가 향후 10 년의 블록체인 인프라를 결정할 것입니다.

세 가지 접근 방식의 이해​

영지식 증명: 드러내지 않고 증명하기​

ZK 는 검증 방법을 증명합니다. 영지식 증명은 기본 데이터를 공개하지 않고 무언가가 사실임을 증명하는 방법입니다.

두 가지 주요 구현 방식이 지배적입니다:

  • ZK-SNARKs (Succinct Non-Interactive Arguments of Knowledge) — 빠른 검증이 가능한 컴팩트한 증명이지만, 신뢰할 수 있는 설정 (trusted setup) 세레머니가 필요합니다.
  • ZK-STARKs (Scalable Transparent Arguments of Knowledge) — 신뢰할 수 있는 설정이 필요 없고 양자 내성을 갖추고 있지만, 증명 크기가 더 큽니다.

현재 프라이버시에 집중하는 블록체인 프로젝트의 75 %가 ZK-SNARKs 를 활용하고 있는 반면, 최근 ZK-STARKs 의 채택은 55 % 성장했습니다. 주요 기술적 차이점은 SNARKs 는 간결하고 비대화형인 증명을 생성하는 반면, STARKs 는 확장 가능하고 투명한 증명을 생성한다는 점입니다.

2026 년의 실제 응용 사례:

  • Aztec — 프라이버시 중심의 이더리움 레이어 2
  • ZKsync — Prividium 프라이버시 엔진을 탑재한 범용 ZK 롤업
  • Starknet — 통합 프라이버시 로드맵을 갖춘 STARK 기반 L2
  • Umbra — 이더리움 및 솔라나의 스텔스 주소 시스템

완전 동형 암호: 비밀 위에서 연산하기​

FHE 는 암호화 방법을 강조합니다. 완전 동형 암호는 암호화된 데이터를 먼저 복호화할 필요 없이 그 상태 그대로 연산할 수 있게 해줍니다.

최종 목표는 민감한 데이터 (금융 모델, 의료 기록, AI 훈련 세트)가 종단간 암호화된 상태를 유지하면서 복잡한 계산을 수행하는 것입니다. 복호화 단계가 없다는 것은 공격자에게 노출될 창구가 없다는 것을 의미합니다.

문제점: FHE 연산은 일반 텍스트보다 훨씬 느리기 때문에 2026 년 현재 대부분의 실시간 크립토 사용 사례에서는 경제성이 떨어집니다.

FHE 는 강력한 암호화를 제공하지만 대부분의 Web3 앱에 사용하기에는 여전히 너무 느리고 연산 부담이 큽니다. COTI 의 가블드 서킷 (Garbled Circuits) 기술은 FHE 보다 최대 3000 배 빠르고 250 배 가벼워, 성능 격차를 줄이기 위한 하나의 접근 방식을 제시합니다.

2026 년의 진전:

  • Zama — 블록체인을 위한 실용적인 FHE 개척, 제안된 FHE 롤업을 포함한 zk+FHE 하이브리드 모델의 청사진 발표
  • Fhenix — 이더리움 상의 FHE 기반 스마트 컨트랙트
  • COTI — 고성능 프라이버시를 위한 FHE 대안으로서의 가블드 서킷

신뢰 실행 환경: 하드웨어 기반 프라이버시​

TEE 는 하드웨어 기반입니다. 신뢰 실행 환경은 CPU 내부의 보안 "박스"로, 코드가 보안 엔클레이브 내에서 비공개로 실행됩니다.

이를 프로세서 내부의 안전한 방이라고 생각하십시오. 민감한 연산은 잠긴 문 뒤에서 발생하며, 운영 체제, 다른 애플리케이션, 심지어 하드웨어 소유자조차 내부를 들여다볼 수 없습니다.

성능적 이점: TEE 는 네이티브에 가까운 속도를 제공하므로, 상당한 오버헤드 없이 실시간 금융 애플리케이션을 처리할 수 있는 유일한 프라이버시 기술입니다.

탈중앙화 문제: TEE 는 신뢰할 수 있는 하드웨어 제조업체 (Intel SGX, AMD SEV, ARM TrustZone)에 의존합니다. 이는 잠재적인 단일 장애점과 공급망 공격에 대한 취약성을 만듭니다.

