Khái niệm FHE phổ biến trong giới đầu tư mạo hiểm. Những dự án nào đáng được quan tâm?
Tác giả gốc: Poopman
Biên soạn bởi: Joyce, BlockBeats
Ghi chú của biên tập viên:
"FHE" là một chủ đề kỹ thuật nóng trong cộng đồng mã hóa thời gian gần đây.
Hai tuần trước, Ethereum Lớp 2 Fhenix đã thông báo hoàn thành vòng tài trợ Series A trị giá 15 triệu đô la do Hack VC dẫn đầu. Ngay từ năm ngoái, Fhenix đã nhận được vòng tài trợ hạt giống do Multicoin dẫn đầu. Fhenix là một Ethereum L2 được cung cấp bởi FHE Rollups và FHE Coprocessors, có thể chạy các hợp đồng thông minh dựa trên FHE với khả năng tính toán bí mật trên chuỗi. Hôm qua, người sáng lập Arweave, Sam Williams, người đang trải qua một bản cập nhật lớn, cũng đã đăng trên mạng xã hội, nói rằng chức năng sử dụng FHE để tính toán quyền riêng tư trong quy trình AO sẽ sớm ra mắt.
FHE có nhiều dự án sinh thái. Bài viết dài này của cộng đồng KOL Poopman tóm tắt ngắn gọn khái niệm về FHE và các dự án sinh thái, đồng thời đề xuất những thách thức kỹ thuật và giải pháp khả thi mà BlockBeats phải đối mặt như sau:
FHE mở ra khả năng tính toán dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã. Khi kết hợp với blockchain, MPC, ZKP (khả năng mở rộng), FHE cung cấp tính bảo mật cần thiết và hỗ trợ các trường hợp sử dụng trên chuỗi khác nhau.
Trong bài viết này, tôi sẽ giới thiệu bốn vấn đề, đó là nền tảng của FHE, cách thức hoạt động của FHE, 5 bối cảnh của hệ sinh thái FHE và những thách thức hiện tại của FHE với các giải pháp.
Bối cảnh của FHE
FHE được đề xuất lần đầu tiên vào năm 1978, nhưng do tính toán phức tạp nên nó không thực tế trong một thời gian dài và chỉ mang tính lý thuyết. Mãi đến năm 2009, Craig mới phát triển được một mô hình khả thi cho FHE, điều này đã làm dấy lên mối quan tâm nghiên cứu về FHE.
Năm 2020, Zama ra mắt TFHE và fhEVM, biến FHE trở thành trọng tâm trong lĩnh vực tiền điện tử . Kể từ đó, chúng ta đã chứng kiến sự xuất hiện của các trình biên dịch FHE L1/L2 tương thích EVM phổ biến như trình biên dịch Fhenix, Inco và FHE như Kem chống nắng, v.v.
FHE hoạt động như thế nào?
Bạn có thể tưởng tượng một chiếc hộp mù với những mảnh ghép bên trong. Tuy nhiên, chiếc hộp mù không thể học được gì về câu đố mà bạn đưa ra nhưng nó vẫn có thể tính toán kết quả.
Bạn có thể tìm hiểu thêm từ lời giải thích đơn giản của tôi về FHE nếu nó quá trừu tượng. FHE là một công nghệ bảo mật cho phép thực hiện các phép tính trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã trước. Nói cách khác, bất kỳ bên thứ ba hoặc đám mây nào cũng có thể xử lý thông tin nhạy cảm mà không cần truy cập bất kỳ dữ liệu nội bộ nào.
Vậy trường hợp sử dụng FHE là gì? Tăng cường quyền riêng tư của máy học, điện toán đám mây và cờ bạc trực tuyến thông qua ZKP và MPC. Giao dịch chuỗi riêng tư/hợp đồng thông minh riêng tư/máy ảo tập trung vào quyền riêng tư, chẳng hạn như FHEVM, v.v.
Một số trường hợp sử dụng FHE bao gồm: điện toán riêng tư trên chuỗi, mã hóa dữ liệu trên chuỗi, hợp đồng thông minh riêng tư trên mạng công cộng, ERC20 bí mật, bỏ phiếu riêng tư, NFT mù đấu giá, MPC an toàn hơn, bảo vệ chạy trước, cầu nối không tin cậy.
Hệ sinh thái FHE
Nhìn chung, triển vọng của FHE trên chuỗi có thể được tóm tắt thành 5 lĩnh vực. Chúng là FHE, FHE/HE chung cho các trường hợp sử dụng (ứng dụng) cụ thể, phần cứng tăng tốc FHE, FHE Wif AI và "các giải pháp thay thế".
