Ventajas del cifrado totalmente homomórfico: en comparación con los algoritmos de cifrado tradicionales, su característica única es que un tercero puede realizar cualquier cantidad de cálculos y operaciones con datos cifrados sin descifrarlos, lo que brinda nuevas posibilidades para la informática de privacidad.
Definición de FHE
Cifrado totalmente homomórfico (FHE): permite realizar formas específicas de operaciones algebraicas en texto cifrado. El resultado aún está cifrado y el resultado descifrado es coherente con el resultado de la misma operación en texto sin formato. En comparación con la prueba de conocimiento cero, la mayor ventaja del cifrado totalmente homomórfico es que le da a la nube la capacidad de realizar cálculos sobre datos cifrados, protegiendo así la información confidencial del acceso de terceros.
El cifrado totalmente homomórfico (FHE) se puede descomponer para comprender:
HE en FHE significa tecnología de cifrado homomórfico. Su característica principal es que permite cálculos y operaciones en texto cifrado, y estas operaciones se pueden asignar directamente a texto sin formato, es decir, las propiedades matemáticas de los datos cifrados permanecen sin cambios;
La F en FHE significa que este homomorfismo ha alcanzado un nuevo nivel, permitiendo cálculos y operaciones ilimitados con datos cifrados.
Comparación de FHE con ZK y MPC
En el ámbito de la privacidad, las tres tecnologías a la vanguardia de la tecnología de la industria son: FHE, ZK y MPC.
El cifrado totalmente homomórfico (FHE) puede realizar varias operaciones en datos cifrados sin descifrarlos primero, lo que permite proteger extremadamente la privacidad de los datos. Al mismo tiempo, FHE ofrece sólidas garantías de seguridad para áreas como la computación en la nube y blockchain.
La prueba de conocimiento cero (ZK) es una tecnología de criptografía avanzada que desempeña un papel clave en la protección de la privacidad de los datos y garantizar la exactitud de los hechos. A través de ZK, una parte puede demostrar la autenticidad de una determinada declaración a otra parte sin revelar los datos específicos relacionados con la declaración, protegiendo así eficazmente la privacidad del interesado. Especialmente en la creación de soluciones de escalamiento de blockchain, ZK se usa ampliamente, como zk-rollups.
La computación multipartita (MPC) es un modelo informático basado en tecnología de criptografía que puede proteger los datos privados de los participantes y completar tareas informáticas sin exponer entradas privadas. La tecnología MPC permite que varias partes participen en el cálculo sin filtrar información privada al descomponer el proceso de cálculo en múltiples pasos e introducir operaciones de cifrado y descifrado en cada paso.
Como se puede ver en la comparación anterior, la tecnología FHE se enfoca en realizar cálculos sin descifrar los datos, protegiendo así la privacidad de los datos; la tecnología ZK se enfoca en demostrar la exactitud de las declaraciones y al mismo tiempo se compromete a proteger la privacidad de las declaraciones; La informática segura multipartita garantiza la privacidad y seguridad de los participantes durante el proceso informático.
La importancia de la FHE
Mejor protección de la privacidad y la seguridad: FHE garantiza la privacidad y la seguridad de los datos durante el procesamiento y el cálculo mediante el cifrado de datos, evitando así fugas y ataques de datos. Este método de cifrado utiliza principios matemáticos y tecnología de criptografía para hacer posible realizar cálculos seguros en un entorno de computación en la nube. Durante el proceso de cálculo, nadie, incluido el procesador de datos, puede ver el contenido original de los datos, lo que impide el contenido original. de ser expuestos. Finalidad de los datos.
Tiene más escenarios de uso: FHE se puede aplicar para el procesamiento seguro de datos en el campo financiero, la protección de la privacidad en el campo médico, la computación en la nube segura, la votación electrónica, la transmisión segura de datos en Internet de las cosas y otros campos. A través de la tecnología FHE, varias industrias pueden lograr un procesamiento y transmisión seguros de datos, garantizar la seguridad de la información de privacidad del usuario y promover el desarrollo digital e inteligente de diversas industrias. Por lo tanto, FHE tiene una gama más amplia de escenarios de aplicación que ZK y MPC tanto en Web 2 como en Web 3.
Proyectos clave en el campo FHE
Existir
Zama es un proyecto que se centra en la tecnología de cifrado totalmente homomórfico.
Este proyecto se centra en desarrollar y promover soluciones FHE para proteger la privacidad de los datos en el campo de blockchain y la inteligencia artificial. El cifrado totalmente homomórfico es la tecnología central de Zama. Esta tecnología permite realizar cálculos arbitrarios sobre datos cifrados sin descifrarlos, garantizando así la privacidad de los datos durante el procesamiento. Zama proporciona un potente conjunto de bibliotecas y soluciones FHE de código abierto que permiten a todos, desde desarrolladores independientes hasta grandes empresas, crear aplicaciones cifradas de extremo a extremo sin saber nada sobre criptografía para comenzar.