2026 년의 실제 응용 사례:

  • Phala Network — 다중 증명 ZK 및 TEE 하이브리드 인프라
  • MagicBlock — 솔라나에서 저지연, 고처리량 프라이버시를 위한 TEE 기반 에페머럴 롤업 (Ephemeral Rollups)
  • Arcium — MPC, FHE, ZKP 를 TEE 통합과 결합한 탈중앙화 프라이버시 컴퓨팅 네트워크

성능 스펙트럼 : 속도 대 보안​

ZK : 검증은 빠르고, 증명 생성은 비용이 많이 듬​

영지식 증명 (Zero-knowledge proofs) 은 최상의 검증 성능을 제공합니다. 일단 증명이 생성되면, 검증자는 수천 개의 노드가 상태에 합의해야 하는 블록체인 합의에 있어 매우 중요한 요소인 정확성을 밀리초 단위로 확인할 수 있습니다.

하지만 증명 생성은 여전히 연산 비용이 많이 듭니다. 복잡한 트랜잭션에 대한 ZK-SNARK 생성은 회로 복잡성에 따라 수 초에서 수 분까지 걸릴 수 있습니다.

2026년 효율성 향상 :

2025년 11월 메인넷에 성공적으로 통합된 Starknet 의 S-two 증명기는 이전 모델 대비 100배 향상된 효율성을 제공했습니다. 이더리움의 공동 창립자 비탈릭 부테린 (Vitalik Buterin) 은 10년 전의 입장을 공개적으로 번복하며, ZK 증명 효율성의 발전에 힘입어 이제 ZK-SNARK 를 안전하고 탈중앙화된 자체 검증을 가능하게 하는 "마법의 약" 이라고 부르고 있습니다.

FHE : 장기적인 승부수​

FHE (완전 동형 암호) 는 암호화된 데이터에서 직접 연산을 수행할 수 있게 하며, 2025년 암호화된 스마트 계약 실행 시연을 통해 발전이 가속화되면서 장기적인 프라이버시의 개척지를 상징합니다.

하지만 대부분의 애플리케이션에서 연산 오버헤드는 여전히 과도한 수준입니다. FHE 로 암호화된 데이터에 대한 간단한 덧셈 연산은 평문보다 1,000배 느릴 수 있습니다. 곱셈은? 10,000배 더 느립니다.

2026년 FHE 가 빛을 발하는 분야 :

  • 암호화된 AI 모델 추론 — 모델이나 데이터를 노출하지 않고 암호화된 입력값에 대해 예측 실행
  • 프라이버시 보호 경매 — 경매 과정 전반에서 입찰가가 암호화된 상태로 유지됨
  • 기밀 DeFi 프리미티브 — 개별 주문을 공개하지 않는 오더북 매칭

이러한 사용 사례는 절대적인 기밀성을 대가로 지연 시간을 감수하므로, FHE 의 성능 트레이드오프를 수용할 수 있습니다.

TEE : 신뢰를 대가로 얻는 속도​

MagicBlock 은 Solana 에서 저지연, 고처리량 프라이버시를 위해 TEE 기반의 Ephemeral Rollups 를 사용하여 복잡한 ZK 증명 없이 네이티브에 가까운 성능을 제공합니다.

TEE 의 성능 우위는 독보적입니다. 애플리케이션은 네이티브 속도의 90-95% 로 실행되며, 이는 고빈도 매매 (HFT), 실시간 게임, 즉시 결제 정산에 충분히 빠릅니다.

단점 : 이러한 속도는 하드웨어 제조업체를 신뢰하는 것에서 비롯됩니다. Intel, AMD 또는 ARM 의 보안 엔클레이브 (secure enclaves) 가 침해되면 전체 보안 모델이 무너집니다.

탈중앙화 문제 : 누구를 신뢰하는가?​

ZK : 설계부터 신뢰가 필요 없음 (대부분)​

영지식 증명은 암호학적으로 신뢰가 필요 없습니다 (trustless). 누구라도 증명자의 정직함을 신뢰할 필요 없이 증명의 정확성을 검증할 수 있습니다.