Các công cụ và chuỗi khối FHE phổ quát
Chúng là xương sống của tính bảo mật của blockchain. Điều này bao gồm SDK, bộ đồng xử lý, trình biên dịch, môi trường thực thi mới, chuỗi khối, mô-đun FHE… Thử thách lớn nhất là đưa FHE lên EVM, được gọi là fhEVM.
fhEVM:
Zama (@zama_fhe ), với tư cách là đại diện của fhEVM - công ty đầu tiên cung cấp Nhà cung cấp giải pháp TFHE (Mã hóa hoàn toàn đồng hình) + fhEVM (Máy ảo hoàn toàn đồng hình).
Fhenix(@FhenixIO ), trên Triển khai ETH FHE L2 (lớp thứ hai) + bộ đồng xử lý FHE.
Mạng Inco (@inconetwork ), tập trung vào trò chơi/RWA ( EVM trong các lĩnh vực như tài sản trong thế giới thực)/DID (danh tính phi tập trung)/tương tác xã hội tương thích với FHE L1.
FairMath (@FairMath ), một với openFHE Một tổ chức nghiên cứu Máy ảo hoàn toàn đồng hình (FHE-(E)VM) hợp tác chuyên thúc đẩy việc triển khai và áp dụng FHE.
Các công cụ cơ sở hạ tầng của FHE:
Mạng Octa (@octra ), một blockchain hỗ trợ môi trường thực thi biệt lập HFHE (Mã hóa hoàn toàn đồng nhất bậc cao).
Kem chống nắng (@SunscreenTech ), dựa trên Rust Trình biên dịch đồng cấu hoàn toàn, dựa trên thư viện SEAL của Microsoft.
Fairblock (@0xfairblock ), cung cấp Nhà cung cấp khả năng lập trình của các dịch vụ mã hóa và giải mã có điều kiện, cũng hỗ trợ tFHE (Mã hóa hoàn toàn đồng nhất theo ngưỡng).
Dero (@DeroProject ), hỗ trợ HE ( L1 của Mã hóa đồng cấu) cho các giao dịch riêng tư (không phải FHE).
Arcium (@ArciumHQ ), được cung cấp bởi @elusivprivacy L1 được phát triển bởi nhóm kết hợp HE (mã hóa đồng hình) + MPC (tính toán nhiều bên) + ZK (zero- bằng chứng kiến thức) quyền riêng tư.
Chuỗi Shibraum FHE, FHE L1 được sản xuất bằng dung dịch zama TFHE.
FHE/HE Thích hợp cho các ứng dụng sử dụng cụ thể
Penumbrazone (@penumbrazone): Một Cosmos dex (chuỗi ứng dụng) chuỗi chéo sử dụng tFHE làm sàn giao dịch/nhóm được bảo vệ.
zkHold-em (@zkHoldem): là một trò chơi poker trên Manta, sử dụng HE và ZKP được dùng để chứng minh tính công bằng của trò chơi.
FHE tăng tốc phần cứng
Mỗi khi FHE được sử dụng cho các tính toán chuyên sâu như FHE-ML, việc khởi động để giảm sự tăng trưởng tiếng ồn là rất quan trọng. Các giải pháp như tăng tốc phần cứng đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ khởi động, trong đó ASIC hoạt động tốt nhất.
Optalysys (@Optalysys), một công ty phần cứng tập trung vào việc tăng tốc tất cả phần mềm liên quan đến TEE thông qua điện toán quang học, bao gồm cả FHE.
Phản ứng dây chuyền (@chainreactioni0), một phần cứng công ty sản xuất chip giúp nâng cao hiệu quả khai thác. Họ dự định ra mắt chip FHE vào cuối năm 2024.
Ingonyama (@Ingo_zk) là một công ty tập trung vào công ty bán dẫn để tăng tốc phần cứng ZKP/FHE. Các sản phẩm hiện có bao gồm ZPU.
Cysic (@cysic_xyz) là một công cụ tăng tốc phần cứng công ty Các sản phẩm hiện có của công ty bao gồm phần cứng FPGA tự phát triển, cũng như chip ZK DePiN sắp ra mắt, ZK Air và ZK Pro.
Mỗi công ty chuyên về phần cứng như chip, ASIC và chất bán dẫn giúp tăng tốc quá trình khởi động/điện toán FHE.
AI X FHE
Gần đây, mối quan tâm đến việc tích hợp FHE vào AI/ML ngày càng tăng. Ngoài ra, FHE ngăn máy học bất kỳ thông tin nhạy cảm nào trong khi xử lý thông tin đó và cung cấp tính bảo mật cho dữ liệu, mô hình và đầu ra trong suốt quá trình.
Các thành viên Ai x FHE bao gồm:
Mạng lưới tư duy(@mindnetwork_xyz ), một FHE Lớp đặt cược lại được thiết kế để bảo vệ mạng bằng chứng cổ phần (PoS) và AI thông qua mã hóa dữ liệu có giá trị cao và bỏ phiếu riêng tư, giảm nguy cơ thông đồng và thao túng nút.
