Auteur : Poopman, Ouro Research ; Traduction : 0xjs@金财经
FHE ouvre la possibilité d'effectuer des calculs sur des données cryptées sans décryptage.
Lorsqu'il est combiné avec blockchain, MPC, ZKP (évolutivité), FHE offre la confidentialité nécessaire et prend en charge divers cas d'utilisation en chaîne.
Cet article donne un bref aperçu de la situation actuelle de FHE.
Je présenterai : 1. Le contexte de FHE ; 2. Comment fonctionne FHE ? 3. 5 domaines de l'écosystème FHE ; 4. Défis et solutions actuels de FHE.
1. Origines
FHE a été proposé pour la première fois en 1978, mais en raison de sa grande complexité informatique, il n’a pas été pratique pendant longtemps et est resté au niveau théorique.
Ce n'est qu'en 2009 que Craig a développé un modèle viable pour la FHE, et depuis lors, l'intérêt de la recherche pour la FHE est monté en flèche.
En 2020, Zama a lancé TFHE et fhEVM, faisant de FHE le centre d'attention dans le domaine du cryptage.
Depuis lors, nous avons assisté à l’émergence de FHE L1/L2 compatibles EVM généraux tels que Fhenix, Inco Network et le compilateur FHE Sunscreen Tech.
2. Comment fonctionne la FHE ?
Vous pouvez imaginer qu'il y a une boîte aveugle avec des puzzles à l'intérieur. Cependant, une boîte aveugle ne peut rien apprendre sur le puzzle que vous lui proposez, mais elle peut toujours calculer les résultats mathématiquement.
Certains cas d'utilisation de FHE incluent : l'informatique privée en chaîne, le cryptage des données en chaîne, les contrats intelligents privés sur les réseaux publics, l'ERC20 confidentiel, le vote privé, les enchères aveugles NFT, le MPC plus sécurisé, la protection de premier plan, les ponts sans confiance, etc. .
3. Écosystème FHE
Dans l'ensemble, le modèle de FHE en chaîne peut être résumé en 5 domaines : 1. FHE général ; 2. FHE/HE pour des cas d'utilisation spécifiques (applications) ; 4. FHE avec IA ;
1. Blockchain et outils universels FHE
Ils constituent l’épine dorsale de la confidentialité de la blockchain. Cela inclut les SDK, les coprocesseurs, les compilateurs, les nouveaux environnements d’exécution, la blockchain, les modules FHE…
Le plus difficile est d’introduire FHE dans EVM, c’est-à-dire fhEVM.
inclure:
fhEVM：Zama、Fhenix、Réseau Inco、Fair Math
Outils/infrastructure FHE : Octra, Sunscreen Tech, Fairblock, Dero, Arcium (anciennement Elusiv), Shibarium
Vous trouverez ci-dessous un résumé en une phrase de chaque projet.
2. FHE/HE adapté aux applications spéciales
Penum : Cosmos Dex multi-chaînes (appchain) utilisant tFHE pour les swaps/pools protégés.
zkHoldem : Un jeu de poker sur Manta Network qui utilise HE et ZKP pour prouver l'équité du jeu.
3. Matériel d'accélération
L'amorçage pour réduire la croissance du bruit est crucial chaque fois que FHE est utilisé pour des calculs intensifs tels que FHE-ML. Des solutions telles que l'accélération matérielle jouent un rôle important en facilitant le démarrage, les ASIC étant les plus performants.
Les membres dans l'espace matériel incluent : Optalysys, Chain Reaction, Ingonyama, Cysic
Chaque entreprise est spécialisée dans la production de matériel, tel que des puces, des ASIC et des semi-conducteurs, capables d'accélérer le démarrage/le calcul du FHE.
4、AI X HE
Récemment, l’intégration de FHE dans l’IA/ML a suscité un intérêt croissant. Parmi eux, FHE empêche les machines d'apprendre des informations sensibles lors de leur traitement et assure la confidentialité des données, des modèles et des sorties tout au long du processus.
Les membres AI x FHE incluent : Mind Network, Sight AI, BasedAI, Privasea
5. « Solutions alternatives »
Certains n'utilisent pas FHE, mais utilisent MPC pour protéger les données de grande valeur et effectuer des « calculs aveugles », tandis que d'autres utilisent ZKSNARK pour garantir l'exactitude des calculs FHE sur les données cryptées.
Ce sont : le réseau Nillion, Pado Labs
4. Défis et solutions rencontrés par FHE
Contrairement à ZK et MPC, FHE en est encore à ses débuts.
Les principaux défis comprennent :
Performances lentes : actuellement, les contrats intelligents privés utilisant fh-EVM n'ont que 5 TPS. De plus, TFHE fonctionne désormais environ 1 000 fois plus lentement que les données pures.
Pas assez convivial pour les développeurs : il manque toujours des algorithmes standardisés et des outils FHE globalement pris en charge.
Surcharge de calcul élevée (coût) : peut conduire à une centralisation des nœuds en raison de la gestion du bruit et du guidage de calculs complexes.
Risques FHE en chaîne non sécurisés : pour tout système de décryptage à seuil sécurisé, les clés de décryptage sont réparties entre les nœuds. Cependant, en raison des frais généraux élevés du FHE, cela peut entraîner un nombre plus petit de validateurs et donc une probabilité plus élevée de collusion.
solution:
Démarrage programmable : il permet d'appliquer des calculs lors du démarrage, augmentant ainsi l'efficacité tout en restant spécifiques à l'application.
Accélération matérielle : développez des ASIC, des GPU et des FPGA avec les bibliothèques OpenFHE pour accélérer les performances FHE.
Meilleur système de décryptage de seuil : en bref, pour rendre le FHE en chaîne plus sécurisé, nous avons besoin d'un système (pourrait être MPC) qui garantit : une faible latence, une barrière d'entrée décentralisée plus faible pour les nœuds, une tolérance aux pannes.