Zalety szyfrowania w pełni homomorficznego: W porównaniu z tradycyjnymi algorytmami szyfrowania jego unikalną cechą jest to, że strona trzecia może wykonać dowolną liczbę obliczeń i operacji na zaszyfrowanych danych bez ich deszyfrowania, co zapewnia nowe możliwości w zakresie prywatności.
Definicja FHE
Szyfrowanie w pełni homomorficzne (FHE): umożliwia wykonywanie określonych form operacji algebraicznych na zaszyfrowanym tekście. Wynik jest nadal szyfrowany, a odszyfrowany wynik jest zgodny z wynikiem tej samej operacji na tekście jawnym. W porównaniu z dowodem z wiedzą zerową największą zaletą w pełni homomorficznego szyfrowania jest to, że daje chmurze możliwość wykonywania obliczeń na zaszyfrowanych danych, chroniąc w ten sposób wrażliwe informacje przed dostępem osób trzecich.
Szyfrowanie w pełni homomorficzne (FHE) można rozbić, aby zrozumieć:
HE w FHE oznacza technologię szyfrowania homomorficznego. Jej podstawową cechą jest to, że umożliwia obliczenia i operacje na zaszyfrowanym tekście, a operacje te można bezpośrednio odwzorować na zwykły tekst, co oznacza, że właściwości matematyczne zaszyfrowanych danych pozostają niezmienione;
Litera F w FHE oznacza, że ten homomorfizm osiągnął nowy poziom, umożliwiając nieograniczone obliczenia i operacje na zaszyfrowanych danych.
Porównanie FHE z ZK i MPC
Na ścieżce prywatności trzy technologie przodujące w technologii branżowej to: FHE, ZK i MPC.
W pełni homomorficzne szyfrowanie (FHE) umożliwia wykonywanie różnych operacji na zaszyfrowanych danych bez ich uprzedniego odszyfrowania, co pozwala na wyjątkową ochronę prywatności danych. Jednocześnie FHE zapewnia silne gwarancje bezpieczeństwa w obszarach takich jak przetwarzanie w chmurze i blockchain.
Dowód wiedzy zerowej (ZK) to zaawansowana technologia kryptograficzna, która odgrywa kluczową rolę w ochronie prywatności danych i zapewnieniu poprawności merytorycznej. Za pośrednictwem ZK jedna strona może udowodnić drugiej stronie autentyczność określonego oświadczenia, nie ujawniając przy tym konkretnych danych związanych z oświadczeniem, skutecznie chroniąc w ten sposób prywatność osoby, której dane dotyczą. Szczególnie przy budowaniu rozwiązań skalujących blockchain, ZK jest szeroko stosowany, np. zk-rollupy.
Obliczenia wielostronne (MPC) to model obliczeniowy oparty na technologii kryptograficznej, który może chronić prywatne dane uczestników i wykonywać zadania obliczeniowe bez ujawniania prywatnych danych wejściowych. Technologia MPC umożliwia wielu stronom udział w obliczeniach bez wycieku prywatnych informacji poprzez rozbicie procesu obliczeń na wiele etapów i wprowadzenie operacji szyfrowania i deszyfrowania na każdym etapie.
Jak widać z powyższego porównania, technologia FHE koncentruje się na wykonywaniu obliczeń bez deszyfrowania danych, chroniąc w ten sposób prywatność danych; technologia ZK skupia się na udowodnieniu poprawności oświadczenia, przy jednoczesnej ochronie prywatności oświadczenia do osiągnięcia wielostronności Bezpieczne przetwarzanie zapewnia prywatność i bezpieczeństwo uczestników podczas procesu przetwarzania.