ZK-SNARK 의 신뢰할 수 있는 설정 (trusted setup) 세리머니는 예외입니다. 대부분의 SNARK 기반 시스템은 비밀 무작위성 (secret randomness) 을 안전하게 파기해야 하는 초기 매개변수 생성 과정이 필요합니다. 이 세리머니에서 발생한 "유독성 폐기물 (toxic waste)" 이 보존되면 시스템 전체가 위험에 처할 수 있습니다.

ZK-STARK 는 신뢰할 수 있는 설정에 의존하지 않으므로 양자 저항성을 갖추고 잠재적인 위협에 덜 취약합니다. 이것이 StarkNet 과 기타 STARK 기반 시스템이 최대의 탈중앙화를 위해 점점 더 선호되는 이유입니다.

FHE : 신뢰가 필요 없는 연산, 중앙화된 인프라​

FHE 의 수학적 구조는 신뢰가 필요 없습니다. 암호화 체계 자체는 제3자를 신뢰할 필요가 없습니다.

하지만 2026년에도 FHE 를 대규모로 배포하는 것은 여전히 중앙화되어 있습니다. 대부분의 FHE 애플리케이션은 특수 하드웨어 가속기와 상당한 연산 자원을 필요로 합니다. 이는 FHE 연산을 소수의 공급자가 제어하는 데이터 센터에 집중시키는 결과를 낳습니다.

Zama 는 블록체인을 위한 실용적인 FHE 를 개척하고 있으며, FHE 로 암호화된 상태를 zk-SNARK 를 통해 검증하는 제안된 FHE 롤업을 포함하여 zk+FHE 하이브리드 모델에 대한 청사진을 발표했습니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 FHE 의 프라이버시 보장과 ZK 의 검증 효율성 사이의 균형을 맞추려는 시도입니다.

TEE : 신뢰할 수 있는 하드웨어, 탈중앙화된 네트워크​

TEE 는 가장 중앙화된 프라이버시 기술을 대변합니다. TEE 는 신뢰할 수 있는 하드웨어에 의존하므로 중앙화 위험을 초래합니다.

신뢰 가정 : Intel, AMD 또는 ARM 이 보안 엔클레이브를 올바르게 설계했으며 백도어가 존재하지 않는다고 믿어야 합니다. 일부 애플리케이션 (기업형 DeFi, 규제 대상 결제) 의 경우 이는 수용 가능한 수준입니다. 그러나 검열 저항성이 있는 화폐나 권한이 필요 없는 (permissionless) 연산의 경우, 이는 치명적인 결함이 될 수 있습니다.

완화 전략 :

TEE 를 실행 환경으로 사용하여 ZK 증명을 생성하고 MPC 및 FHE 프로토콜에 참여하면 거의 추가 비용 없이 보안을 향상시킬 수 있습니다. 비밀 정보는 활성 연산 중에만 TEE 내부에 머물고 그 후에는 폐기됩니다.

ZK+FHE 계층형 아키텍처를 통해 시스템 보안을 개선할 수 있으며, 이를 통해 FHE 가 침해되더라도 강압 방지 (anti-coercion) 를 제외한 모든 프라이버시 속성을 유지할 수 있습니다.

규제 준수: 프라이버시와 정책의 만남​

2026년 규제 준수 현황​

프라이버시는 이제 불확실한 정책이 아닌 명확한 규제에 의해 제약을 받으며, EU의 자금세탁방지 (AML) 규정은 금융 기관과 암호화폐 서비스 제공업체가 "강화된 익명성" 자산을 취급하는 것을 금지하고 있습니다. 목표는 KYC 및 트랜잭션 추적 규제 준수를 시행하는 동시에 완전히 익명인 결제를 제거하는 것입니다.

이러한 규제의 명확성은 프라이버시 인프라의 우선순위를 재편했습니다.

ZK: 규제 준수를 위한 선택적 공개​

영지식 증명 (Zero-knowledge proofs)은 가장 유연한 규제 준수 아키텍처를 가능하게 합니다. 바로 모든 세부 정보를 공개하지 않고 요구 사항을 충족함을 증명하는 것입니다.

예시:

  • 신용 점수 — 정확한 점수나 금융 이력을 공개하지 않고 신용 점수가 700점을 초과함을 증명
  • 연령 확인 — 생년월일을 밝히지 않고 18세 이상임을 증명
  • 제재 대상 스크리닝 — 전체 신원을 노출하지 않고 제재 목록에 포함되지 않았음을 증명

AI와의 통합은 보안 신용 점수 및 검증 가능한 신원 시스템과 같은 변혁적인 사용 사례를 창출하며, EU MiCA 및 미국 GENIUS 법안과 같은 규제 프레임워크는 ZKP 채택을 명시적으로 지지하고 있습니다.