Los productos y servicios de Zama están dirigidos principalmente a industrias como la atención sanitaria, los servicios financieros, la publicidad, la defensa, la biometría y la seguridad gubernamental. A través de su tecnología, Zama puede proporcionar soluciones de contratos inteligentes y aprendizaje automático que preservan la privacidad a estas industrias. Además, Zama participa activamente en varios proyectos de cooperación para promover aún más la aplicación de su tecnología FHE. Por ejemplo, trabajar con Mind Network para integrar su solución Concrete ML en la red de verificación FHE de Mind Network, estableciendo un nuevo estándar para la verificación descentralizada de IA. Coopere con Privasea para explorar conjuntamente los campos de la IA, la seguridad de los datos y el aprendizaje automático, y desarrolle una serie de aplicaciones de IA que protejan la privacidad basadas en la plataforma ZAMA-ConcreteML.
Zama ha completado una ronda de financiación Serie A de 73 millones de dólares, liderada por Multicoin Capital y Protocol Labs, con la participación de Metaplanet, Blockchange Ventures, Vsquared Ventures y Stake Capital.
Fénix
Fhenix es una solución de Capa 2 basada en Ethereum impulsada por FHE Rollups y FHE Coprocesadores.
Fhenix es totalmente compatible con Ethereum Virtual Machine (EVM) y brinda soporte completo para el lenguaje Solidity. Puede ejecutar contratos inteligentes basados en FHE e implementar cálculos confidenciales en la cadena. A diferencia de otras soluciones, Fhenix no utiliza zkFHE, pero adopta Optimistic Rollup en lugar de ZK Rollup. También utiliza la tecnología FHE de Zama para lograr la confidencialidad en la cadena a través de fhEVM y se centra en la tecnología TFHE (Threshold FHE). La tecnología TFHE puede lograr un cifrado totalmente homomórfico con la participación de múltiples partes, proporcionando una solución más confiable para proteger la privacidad del usuario y la seguridad de los datos. El lanzamiento de Fhenix traerá más protección de la privacidad y seguridad al ecosistema Ethereum y promoverá la aplicación y el desarrollo de la tecnología blockchain en más campos.
El 2 de abril de 2024, Fhenix anunció que cooperaría con EigenLayer para desarrollar el coprocesador FHE, con la esperanza de introducir FHE en contratos inteligentes. El llamado "coprocesador FHE" se centra en realizar cálculos sobre datos cifrados sin descifrar primero la información. Las tareas de cálculo FHE no necesitan ser manejadas en Ethereum, L2 o L3, sino que las maneja un procesador designado. El coprocesador FHE estará protegido por los mecanismos de participación FHE Rollup y EigenLayer de Fhenix. Según la hoja de ruta, Fhenix planea lanzar la red principal en enero de 2025.
En septiembre de 2023, Fhenix completó una ronda de financiación inicial de 7 millones de dólares, liderada por Sora Ventures, Multicoin Capital y Collider Ventures, con la participación de Node Capital, Bankless, HackVC, TaneLabs y Metaplanet. Al combinar tecnología de cifrado totalmente homomórfica y soluciones Ethereum L2, el proyecto Fhenix aporta capacidades informáticas confidenciales innovadoras al campo blockchain y muestra un amplio potencial de aplicación en múltiples campos.
Red secreta
Secret Network es un proyecto blockchain centrado en la privacidad diseñado para brindar protección de la privacidad para aplicaciones descentralizadas (DApps). El proyecto permite a los desarrolladores crear nuevos tipos de aplicaciones sin permiso que preserven la privacidad.
Secret Network es una cadena de bloques de Capa 1 construida con Cosmos SDK y Tendermint BFT. Es una plataforma de contratos inteligentes centrada en la privacidad. Es el primer proyecto que ofrece contratos inteligentes privados en la red principal. El proyecto mejora sus capacidades de protección de la privacidad mediante la integración de la tecnología Intel SGX (Software Guard Extensions). Secret Network originalmente se llamaba Enigma. Inicialmente esperaba depender del ecosistema Ethereum para su desarrollo. Sin embargo, debido a cuellos de botella en el rendimiento, se cambió para desarrollar una cadena pública independiente que admita la computación de privacidad a través del SDK de Cosmos. Esta cadena no sólo admite la informática privada, sino que también permite la interoperabilidad con otros ecosistemas de Cosmos, aportando privacidad a una amplia gama de redes blockchain.