Znaczenie FHE
Lepsza ochrona prywatności i bezpieczeństwa: FHE zapewnia prywatność i bezpieczeństwo danych podczas przetwarzania i obliczeń poprzez szyfrowanie danych, zapobiegając w ten sposób wyciekom danych i atakom. Ta metoda szyfrowania wykorzystuje zasady matematyczne i technologię kryptograficzną, aby umożliwić wykonywanie bezpiecznych obliczeń w środowisku przetwarzania w chmurze. Podczas procesu obliczeń nikt, łącznie z podmiotem przetwarzającym dane, nie może przeglądać oryginalnej zawartości danych, aby uniknąć ujawnienia pierwotna treść. Cel danych.
Ma więcej scenariuszy użycia: FHE może być stosowany do zabezpieczania przetwarzania danych w branży finansowej, ochrony prywatności w dziedzinie medycyny, bezpiecznego przetwarzania w chmurze, głosowania elektronicznego, bezpiecznej transmisji danych w Internecie rzeczy i innych dziedzinach. Dzięki technologii FHE różne branże mogą zapewnić bezpieczne przetwarzanie i transmisję danych, zapewnić bezpieczeństwo informacji o prywatności użytkowników oraz promować cyfrowy i inteligentny rozwój różnych branż. Dlatego FHE ma szerszy zakres scenariuszy zastosowań niż ZK i MPC, zarówno w Web 2, jak i Web 3.
Kluczowe projekty w obszarze FHE
Istnieć
Zama to projekt skupiający się na technologii szyfrowania w pełni homomorficznego.
Projekt ten koncentruje się na rozwoju i promocji rozwiązań FHE służących ochronie prywatności danych w obszarze blockchain i sztucznej inteligencji. W pełni homomorficzne szyfrowanie to podstawowa technologia Zamy. Technologia ta umożliwia wykonywanie dowolnych obliczeń na zaszyfrowanych danych bez ich deszyfrowania, zapewniając w ten sposób prywatność danych podczas przetwarzania. Zama zapewnia potężny zestaw bibliotek i rozwiązań FHE typu open source, które umożliwiają każdemu, od niezależnych programistów po duże przedsiębiorstwa, tworzenie kompleksowo zaszyfrowanych aplikacji bez konieczności posiadania jakiejkolwiek wiedzy o kryptografii.
Produkty i usługi Zama są skierowane przede wszystkim do takich branż, jak opieka zdrowotna, usługi finansowe, reklama, obrona, biometria i bezpieczeństwo rządowe. Dzięki swojej technologii Zama jest w stanie zapewnić tym branżom rozwiązania w zakresie uczenia maszynowego i inteligentnych kontraktów chroniące prywatność. Ponadto Zama aktywnie angażuje się w różne projekty współpracy mające na celu dalsze promowanie zastosowania swojej technologii FHE. Na przykład współpraca z Mind Network w celu zintegrowania jej rozwiązania Concrete ML z siecią weryfikacyjną FHE Mind Network, ustanawiając nowy standard zdecentralizowanej weryfikacji AI. Współpracuj z Privasea, aby wspólnie eksplorować obszary sztucznej inteligencji, bezpieczeństwa danych i ML oraz rozwijać serię aplikacji AI chroniących prywatność w oparciu o platformę ZAMA-ConcreteML.
Zama zakończyła rundę finansowania serii A o wartości 73 milionów dolarów, prowadzoną przez Multicoin Capital i Protocol Labs, z udziałem Metaplanet, Blockchange Ventures, Vsquared Ventures i Stake Capital.
Feniks
Fhenix to rozwiązanie warstwy 2 oparte na Ethereum, obsługiwane przez FHE Rollups i koprocesory FHE.
Fhenix jest w pełni kompatybilny z maszyną wirtualną Ethereum (EVM) i zapewnia pełne wsparcie dla języka Solidity. Może uruchamiać inteligentne kontrakty w oparciu o FHE i realizować poufne obliczenia w łańcuchu. W odróżnieniu od innych rozwiązań, Fhenix nie korzysta z zkFHE, ale przyjmuje Optimistic Rollup zamiast ZK Rollup. Wykorzystuje również technologię FHE firmy Zama w celu zapewnienia poufności w łańcuchu poprzez fhEVM i koncentruje się na technologii TFHE (Threshold FHE) oraz aplikacjach. Technologia TFHE umożliwia osiągnięcie w pełni homomorficznego szyfrowania przy udziale wielu stron, zapewniając bardziej niezawodne rozwiązanie chroniące prywatność użytkowników i bezpieczeństwo danych. Uruchomienie Fhenix zapewni większą ochronę prywatności i bezpieczeństwo ekosystemowi Ethereum oraz będzie promować zastosowanie i rozwój technologii blockchain w większej liczbie dziedzin.
