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📜 [專欄新文章] Using MPC to Help Achieve Blockchain Privacy
✍️ Yahsin Huang
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This post answers some of the most commonly asked questions about using multi-party computation (MPC) in blockchains.
What is MPC?
Multi-party computation (MPC) is a cryptographic protocol that does a joint computation involving multiple parties over their inputs while keeping those inputs private.
A famous example of MPC is Yao’s Millionaires Problem. Two millionaires want to know who is richer without finding out information about each other’s actual wealth. Naively they can simply tell their wealth to a third party. Then the third party compares their wealth and lets them know who is richer. But then this option is undesirable because the third party learns the information of their wealth.
The challenge of Yao’s Millionaires Problem is the computation wouldn’t be able to have a result without the two parties’ private information. To get the end result, you need those information involved in the computation. But at the same time, you are not allowed to reveal those private information to the party who performs the computation. That’s the main problem that MPC wants to solve.
Why it matters in blockchain?
In the real world, not everyone’s a millionaire. Not everybody wishes to compare their assets and wealth with others. In the blockchain space, there’s a need to ensure the inputs are shielded from multiple parties for privacy purposes; hence, the need for MPC protocols.
If we look at the current landscape of the blockchain world, notice there are blockchains doing great for programmability, such as Ethereum blockchain, allowing developers to build great tools and applications on top of them. There are also blockchains doing great for privacy, such as ZCash blockchain, allowing users to send transactions in a privacy-preserving way.
However, there’s a lack of blockchains that are designed for maximum programmability with maximum privacy. That’s why a lot of folks are pushing forward the work on incorporating MPC protocols into blockchain designs.
Why ZK is not enough?
Zero Knowledge Proofs (ZKP) is great at shielding private information that involves only one party. ZKP alone cannot be applied to provide privacy in multiple-party settings, such as auctions or in the case of Yao’s Millionaires Problem. In those settings, computations would involve private inputs from multiple parties, and so ZKP wouldn’t be enough. We would need to turn to MPC to achieve that.
Recent developments in MPC
In his presentation “MPC as a Blockchain Confidentiality Layer,” Miller gave a high-level overview of how MPC can be viewed as a confidentiality layer for blockchains as illustrated in the slide. Credit: https://youtu.be/0VuBELYfChM
How does MPC work with blockchains?
HoneyBadgerMPC builds a sidechain that performs MPC protocol computation. The sidechain acts as a confidentiality layer to the public blockchain, where secret data is stored.
How can developers build MPC applications?
Developers are able to develop MPC applications with Ratel language. Writing Ratel feels very similar to writing Solidity contracts. The compiler compiles Ratel code into two parts: the Ethereum part, and the MPC as a sidechain part.
Ratel code looks like this: https://github.com/initc3/HoneyBadgerSwap/blob/coconut/ratel/trade.rl
Learn more about MPC as a sidechain
One of the biggest news this past month was you could now play with HoneyBadgerSwap’s demo website. HoneyBadgerSwap is basically a dark pool version of Uniswap using MPC. You will need some Kovan ETH to test it out. Yunqi Li (UIUC, IC3) made a great Medium story about HoneyBadgerSwap. Read it here: “HoneyBadgerSwap: Making MPC as a Sidechain,” published on April 22, 2021.
Watch a really great talk by Andrew Miller “MPC as a Blockchain Confidentiality Layer,” presented at the IC3 Blockchain Camp 2020, to understand the HoneyBadgerMPC protocol more.
If you are someone who would like to delve into the topic with textbooks, be sure to add the book “A Pragmatic Introduction to Secure Multi-Party Computation” to your reading list. The content is available in PDF.
Using MPC to Help Achieve Blockchain Privacy was originally published in Taipei Ethereum Meetup on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.
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test case教學 在 新思惟國際 Facebook 的最佳貼文
想開始學習 meta-analysis,但路上充滿著各種阻力,你可能也遇到以下情況。
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⚠ #遭受歧視,是指許多長輩會認為,meta-analysis「只是整理別人的文章」,「不算是研究」,但這說法其實是站不住腳的,不管是 NEJM 、JAMA、Lancet,都有許多 meta-analysis 刊登,且往往為一整個研究潮流做出重要的結論(如:HES 對 critically ill patients 究竟有益還是有害?),更別說風行全台的實證醫學潮流,其指標期刊 The Cochrane Database of Systematic Reviews,整本都是 meta-analysis。
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這點初學者先不理會就好,存活才是第一要務。當然,你也可以在用 meta-analysis 站穩腳步、存活下來後,日後再拼臨床研究,讓自己的研究文體更多元。
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⚠ #統計不同,是指 meta-analysis 所需要的統計觀念與軟體,都與傳統的臨床研究不同。我們在學校或醫院,常聽到的是 mean±SD、independent t test 或 R2,但在 meta-analysis,常說的卻是 SMD、Egger’s test 以及 I2,在學習上,需要多花點心思。
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⚠ #資源較少,則是因為過去台灣不太流行 meta-analysis,相對來說,要找到臨床研究的老師,每個科多少都有幾位,要找到健保資料庫研究的老師,隨著近年台灣文章漸增,也能找到,但要找到熟悉 meta-analysis 文體,且又在你附近、願意教你的,那就非常困難。
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【以發表 SCI 為學習目的,一天學會統合分析的技能!】
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✓ Meta-analysis 研究規劃技巧:以指定論文為例
✓ 拆解論文架構:照這樣做,最容易。
✓ 那些重要的專有名詞:Meta-analysis 重要數值
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✓ 我是怎麼搜尋文獻的:以發表為導向
✓ Meta-analysis 圖表優化重點
✓ 給初學者的起步建議:減少卡關,邁向成功。
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🚩 無經費、無資源者的起步首選
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最新梯次|5 / 9(日)統合分析工作坊
瞭解課程|https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
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我們都曾經是研究新手,經歷過從 0 到 1 的過程。一個菜鳥,要想讓自己的名字,出現在學術期刊,最容易入門的方法,是 case report 或 letter to the editor。
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隨著各醫院與醫學會要求漸增,現在基本的要求,都變成得要 original article 才行。於是,臨床研究、健保資料庫研究、meta-analysis,就變成三種年輕研究者起步的主要流派。
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但是,如果我們以住院醫師與年輕主治醫師來看:臨床研究 IRB 申請需要資格與時間,受試者同意書簽署需要科支持或請助理幫忙;健保資料庫研究雖然 IRB 相對容易通過,但國衛院光碟之路已斷,去加值中心則需要特別請假;meta-analysis,不需要經過 IRB,也能利用臨床之餘的零碎時間工作,自然成為越來越多人出道時的選擇。
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