La principal innovación tecnológica de Secret Network radica en su Intel SGX integrado, que le permite brindar a los usuarios privacidad de datos mientras mantiene la transparencia de la cadena de bloques. A través de sus características únicas de protección de la privacidad, Secret Network proporciona privacidad de datos para aplicaciones Web 3.0 y promueve el desarrollo de las finanzas descentralizadas y otros campos.
Protector solar
Sunscreen es un proyecto blockchain centrado en la privacidad que proporciona a los ingenieros soluciones para crear e implementar aplicaciones privadas utilizando tecnologías criptográficas como FHE.
La compañía ha abierto su propio compilador FHE, un compilador nativo basado en Web3 que puede convertir funciones ordinarias de Rust en funciones privadas equivalentes a FHE, proporcionando un alto rendimiento para operaciones aritméticas (como DeFi) sin la necesidad de aceleración de hardware. Además, el compilador FHE admite el esquema BFV FHE. Mientras tanto, Sunscreen está trabajando en la construcción de un compilador ZKP que sea compatible con el compilador FHE para garantizar la integridad computacional, aunque a una velocidad general más lenta al probar operaciones homomórficas. Además, la empresa también busca un sistema de almacenamiento descentralizado para almacenar texto cifrado FHE.
En su hoja de ruta futura, Sunscreen primero admitirá transacciones privadas en la red de prueba, luego admitirá programas privados predeterminados y, finalmente, permitirá a los desarrolladores escribir programas privados arbitrarios utilizando sus compiladores FHE y ZKP.
En julio de 2022, Sunscreen completó una ronda de financiación inicial de 4,65 millones de dólares, liderada por Polychain Capital, Coinbase Ventures, dao 5, etc. También participaron en la inversión inversores individuales como Naval Ravikan, el fundador de Entropy, Tux Pacific, etc. Sunscreen, cuyos cofundadores incluyen a Ravital Solomon y MacLane Wilkison, cofundador de la red de privacidad NuCypher, tiene como objetivo facilitar a los ingenieros la creación de aplicaciones basadas en cifrado totalmente homomórfico. Anteriormente, Sunscreen había recibido 570.000 dólares en financiación Pre-Seed.
Red mental
Mind Network es una capa de replanteo impulsada por Zama que tiene como objetivo habilitar HTTPZ (una visión para una Internet cifrada de extremo a extremo).
Los productos de la red incluyen MindLayer, el esquema de restablecimiento de FHE para redes AI y DePIN, MindSAP, el protocolo de dirección sigilosa autorizado por FHE, y MindLake, el FHE DataLake creado sobre la red de validadores FHE. Los usuarios pueden volver a apostar tokens LST de BTC y ETH en Mind Network a través de MindLayer, y se introduce el validador mejorado FHE para lograr un proceso de verificación y cálculo cifrado de extremo a extremo. Al mismo tiempo, introduce un mecanismo de consenso de Prueba de Inteligencia (PoI) diseñado específicamente para tareas de aprendizaje automático de IA para garantizar una distribución justa y segura entre los validadores de FHE. Los cálculos FHE también se pueden acelerar mediante hardware. MindLake es un paquete acumulativo de almacenamiento de datos para el cálculo de datos cifrados en cadena. Además, Mind Network está lanzando cadenas Rollup junto con AltLayer, EigenDA y Arbitrum Orbit. Se ha lanzado la red de prueba de Mind Network. En junio de 2023, Mind Network completó una ronda inicial de financiación de 2,5 millones de dólares de inversores como Binance Labs, Comma 3 Ventures, SevenX Ventures, HashKey Capital, Big Brain Holdings, Arweave SCP Ventures, Mandala Capital, etc. Al mismo tiempo, fue seleccionado para el programa de incubación de la quinta temporada de Binance Labs, fue seleccionado para el programa Chainlink BUILD y recibió la beca de la Fundación Ethereum.
Privacidad
Privasea es un proyecto de red informática distribuida que integra el aprendizaje automático con cifrado totalmente homomórfico (FHEML). También lanzó la DApp "ImHuman" basada en la tecnología FHE para garantizar la ejecución segura de la "verificación facial" (PoH).
Una vez que un usuario crea una cuenta ImHuman, no puede recuperar su contraseña si la olvida. ImHuman utilizará la cámara frontal para escanear la imagen de la cara y cifrarla en el teléfono móvil. No se enviará a ningún servidor y Privasea no tiene permiso para acceder a ella. La imagen facial cifrada se enviará al servidor de Privasea y se utilizará para generar un NFT personal para completar la verificación facial. Los usuarios que pasen la verificación de PoH recibirán lanzamientos aéreos exclusivos. Actualmente, ImHuman solo se lanza en Google Play y pronto estará disponible en App Store. Privasea también ha establecido la infraestructura AI DePIN Privasea AI Network, que se ha lanzado como una red de prueba. Al establecer una red informática descentralizada, la red de prueba proporciona recursos informáticos distribuidos escalables para las tareas de IA de FHE, reduciendo así el riesgo del procesamiento de datos centralizado. La solución FHE de Privasea está impulsada por el aprendizaje automático concreto de Zama. En marzo de 2024, Privasea ha completado una ronda de financiación inicial de 5 millones de dólares, con inversores como Binance Labs, Gate Labs, MH Ventures, K 300, QB Ventures, CryptoTimes, etc. En abril, Privasea completó una nueva ronda de financiación estratégica, con inversores como OKX Ventures, la incubadora de SoftBank Tanelabs, etc.
FHE Seguimiento de Riesgos
La eficiencia de FHE es baja: en la industria blockchain actual, debido a las limitaciones de la potencia informática y los algoritmos, es muy difícil implementar la tecnología ZK. La potencia informática requerida por FHE es 4-5 órdenes de magnitud mayor que ZK (aproximadamente 1000-10000 veces), por lo que es muy difícil implementar FHE completamente en esta etapa. En esta etapa, solo se pueden realizar los cálculos de suma y resta de FHE, pero esto aún requiere una gran cantidad de cálculos, lo que conducirá a una eficiencia de cálculo relativamente baja y requerirá una gran cantidad de potencia informática, y el costo también aumentará significativamente. .
La demanda del mercado de FHE no es fuerte: aunque la adopción de FHE puede resolver los problemas que enfrentan algunas industrias, la implementación basada en FHE es más difícil y costosa, lo que resulta en menos proyectos dispuestos a adoptar FHE. Y para la mayoría de los usuarios, la privacidad es una necesidad trivial. Como servicio público, pocas personas están dispuestas a pagar una prima por la privacidad. La demanda de FHE en el mercado no es fuerte, lo que lleva al hecho de que la voluntad de los distintos participantes del proyecto para desarrollar FHE no es muy fuerte. Por lo tanto, FHE ha estado en una etapa de desarrollo estancado en los últimos años y no tiene una aplicación real.
Infraestructura de potencia informática débil: la premisa básica para poder realizar FHE es que se requiere una gran cantidad de potencia informática. Los hechos del cálculo aditivo de FHE han demostrado que la CPU no puede satisfacer las necesidades informáticas más básicas de FHE. ASIC simplemente puede hacerlo. Pero ahora el mundo se encuentra en una etapa de escasez de potencia informática debido al auge de la industria de la inteligencia artificial. Está previsto que las GPU de NVIDIA se produzcan hasta 2025, y los proyectos de potencia informática descentralizada en la industria de las criptomonedas enfrentan dificultades debido a la La falta de potencia informática total y los problemas de ancho de banda de los equipos de hardware, como TPS y TPS, no cumplen con las condiciones para desarrollar FHE. En este contexto de escasez de potencia informática, no es realista desarrollar la pista FHE a gran escala.
Resumir
En primer lugar, FHE, como Santo Grial de la criptografía, puede utilizar su algoritmo único para permitir que terceros realicen cualquier cantidad de cálculos y operaciones con datos cifrados sin descifrarlos, lo que brinda nuevas posibilidades para la informática de privacidad. La tecnología FHE puede proteger eficazmente la privacidad de los datos del usuario y al mismo tiempo lograr compartir y procesar datos de forma segura. No solo en la industria de las criptomonedas, sino también en todos los ámbitos de la vida de la sociedad real, también puede desempeñar un papel innovador y resolver los problemas de privacidad existentes en todos los ámbitos de la vida.
En segundo lugar, como vía inicial, FHE enfrenta muchas dificultades. La eficiencia de FHE está limitada por las limitaciones de la potencia informática y los algoritmos en la industria blockchain actual, lo que dificulta la implementación de la tecnología FHE. Aunque FHE puede resolver algunos problemas de la industria, la potencia informática requerida es entre 1.000 y 10.000 veces mayor que la de ZK. Por lo tanto, en la actualidad solo puede realizar cálculos de suma y resta de FHE. Su aplicación está limitada por la baja demanda del mercado y la débil infraestructura informática. El impacto ha provocado un estancamiento en el desarrollo de FHE.
En general, FHE es una vía muy prometedora y pionera. La tecnología FHE puede proteger eficazmente la privacidad de los datos del usuario y al mismo tiempo lograr compartir y procesar datos de forma segura. Sin embargo, FEH tiene muchas dificultades en su implementación debido a la infraestructura limitada y la baja demanda del mercado debido a problemas de eficiencia y costos. Por lo tanto, FHE es una dirección para el desarrollo futuro de la industria de las criptomonedas, pero aún se encuentra en sus primeras etapas y no tiene las condiciones para la aplicación de su proyecto.