2 kwietnia 2024 roku firma Fhenix ogłosiła, że będzie współpracować z firmą EigenLayer przy opracowaniu koprocesora FHE, mając nadzieję na wprowadzenie FHE do inteligentnych kontraktów. Tak zwany „koprocesor FHE” koncentruje się na wykonywaniu obliczeń na zaszyfrowanych danych bez uprzedniego odszyfrowania informacji. Zadania obliczeniowe FHE nie muszą być wykonywane na Ethereum, L2 lub L3, ale są obsługiwane przez wyznaczony procesor. Koprocesor FHE będzie chroniony przez mechanizmy stakowania FHE Rollup i EigenLayer firmy Fhenix. Zgodnie z planem działania Fhenix planuje uruchomić sieć główną w styczniu 2025 r.
We wrześniu 2023 r. firma Fhenix zakończyła zalążkową rundę finansowania o wartości 7 mln USD, prowadzoną przez Sora Ventures, Multicoin Capital i Collider Ventures, przy udziale Node Capital, Bankless, HackVC, TaneLabs i Metaplanet. Łącząc w pełni homomorficzną technologię szyfrowania i rozwiązania Ethereum L2, projekt Fhenix wnosi innowacyjne możliwości poufnego przetwarzania danych do dziedziny blockchain i pokazuje szeroki potencjał zastosowań w wielu dziedzinach.
Tajna sieć
Secret Network to projekt blockchain skupiający się na prywatności, zaprojektowany w celu zapewnienia ochrony prywatności zdecentralizowanych aplikacji (DApps). Projekt umożliwia programistom tworzenie nowych typów aplikacji wymagających pozwolenia i chroniących prywatność.
Secret Network to blockchain warstwy 1 zbudowany przy użyciu Cosmos SDK i Tendermint BFT. Jest to platforma inteligentnych kontraktów skupiona na prywatności. Jest to pierwszy projekt oferujący prywatne inteligentne kontrakty w sieci głównej. Projekt zwiększa możliwości ochrony prywatności poprzez integrację technologii Intel SGX (Software Guard Extensions). Tajna sieć pierwotnie nosiła nazwę Enigma. Początkowo miała opierać się na ekosystemie Ethereum przy rozwoju, jednak ze względu na wąskie gardła w wydajności zmieniono ją, aby opracować niezależny łańcuch publiczny obsługujący przetwarzanie danych w zakresie prywatności za pośrednictwem pakietu Cosmos SDK. Łańcuch ten nie tylko obsługuje prywatne przetwarzanie danych, ale także umożliwia interoperacyjność z innymi ekosystemami Cosmos, zapewniając prywatność szerokiej gamie sieci blockchain.
Podstawową innowacją technologiczną Secret Network jest zintegrowany procesor Intel SGX, który umożliwia zapewnienie użytkownikom prywatności danych przy jednoczesnym zachowaniu przejrzystości blockchain. Dzięki swoim unikalnym możliwościom ochrony prywatności Secret Network zapewnia prywatność danych aplikacjom Web 3.0 i promuje rozwój zdecentralizowanych finansów i innych dziedzin.
Krem do opalania
Sunscreen to projekt blockchain skupiający się na prywatności, który zapewnia inżynierom rozwiązania do tworzenia i wdrażania prywatnych aplikacji przy użyciu technologii kryptograficznych, takich jak FHE.