SightAl (@theSightAI), một FHE có thể kiểm chứng Chuỗi suy luận AI với FHE-ML có thể kiểm chứng. Chuỗi khối bao gồm ba phần chính: chuỗi tầm nhìn, lớp tổng hợp dữ liệu (lớp DA) và mạng suy luận trực quan (Mạng suy luận thị giác), thực hiện các tác vụ FHE-ML.
AI dựa trên(@getbasedai ), AI dựa trên là một chuỗi khối L1 tích hợp FHE với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cách sử dụng cơ chế gọi là "Cerberus Squeezing" có thể chuyển đổi bất kỳ LLM nào Chuyển đổi sang mô hình ngôn ngữ lớn không có kiến thức mật mã (ZL-LLM).
Privasea Al(@Privasea_ai ), Privasea AI là mạng AI cho phép người dùng mã hóa dữ liệu hoặc mô hình của họ bằng sơ đồ FHE trong thư viện HESea, sau đó tải nó lên mạng Privasea-AI, nơi blockchain xử lý dữ liệu ở trạng thái được mã hóa.
Thư viện HESea rất toàn diện, chứa các thư viện khác nhau cho TFHE, CKKS và BGV/BFV, đồng thời tương thích với nhiều tình huống.
MPC/ZKFHE "Giải pháp thay thế"
Một số không sử dụng FHE; để bảo vệ dữ liệu có giá trị cao và thực hiện "tính toán mù", trong khi những người khác sử dụng ZKSNARK để đảm bảo tính chính xác của phép tính FHE trên dữ liệu được mã hóa. Đó là:
Nillion Network (@nillionnetwork ) , mạng điện toán sử dụng MPC để phân cấp và lưu trữ dữ liệu có giá trị cao, đồng thời cho phép người dùng viết chương trình và thực hiện các phép tính mù. Nillion bao gồm hai thành phần chính: lớp phối hợp và Petnet. Lớp phối hợp hoạt động như một kênh thanh toán, trong khi Petnet thực hiện tính toán mù và lưu trữ dữ liệu có giá trị cao.
Padolabs (@padolabs), Pado là một Sử dụng FHE để xử lý mạng điện toán dữ liệu nhạy cảm, đồng thời sử dụng MPC-TLS và ZKP để đảm bảo tính chính xác của phép tính.
Những thách thức và giải pháp của FHE
Không giống như ZK và MPC, FHE vẫn đang ở giai đoạn đầu. Những điểm nghẽn ở FHE hiện nay là gì? Để tăng cường tính bảo mật của máy tính, một số "nhiễu" được thêm vào văn bản mã hóa trong quá trình mã hóa. Khi có quá nhiều "nhiễu" tích tụ trong bản mã, nó sẽ trở nên quá "nhiễu" và cuối cùng ảnh hưởng đến độ chính xác của đầu ra. Các giải pháp khác nhau đang khám phá cách loại bỏ tiếng ồn một cách hiệu quả mà không áp đặt quá nhiều ràng buộc lên thiết kế, bao gồm TFHE, CKKS, BGV và các giải pháp khác.
Những thách thức chính với FHE bao gồm:
Hiệu suất chậm: Hiện tại, hợp đồng thông minh riêng sử dụng fh-EVM chỉ có 5 TPS. TFHE hiện hoạt động chậm hơn khoảng 1000 lần so với dữ liệu thuần túy.
Chưa phù hợp với nhà phát triển: Vẫn còn thiếu các thuật toán tiêu chuẩn hóa và hỗ trợ tổng thể cho các công cụ FHE.
Chi phí tính toán cao (chi phí): Điều này có thể dẫn đến việc tập trung hóa nút do quản lý nhiễu và các phép tính phức tạp khi khởi động.
Rủi ro của FHE trên các chuỗi không bảo mật: Để đảm bảo tính bảo mật của bất kỳ hệ thống giải mã ngưỡng nào, các khóa giải mã được phân phối giữa các nút. Tuy nhiên, do chi phí chung của FHE cao hơn, điều này có thể dẫn đến số lượng người xác nhận ít hơn và do đó khả năng thông đồng cao hơn.
Các giải pháp bao gồm:
Tăng cường có thể lập trình: Nó cho phép tính toán được áp dụng trong quá trình khởi động, từ đó nâng cao hiệu quả trong khi vẫn dành riêng cho ứng dụng.
Tăng tốc phần cứng: Phát triển các thư viện ASIC, GPU và FPGA và OpenFHE để tăng tốc hiệu suất FHE.
Hệ thống giải mã ngưỡng tốt hơn. Tóm lại, để làm cho FHE trên chuỗi trở nên an toàn hơn, chúng ta cần một hệ thống (có thể là MPC) để đảm bảo: độ trễ thấp; hạ thấp ngưỡng vào nút và đạt được khả năng chịu lỗi phi tập trung;
Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:
Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats
Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App
Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia
