Mind Network est la première solution de re-staking basée sur FHE conçue pour les réseaux IA et PoS.

Le Saint Graal de la cryptographie - Chiffrement entièrement homomorphe

Le 5 mai, le fondateur d'Ethereum, Buterin, a de nouveau partagé son article FHE (cryptage entièrement homomorphe) 2020 sur Twitter, qui a également continué à susciter l'attention et les discussions de tous sur l'application de la technologie FHE. L’article de V God fournit une introduction approfondie aux principes mathématiques pertinents, version originale anglaise.

FHE (Fully Homomorphic Encryption) en chinois est un calcul de cryptage entièrement homomorphique. Comme ZK, il s'agit de l'un des domaines frontières de la cryptographie et est également connu comme le Saint Graal de la cryptographie.

En termes simples, le chiffrement entièrement homomorphe effectue des calculs directs sur les données chiffrées sans décryptage.

Lorsque 1+2, il est facile d'obtenir le résultat 3, mais après le cryptage, Encrypt(1)+Encrypt(2), vous pouvez toujours obtenir Encrypt(3), c'est FHE, calcul du texte chiffré = calcul du texte en clair crypté.

Contrairement à ZK, l'application FHE dans Web3 se concentre davantage sur la confidentialité et la sécurité des données. Il n'est pas difficile de constater dans l'application actuelle que ZK se concentre davantage sur l'expansion.

Bien que Web3 soit plus familier avec la technologie ZK, principalement ZKRollup, FHE libère progressivement son potentiel unique dans de nombreux domaines, notamment l'IA.

Réseau d'esprit

Mind Network est la première solution de re-staking basée sur FHE conçue pour les réseaux IA et PoS.

Tout comme EigenLayer est une solution de réengagement pour l'écosystème Ethereum, Mind est une solution de réengagement pour le domaine de l'IA. Grâce aux solutions de sécurité de réengagement et de consensus FHE, la sécurité économique symbolique et la sécurité des données du réseau d'IA décentralisé sont garanties.

À en juger par l’expérience de l’équipe, les principaux membres de Mind sont des professeurs et des docteurs en IA, sécurité et cryptographie, issus d’institutions telles que Cambridge, Google, Microsoft et IBM. Les membres principaux ont été sélectionnés parmi les 12 boursiers de la Fondation Ethereum au monde et travaillent avec l'équipe de recherche de la Fondation Ethereum pour mener des recherches dans le domaine de la cryptographie et de la sécurité. La première solution FHE + Stealth Address de Mind - MindSAP (lien vers le document de recherche, veuillez lire le texte original par vous-même), a résolu le problème du problème ouvert d'adresse furtive soulevé par Buterin et a suscité beaucoup d'attention dans la communauté Ethereum. a publié de nombreux articles et discours.

Mind Network a été sélectionné dans l'incubateur Binance en 2023 et a réalisé un cycle de financement de démarrage de 2,5 millions de dollars américains avec la participation d'institutions bien connues telles que Binance. Dans le même temps, il a reçu la bourse de recherche de la Fondation Ethereum, a été sélectionné dans le programme Chainlink Build et est devenu un partenaire de distribution signé par Chainlink.

En février 2024, Mind Network est devenu un partenaire clé de la célèbre société de cryptographie ZAMA dans le domaine FHE.

Récemment, Mind Network a encore accéléré l'expansion de son territoire écologique, en fournissant des services de sécurité de consensus de réseau d'IA pour io.net, Singularity, Nimble, Myshell, AIOZ, etc., des solutions FHE Bridge pour Chainlink CCIP et IPFS, Arweave, Greenfield, etc. Service de stockage de sécurité des données AI.

FHE+AI, face aux principaux problèmes de l'IA

Lors de la conférence Web3 de Hong Kong en avril de cette année, Vitalik a exprimé ses attentes futures concernant FHE dans des scénarios tels que le vote crypté. En tant qu'avant-garde de la cryptographie, FHE est également la direction extrême de la cryptographie poursuivie par Ethereum.

Le fondateur de ZAMA a récemment publié un article sur son « Master Plan ». A décrit la vision de l'entreprise de créer un réseau crypté de bout en bout HTTPZ (« Z » signifie « Zero Trust », Zero Trust) et a proposé de rendre FHE omniprésent dans les domaines de la blockchain et de l'intelligence artificielle.

Plusieurs liens sur lesquels le domaine de l'IA se concentre, notamment la formation, le réglage, l'utilisation et l'évaluation, sont tous confrontés au même problème dans le processus de décentralisation, à savoir comment supprimer l'hypothèse de confiance. Par exemple:

  • Lors de la formation du modèle d'IA, une validation croisée est nécessaire pour sélectionner les meilleurs résultats de formation.

  • Avant d'utiliser les services d'IA, les services existants doivent être classés pour déterminer le meilleur service.

  • Les modèles d'IA nécessitent également un réglage et une itération continus, ainsi qu'une évaluation indépendante.

Ces liens reposent tous sur l'hypothèse de conformité et de confiance dans les grandes entreprises dans des scénarios centralisés, et les grandes entreprises apportent confiance et approbation pour ne pas faire le mal.

Cependant, dans le processus de décentralisation, sans aval de crédit, il est difficile de vérifier si la collaboration de tous les participants est juste et efficace. C'est précisément l'objectif de l'autonomisation de FHE.

Par exemple

  • Lorsque le modèle d'IA doit être validé de manière croisée pendant la formation, les meilleurs résultats de formation sont sélectionnés par vote secret, supprimant les hypothèses similaires à celles d'OpenAI.

  • Lorsque les services d'IA doivent classer les services existants avant de les utiliser, déterminez la qualité de service de chaque service grâce à une notation anonyme et supprimez l'hypothèse de confiance dans quelque chose comme l'AI ​​AppStore.

  • Les modèles d’IA doivent également être continuellement ajustés et itérés lorsqu’une évaluation indépendante est requise, des évaluations crédibles doivent être réalisées au moyen d’inspections par échantillonnage aléatoire afin d’éliminer l’hypothèse de confiance dans l’agence d’évaluation.

La participation de FHE peut également permettre à l’IA d’atteindre une confiance zéro, compensant ainsi l’hypothèse de confiance selon laquelle ZK nécessite également une agrégation hors chaîne.

Il existe de nombreux exemples d’IA qui peuvent être cités, notamment le Zero Trust qui permet aux agents IA et aux multi-agents de mieux réaliser une interconnexion intelligente et d’atteindre une gouvernance douce.

Dans le même temps, les caractéristiques uniques de calcul du texte chiffré de FHE peuvent également résoudre deux autres problèmes difficiles : la confidentialité et la propriété des données :

  • Qui peut voir nos données ? =Confidentialité des données

  • À qui appartiennent les données que l’IA nous fournit ? = Propriété des données

FHE peut se rendre compte que les données sont toujours cryptées du côté de l'utilisateur et n'existent que sous forme de texte chiffré en dehors de l'utilisateur, y compris le stockage + la transmission + le calcul.

Jusqu'à présent, à l'exception de FHE, les données ne peuvent être cryptées que pendant le stockage et la transmission, mais une fois le calcul impliqué, le texte chiffré doit être déchiffré en texte clair, ce qui fait simplement perdre à l'utilisateur la propriété des données. Il existe de nombreux exemples de ce type dans la vie réelle. Une fois que vos données en clair sont copiées par d'autres, d'autres peuvent en faire de nombreuses copies. Les utilisateurs n'ont aucun moyen de savoir si d'autres utilisent vos données et ne peuvent se fier qu'à l'auto-déclaration de l'utilisateur et à celle de tiers. -surveillance du parti. FHE permet la copie des données chiffrées de l'utilisateur, mais le consentement de l'utilisateur doit être requis pour le déchiffrement et lorsque les données en clair doivent être vues. Les utilisateurs peuvent alors ressentir la dynamique des données à tout moment, les rendant ainsi disponibles et échangeables mais non visibles, ce qui protège non seulement la confidentialité des données, mais protège également véritablement la propriété des données.

Une telle fonctionnalité est nécessaire de toute urgence pour AI + Web3. Elle permet à chacun de participer de manière publique et de parvenir à un consensus de manière cryptée, ce qui peut empêcher les actes malveillants et le gaspillage.

La prochaine grande nouveauté de l’IA

De ce point de vue, la combinaison de l’IA et du Web3 est inévitable. FHE est pour l’IA ce qu’est la prochaine grande nouveauté pour Apple.

Récemment, IO.NET et Mind Network ont ​​annoncé une coopération approfondie pour créer des solutions visant à améliorer la sécurité et l'efficacité de l'intelligence artificielle. IO.NET apporte la solution de chiffrement entièrement homomorphe de Mind Network à sa plate-forme informatique distribuée pour contribuer à renforcer la sécurité de ses produits.

Les détails de la coopération sont disponibles sur : Mind Network et io.net s'associent pour une sécurité et une efficacité avancées de l'IA.

IO.NET utilise l'informatique distribuée pour prendre un bon départ pour la combinaison de l'IA et du FHE.

En prenant IO.NET comme exemple, les utilisateurs fournissent la puissance de calcul et les développeurs d'IA louent la puissance de calcul.

Lorsqu'un développeur aborde un projet d'IA et présente une exigence, celle-ci est divisée par le système et calculée avec la puissance de calcul fournie par l'utilisateur.

Plusieurs problématiques se posent actuellement : à qui la puissance de calcul est-elle louée ? Les résultats calculés sont-ils corrects ? La vie privée des deux parties sera-t-elle révélée lors de la location de puissance de calcul ?

1. Quelle puissance de calcul dois-je louer ?

Dans des circonstances normales, la tâche de test est utilisée pour sélectionner quel nœud, c'est-à-dire que les exigences sont publiées de temps en temps pour tester quels nœuds sont en ligne et prêts à accepter les exigences.

Au cours de ce processus, une manipulation ciblée des nœuds concernés peut avoir lieu pour obtenir la priorité, à l'instar des attaques MEV.

À cet égard, Mind fournit un mécanisme de distribution équitable via FHE. Étant donné que les requêtes et les données sont cryptées, les nœuds ne peuvent pas faire de choix favorables sur cette base.

2. Les résultats calculés sont-ils corrects ?

En informatique distribuée, s'assurer que les résultats des calculs sont corrects nécessite un certain consensus, c'est-à-dire un vote.

Lorsque les nœuds connaissent les résultats de sélection des autres, des votes de suivi peuvent avoir lieu, entraînant des résultats injustes et incorrects.

Calcul crypté FHE, les résultats du vote entre les nœuds sont mutuellement cryptés, mais ils peuvent toujours participer au calcul final, garantissant ainsi l'équité des résultats.

3. La vie privée des deux parties sera-t-elle révélée lors de la location de puissance de calcul ?

Le cœur de FHE est la sécurité des données. Elles sont cryptées pendant le calcul et les problèmes à calculer sont également cryptés. Naturellement, il n'y aura aucune fuite de confidentialité.

En regardant les choses du point de vue du resttaking :

IO.NET lui-même peut être considéré comme un réseau PoS. Les nœuds doivent engager des jetons IO afin d'obtenir des récompenses IO grâce à leur contribution en puissance de calcul.

Le problème possible est alors le suivant : le prix du jeton promis fluctue trop, ce qui affectera les vérificateurs et la sécurité du réseau.

La solution de Mind à ce problème est le Dual Staking ou même le Triple Staking.

Le Staking prend en charge les jetons de staking liquides BTC/ETH et les jetons de réseau AI de premier ordre, diversifiant les risques et augmentant la sécurité globale du réseau. Il s’agit essentiellement d’une version avancée de la sécurité partagée de Resttaking.

Dans le même temps, Mind prend également en charge le jalonnement à distance pour les actifs LST/LRT, aucune chaîne croisée n'est requise pour garantir la sécurité des actifs.

Il y a quelques jours, Mind vient également de terminer la tâche testnet Glaxe. Plus de 650 000 utilisateurs actifs ont participé, générant 3,2 millions de données de transactions testnet.

Selon les informations officielles, le protocole réseau officiel de Mind sera également lancé dans un avenir proche, vous pouvez donc y prêter attention.

Résumer

En général, nous avons constaté que même si Mind parle de FHE et d'IA, le mot clé est en réalité « sécurité » et utilise la cryptographie pour résoudre divers problèmes de sécurité fondamentaux.

Le retaking est une sécurité économique symbolique ; le Remote Staking est la sécurité des actifs ; FHE est la sécurité des données ; AI+FHE est une sécurité consensuelle.

La construction de la blockchain est basée sur la cryptographie, et peut-être que les futures réponses se trouveront dans la cryptographie.

En plus des réseaux d'IA, Mind Network étend également le champ d'application des solutions et coopère dans plusieurs directions telles que le stockage décentralisé, le réseau EigenLayer AVS, le sous-réseau Bittensor et les ponts inter-chaînes, démontrant l'énorme potentiel de FHE.

Dans le Web3 en 2024, si le domaine de la cryptographie est lancé par ZK, alors FHE sera le thème principal du second semestre. Dans le même temps, la popularité de l’IA reste élevée. Avec la triple bénédiction narrative de AI+FHE+Restaking, ainsi que l’investissement de la Fondation Ethereum et de Binance, Mind peut-il prendre la direction de FHE ? mainnet, sera révélé bientôt.