Firma posiada własny kompilator FHE o otwartym kodzie źródłowym, natywny kompilator oparty na Web3, który może konwertować zwykłe funkcje Rusta na prywatne funkcje odpowiadające FHE, zapewniając wysoką wydajność operacji arytmetycznych (takich jak DeFi) bez potrzeby przyspieszania sprzętowego. Dodatkowo kompilator FHE obsługuje schemat BFV FHE. W międzyczasie Sunscreen pracuje nad zbudowaniem kompilatora ZKP, który będzie kompatybilny z kompilatorem FHE, aby zapewnić integralność obliczeniową, aczkolwiek przy ogólnie mniejszej szybkości podczas udowadniania operacji homomorficznych. Ponadto firma poszukuje również zdecentralizowanego systemu przechowywania do przechowywania tekstu zaszyfrowanego FHE.
W swoim przyszłym planie działania Sunscreen będzie najpierw obsługiwał prywatne transakcje w sieci testowej, następnie będzie obsługiwał wcześniej określone programy prywatne, a ostatecznie umożliwi programistom pisanie dowolnych programów prywatnych przy użyciu kompilatorów FHE i ZKP.
W lipcu 2022 r. firma Sunscreen zakończyła zalążkową rundę finansowania o wartości 4,65 mln dolarów, pod przewodnictwem Polychain Capital, Coinbase Ventures, dao 5 itp. W inwestycji uczestniczyli także inwestorzy indywidualni, m.in. Naval Ravikan, założyciel Entropy Tux Pacific itp. Sunscreen, którego współzałożycielami są Ravital Solomon i MacLane Wilkison, współzałożyciel sieci prywatności NuCypher, ma na celu ułatwienie inżynierom tworzenia aplikacji opartych na w pełni homomorficznym szyfrowaniu. Wcześniej firma Sunscreen otrzymała dofinansowanie w wysokości 570 000 dolarów w ramach programu Pre-Seed.
Sieć umysłów
Mind Network to warstwa ponownego obstawiania obsługiwana przez Zama, której celem jest umożliwienie HTTPZ (wizja kompleksowego szyfrowanego Internetu).
Produkty sieci obejmują MindLayer, schemat ponownego obciążania FHE dla sieci AI i DePIN, MindSAP, autoryzowany przez FHE protokół ukrytych adresów oraz MindLake, FHE DataLake utworzony na bazie sieci walidatorów FHE. Użytkownicy mogą ponownie stawiać tokeny LST BTC i ETH do Mind Network za pośrednictwem MindLayer, a wprowadzono ulepszony walidator FHE, aby uzyskać kompleksowy, zaszyfrowany proces weryfikacji i obliczeń. Jednocześnie wprowadza mechanizm konsensusu Proof of Intelligence (PoI), zaprojektowany specjalnie na potrzeby zadań uczenia maszynowego AI, aby zapewnić sprawiedliwą i bezpieczną dystrybucję wśród walidatorów FHE. Obliczenia FHE można również przyspieszyć sprzętowo. MindLake to pakiet zbiorczy przechowywania danych do obliczeń danych zaszyfrowanych w łańcuchu. Ponadto Mind Network wraz z AltLayer, EigenDA i Arbitrum Orbit uruchamia łańcuchy Rollup. Uruchomiono sieć testową Mind Network. W czerwcu 2023 r. Mind Network zakończyła rundę zalążkową finansowania o wartości 2,5 miliona dolarów od inwestorów, w tym Binance Labs, Comma 3 Ventures, SevenX Ventures, HashKey Capital, Big Brain Holdings, Arweave SCP Ventures, Mandala Capital itp. Jednocześnie został wybrany do programu inkubacyjnego piątego sezonu Binance Labs, został wybrany do programu Chainlink BUILD i otrzymał stypendium Fundacji Ethereum.
Prywatność
Privasea to projekt rozproszonej sieci obliczeniowej, który integruje w pełni homomorficzne uczenie maszynowe szyfrowania (FHEML). Uruchomiono także aplikację DApp „ImHuman” opartą na technologii FHE, aby zapewnić bezpieczne wykonanie „weryfikacji twarzy” (PoH).