Entry는 규제된 기관용 DeFi를 위해 AI 기반 규제 준수와 영지식 프라이버시를 융합하고자 100만 달러의 프리 시드 투자금을 유치했습니다. 이는 익명성을 통한 회피가 아닌, 검증 가능한 규제 준수를 위한 ZK라는 새로운 패턴을 나타냅니다.

Umbra는 이더리움과 솔라나에서 스텔스 주소 시스템을 제공하여, 트랜잭션을 숨기면서도 규제 준수를 위한 감사 가능한 프라이버시를 허용하며, SDK를 통해 지갑 및 dApp 통합을 쉽게 만듭니다.

FHE: 암호화된 처리, 감사 가능한 결과​

완전 동형 암호 (FHE)는 다른 규제 준수 모델을 제공합니다. 바로 민감한 데이터를 노출하지 않고 연산하되, 필요한 경우 결과를 공개하는 것입니다.

사용 사례: 암호화된 트랜잭션 모니터링. 금융 기관은 암호화된 트랜잭션 데이터에 대해 AML 체크를 실행할 수 있습니다. 의심스러운 활동이 감지되면, 암호화된 결과는 승인된 준법 감시인에게만 복호화됩니다.

이를 통해 일상적인 운영 중에는 사용자 프라이버시를 보존하면서도, 필요할 때 규제 감독 기능을 유지할 수 있습니다.

TEE: 하드웨어 강제 정책​

신뢰 실행 환경 (TEE)의 중앙집중화는 규제 준수 면에서 장점이 됩니다. 규제 정책을 보안 엔클레이브 (secure enclaves)에 하드코딩하여 변조 불가능한 규제 준수 강제 시스템을 구축할 수 있습니다.

예시: TEE 기반 결제 프로세서는 하드웨어 수준에서 제재 대상 스크리닝을 시행할 수 있으며, 이는 애플리케이션 운영자가 원하더라도 제재 대상에 대한 결제 처리를 암호학적으로 불가능하게 만듭니다.

규제 대상 기관의 경우, 이러한 하드웨어 강제 규제 준수는 법적 책임과 운영 복잡성을 줄여줍니다.

사용 사례 승자: DeFi, 결제, 그리고 AI​

DeFi: ZK의 지배, 성능을 위한 TEE​

DeFi에서 ZK가 승리하는 이유:

  • 투명한 감사 가능성 — 준비금 증명, 지급 능력 검증 및 프로토콜 무결성을 공개적으로 증명할 수 있음
  • 선택적 공개 — 사용자는 잔액이나 트랜잭션 내역을 공개하지 않고도 규제 준수를 증명함
  • 결합성 (Composability) — ZK 증명은 프로토콜 간에 연결될 수 있어 프라이버시를 보존하는 DeFi 결합성을 가능하게 함

PeerDAS의 데이터 처리 능력과 ZK-EVM의 암호학적 정밀도를 결합함으로써, 이더리움은 실제 작동하는 코드로 이더리움 블록체인 트릴레마를 해결했습니다. 이더리움의 2026년 로드맵은 기관급 프라이버시 표준을 우선시합니다.

TEE의 틈새 시장: 신뢰 비필요성 (trustlessness)보다 지연 시간 (latency)이 더 중요한 고빈도 DeFi 전략. 차익 거래 봇, MEV 보호 및 실시간 청산 엔진은 TEE의 네이티브에 가까운 속도의 혜택을 누립니다.

FHE의 미래: 절대적인 기밀성이 컴퓨팅 오버헤드를 정당화하는 암호화된 오더북 및 프라이빗 경매.

결제: 속도를 위한 TEE, 규제 준수를 위한 ZK​

결제 인프라 요구 사항:

  • 1초 미만의 완결성
  • 규제 준수
  • 낮은 트랜잭션 비용
  • 높은 처리량

프라이버시는 독립적인 기능으로 마케팅되기보다 보이지 않는 인프라로 점차 내재화되고 있으며, 기관의 급여 및 결제를 겨냥한 암호화된 스테이블코인이 이러한 변화를 강조하고 있습니다. 프라이버시는 투기적인 프라이버시 코인이 아니라, 사용자 보호와 기관의 요구 사항을 일치시키는 금융 인프라의 기초 레이어로서 제품 시장 적합성 (PMF)을 확보했습니다.

소비자 결제에는 TEE가 승리: 속도 우위는 타협할 수 없는 요소입니다. 즉시 결제 및 실시간 가맹점 정산에는 TEE의 성능이 필수적입니다.

B2B 결제에는 ZK가 승리: 기업 결제는 밀리초 단위의 지연 시간보다 감사 가능성과 규제 준수를 우선시합니다. ZK의 선택적 공개는 규제 보고를 위한 감사 가능한 추적과 함께 프라이버시를 가능하게 합니다.

AI: 훈련을 위한 FHE, 추론을 위한 TEE, 검증을 위한 ZK​

2026년 AI 프라이버시 스택:

  • 모델 훈련을 위한 FHE — 민감한 데이터를 노출하지 않고 암호화된 데이터셋에서 AI 모델을 훈련합니다.
  • 모델 추론을 위한 TEE — 보안 엔클레이브(Secure Enclaves)에서 예측을 실행하여 모델 IP와 사용자 입력을 모두 보호합니다.
  • 검증을 위한 ZK — 모델 매개변수나 훈련 데이터를 공개하지 않고 모델 출력이 정확함을 증명합니다.

Arcium은 MPC, FHE 및 ZKP를 결합한 탈중앙화 프라이버시 컴퓨팅 네트워크로, AI 및 금융을 위한 완전 암호화된 협업 컴퓨팅을 가능하게 합니다.

AI와의 통합은 보안 신용 점수 및 검증 가능한 신원 시스템과 같은 혁신적인 사용 사례를 창출합니다. 프라이버시 기술의 결합은 기밀성을 유지하면서도 감사 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 가능하게 합니다.

하이브리드 접근 방식: 2026년이 조합의 해인 이유​

2026년 1월까지 대부분의 하이브리드 시스템은 프로토타입 단계에 머물러 있습니다. 채택은 이데올로기보다는 실용주의에 의해 주도되며, 엔지니어들은 허용 가능한 성능, 보안 및 신뢰 고려 사항을 충족하는 조합을 선택합니다.

2026년의 성공적인 하이브리드 아키텍처:

ZK + TEE: 검증 가능성을 갖춘 속도​

TEE를 ZK 증명을 구축하고 MPC 및 FHE 프로토콜에 참여하기 위한 실행 환경으로 사용하면 거의 제로에 가까운 비용으로 보안을 개선할 수 있습니다.

워크플로우:

  1. TEE 내부에서 프라이빗 컴퓨팅 실행 (빠름)
  2. 정확한 실행에 대한 ZK 증명 생성 (검증 가능)
  3. 계산 후 비밀 정보 폐기 (휘발성)

결과: ZK의 신뢰가 필요 없는 (Trustless) 검증과 TEE의 성능 결합.

ZK + FHE: 검증과 암호화의 만남​

Zama는 ZK-SNARK를 통해 FHE 암호화 상태를 검증하는 제안된 FHE 롤업을 포함하여 ZK+FHE 하이브리드 모델에 대한 청사진을 발표했습니다.

워크플로우:

  1. FHE 암호화된 데이터에 대해 계산 수행
  2. FHE 계산이 정확하게 실행되었음을 나타내는 ZK 증명 생성
  3. 입력이나 출력을 공개하지 않고 온체인에서 증명 검증

결과: ZK의 효율적인 검증과 FHE의 기밀성 결합.

FHE + TEE: 하드웨어 가속 암호화​

TEE 환경 내에서 FHE 계산을 실행하면 성능이 가속화되는 동시에 하드웨어 수준의 보안 격리가 추가됩니다.

워크플로우:

  1. TEE가 보안 실행 환경 제공
  2. 하드웨어 가속을 통해 TEE 내부에서 FHE 계산 실행
  3. 결과는 종단 간 암호화 상태 유지

결과: 암호화 보장을 타협하지 않으면서 향상된 FHE 성능.

