从 Sui 推出的亚秒级 MPC 网络 Ika 探讨隐私计算技术的博弈与未来

撰文：YBB Capital Researcher Ac-Core

一、Ika 网络概述与定位

图源：Ika

在 Sui 基金会的战略支持下，Ika 网络近期正式发布其技术定位与发展蓝图。作为基于多方安全计算（MPC）技术的创新基础设施，Ika 网络以亚秒级响应速度脱颖而出，成为同类解决方案中的首例。与 Sui 区块链的高度适配性是其一大亮点，两者在并行处理和去中心化架构的设计理念上深度契合。未来，Ika 将无缝集成至 Sui 开发生态，为 Sui Move 智能合约提供即插即用的跨链安全模块。

从功能定位来看，Ika 正在构建一个新型的安全验证层，不仅作为 Sui 生态的专用签名协议，还面向全行业输出标准化的跨链解决方案。其分层设计兼顾了协议灵活性与开发便利性，有望成为 MPC 技术在多链场景中大规模应用的重要实践案例。

1.1 核心技术解析

Ika 网络的技术实现围绕高性能的分布式签名展开，其创新之处在于利用 2PC-MPC 门限签名协议配合 Sui 的并行执行和 DAG 共识，实现了真正的亚秒级签名能力和大规模去中心化节点参与。以下是其核心技术拆解：

• 2PC-MPC 签名协议：采用改进的两方 MPC 方案，将用户私钥签名操作分解为「用户」与「Ika 网络」共同参与的过程。通过广播模式取代传统的点对点通信，大幅降低了用户的计算通信开销，使签名延迟保持在亚秒级。
• 并行处理：结合 Sui 的对象并行模型，将单次签名操作分解为多个并发子任务同时执行，显著提升了速度。Sui 的 Mysticeti 共识以 DAG 结构消除了区块认证延时，允许即时出块提交，从而实现亚秒级的最终确认。
• 大规模节点网络：传统 MPC 方案通常仅支持 4-8 个节点，而 Ika 能扩展至上千个节点参与签名。每个节点仅持有密钥碎片的一部分，确保即使部分节点被攻破也无法单独恢复私钥。
• 跨链控制与链抽象：作为一个模块化签名网络，Ika 允许其他链上的智能合约直接控制其账户（dWallet），并通过轻客户端部署实现状态验证。这一设计简化了跨链交互流程。

1.2 Ika 能否反向赋能 Sui 生态？

图源：Ika

Ika 上线后，有望拓展 Sui 区块链的能力边界，并为其生态基础设施提供重要支持。Sui 的原生代币 SUI 和 Ika 的代币 $IKA 将协同使用，$IKA 用于支付签名服务费及节点质押。

Ika 对 Sui 生态的最大影响在于带来了强大的跨链互操作能力。其 MPC 网络支持比特币、以太坊等链资产以低延迟和高安全性接入 Sui 网络，从而推动跨链 DeFi 的发展。此外，Ika 提供去中心化的托管机制，用户可通过多方签名方式管理链上资产，相比传统中心化方案更加灵活且安全。

Ika 还设计了链抽象层，让 Sui 上的智能合约可以直接操作其他链上的账户和资产，无需繁琐的桥接或封装流程。这不仅简化了跨链交互，也为 BTC 在 Sui 上的 DeFi 应用提供了可能。

最后，Ika 为 AI 自动化应用提供了多方验证机制，避免未经授权的资产操作，提升交易执行的安全性和可信度，为 Sui 生态在 AI 方向的发展奠定了基础。

1.3 Ika 面临的挑战

尽管 Ika 与 Sui 紧密绑定，但要成为跨链互操作的「通用标准」仍需面对诸多挑战：

• 市场竞争激烈，现有跨链方案如 Axelar、LayerZero 已占据一定市场份额。Ika 需在去中心化与性能之间找到平衡点，吸引更多开发者接入。
• MPC 技术存在签名权限难撤销的问题，当前在节点更换机制上尚无完善解决方案。
• Ika 依赖于 Sui 网络的稳定性和自身网络状况，未来 Sui 升级可能对其造成影响。

二、基于 FHE、TEE、ZKP 或 MPC 的项目对比

2.1 FHE

Zama & Concrete：Concrete 使用「分层 Bootstrapping」策略优化延迟，并通过混合编码兼顾性能与并行度。Fhenix 则针对 EVM 指令集定制优化，减少链上验证成本。

2.2 TEE

Oasis Network：引入「分层可信根」概念，增强硬件隔离效果，研发耐久性日志模块防止回滚攻击。

2.3 ZKP

Aztec：集成增量递归技术，优化证明生成效率，提供轻节点模式降低带宽消耗。

2.4 MPC

Partisia Blockchain：基于 SPDZ 协议扩展，增加预处理模块加速在线阶段运算，支持动态负载均衡。

三、隐私计算 FHE、TEE、ZKP 与 MPC

图源：@tpcventures

3.1 不同隐私计算方案的概述

• FHE：全程加密计算，理论完备但性能开销大。
• TEE：硬件隔离执行，性能接近原生计算，但存在硬件信任问题。
• MPC：分散信任，通信开销较大。
• ZKP：验证正确性，不泄露额外信息。

3.2 各技术的适配场景

图源：biblicalscienceinstitute

不同技术在跨链签名、DeFi 托管、AI 数据隐私等领域各有优势。例如，MPC 适合多方协同签名，TEE 性能优越但依赖硬件信任，FHE 适用于敏感数据处理。

3.3 差异化分析

• 性能与延迟：FHE 延迟最高，TEE 最低。
• 信任假设：FHE 和 ZKP 基于数学难题，TEE 依赖硬件，MPC 对参与方行为敏感。
• 扩展性：ZKP 和 MPC 更易水平扩展。
• 集成难度：TEE 接入门槛最低，FHE 和 ZKP 需特殊编译。

四、市场的普遍观点：「FHE 优于 TEE、ZKP 或 MPC」？

尽管 FHE 在理论隐私保障上具有吸引力，但其性能低下限制了实际应用。市场普遍认为，隐私计算领域不存在单一最优方案，未来可能呈现多种技术互补集成的局面。

例如，Ika 网络通过 MPC 实现去中心化资产控制，而 ZKP 可用于验证跨链交互的正确性。两者的结合可以构建更复杂的系统。此外，Nillion 等项目开始融合多种隐私技术，以在安全性、成本和性能之间取得平衡。因此，未来的隐私计算生态将倾向于模块化解决方案，采用最合适的技术组合来满足特定需求。