10년 로드맵: 다음 단계는 무엇인가?​

2026-2028: 프로덕션 준비 단계​

Aztec, Nightfall, Railgun, COTI 등을 포함한 여러 프라이버시 솔루션이 테스트넷에서 프로덕션 단계로 넘어가고 있습니다.

주요 마일스톤:

2028-2031: 주류 채택​

선택 사항이 아닌 기본 사양으로서의 프라이버시:

  • 모든 트랜잭션에 ZK 프라이버시가 내장된 지갑
  • 기밀 잔액이 기본인 스테이블코인
  • 프라이버시 보존 스마트 컨트랙트가 표준인 DeFi 프로토콜

규제 프레임워크의 성숙:

  • 프라이버시 보존 컴플라이언스를 위한 글로벌 표준
  • 감사 가능한 프라이버시가 금융 서비스에 법적으로 허용됨
  • 프라이버시 보존형 AML/KYC 솔루션이 감시 기반 접근 방식을 대체함

2031-2036: 포스트 양자 (Post-Quantum) 전환​

ZK-STARK는 신뢰할 수 있는 설정 (Trusted Setup)에 의존하지 않으므로 양자 내성을 가지며 잠재적 위협에 덜 취약합니다.

양자 컴퓨팅이 발전함에 따라 프라이버시 인프라도 적응해야 합니다:

  • STARK 기반 시스템의 표준화 — 양자 내성이 필수 조건이 됩니다.
  • 포스트 양자 FHE 스키마 성숙 — FHE는 이미 양자 안전성을 갖추고 있지만 효율성 개선이 필요합니다.
  • TEE 하드웨어의 진화 — 차세대 프로세서에 양자 내성 보안 엔클레이브 탑재.

적합한 프라이버시 기술 선택하기​

프라이버시 트리레마에는 보편적인 승자가 없습니다. 올바른 선택은 애플리케이션의 우선순위에 따라 달라집니다.

다음과 같은 경우 ZK를 선택하세요:

  • 공개 검증 가능성
  • 신뢰가 필요 없는 (Trustless) 실행
  • 컴플라이언스를 위한 선택적 공개
  • 장기적인 양자 내성 (STARK)

다음과 같은 경우 FHE를 선택하세요:

  • 복호화 없는 암호화 컴퓨팅
  • 절대적 기밀성
  • 현재 수준의 양자 내성
  • 계산 오버헤드 감수 가능

다음과 같은 경우 TEE를 선택하세요:

  • 네이티브에 가까운 성능
  • 실시간 애플리케이션
  • 하드웨어에서의 허용 가능한 신뢰 가정
  • 낮은 구현 복잡성

다음과 같은 경우 하이브리드 접근 방식을 선택하세요:

  • ZK의 검증과 TEE의 속도
  • ZK의 효율성과 FHE의 암호화
  • TEE 환경에서의 FHE 하드웨어 가속

보이지 않는 인프라​

프라이버시는 투기적인 프라이버시 코인이 아니라, 사용자 보호와 기관의 요구 사항을 조화시키는 금융 인프라의 핵심 계층으로서 제품 - 시장 적합성 (PMF)을 달성했습니다.

2026년까지의 프라이버시 전쟁은 어떤 기술이 지배하느냐가 아니라, 어떤 조합이 각 유즈케이스를 가장 효과적으로 해결하느냐에 관한 것입니다. DeFi는 감사 가능성을 위해 ZK를 선호합니다. 결제는 속도를 위해 TEE를 활용합니다. AI는 컴퓨팅 파이프라인의 각 단계에 따라 FHE, TEE, ZK를 결합합니다.

프라이버시 트릴레마 (Trilemma)는 해결되지 않을 것입니다. 대신 관리될 것입니다. 엔지니어는 각 애플리케이션에 적합한 절충안 (Trade-offs)을 선택하고, 규제 기관은 사용자 권리를 보호하는 컴플라이언스 경계를 정의하며, 사용자는 자신의 위협 모델에 맞는 시스템을 선택하게 될 것입니다.

프라이버시가 블록체인의 가장 큰 미해결 과제라는 비탈릭 (Vitalik)의 말은 옳았습니다. 하지만 그 해답은 단일 기술이 아닙니다. 각각의 기술을 언제 사용해야 하는지 아는 것에 있습니다.

참고 자료​

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