Gdy użytkownik utworzy konto ImHuman, nie będzie mógł odzyskać hasła, jeśli je zapomni. ImHuman użyje przedniej kamery, aby zeskanować obraz twarzy i zaszyfrować go na telefonie komórkowym. Nie zostanie on przesłany na żaden serwer, a Privasea nie ma pozwolenia na dostęp do niego. Zaszyfrowany obraz twarzy zostanie wysłany na serwer Privasea i wykorzystany do wygenerowania osobistego NFT w celu dokończenia weryfikacji twarzy. Użytkownicy, którzy przejdą weryfikację PoH, otrzymają ekskluzywne zrzuty. Obecnie ImHuman jest dostępny wyłącznie w Google Play, a wkrótce będzie dostępny w App Store. Privasea utworzyła także infrastrukturę AI DePIN Privasea AI Network, która została uruchomiona jako sieć testowa. Tworząc zdecentralizowaną sieć obliczeniową, sieć testowa zapewnia skalowalne rozproszone zasoby obliczeniowe dla zadań FHE AI, zmniejszając tym samym ryzyko scentralizowanego przetwarzania danych. Rozwiązanie FHE firmy Privasea opiera się na uczeniu maszynowym firmy Zama. Według stanu na marzec 2024 r. Privasea zakończyła zalążkową rundę finansowania o wartości 5 milionów dolarów, w której uczestniczyli inwestorzy, w tym Binance Labs, Gate Labs, MH Ventures, K 300, QB Ventures, CryptoTimes itp. W kwietniu Privasea zakończyła nową rundę finansowania strategicznego z udziałem inwestorów, w tym OKX Ventures, inkubatora SoftBanku Tanelabs itp.
FHE Śledź ryzyko
Wydajność FHE jest niska: W obecnej branży blockchain, ze względu na ograniczenia mocy obliczeniowej i algorytmów, bardzo trudno jest wdrożyć technologię ZK. Moc obliczeniowa wymagana przez FHE jest o 4-5 rzędów wielkości większa od ZK (około 1000-10000 razy), dlatego na tym etapie bardzo trudno jest w pełni zrealizować FHE. Na tym etapie można realizować jedynie obliczenia dodawania i odejmowania FHE, ale to i tak wymaga dużej liczby obliczeń, co doprowadzi do stosunkowo niskiej wydajności obliczeń i będzie wymagało dużej mocy obliczeniowej, a koszt również znacznie wzrośnie .
Zapotrzebowanie rynku na FHE nie jest duże: chociaż przyjęcie FHE może rozwiązać problemy, przed którymi stoją niektóre branże, wdrożenie w oparciu o FHE jest trudniejsze i bardziej kosztowne, co skutkuje mniejszą liczbą projektów chętnych do przyjęcia FHE. Dla większości użytkowników prywatność jest banalną potrzebą. Jako usługa publiczna niewiele osób jest skłonnych płacić wyższą cenę za prywatność. Zapotrzebowanie na rynku na FHE nie jest duże, co powoduje, że chęć różnych stron projektu do rozwoju FHE nie jest zbyt duża. Dlatego też FHE znajduje się w ostatnich latach w fazie stagnacji rozwoju i nie ma realnego zastosowania.
Słaba infrastruktura mocy obliczeniowej: Podstawowym założeniem możliwości realizacji FHE jest to, że wymagana jest duża ilość mocy obliczeniowej. Obliczenia dodatkowe FHE wykazały, że procesor nie jest w stanie zaspokoić najbardziej podstawowych potrzeb obliczeniowych samego procesora graficznego FHE i ASIC może to po prostu zaspokoić. Ale teraz świat znajduje się w fazie niedoboru mocy obliczeniowej ze względu na rozwój branży sztucznej inteligencji. Produkcja procesorów graficznych NVIDIA została zaplanowana do 2025 r., a zdecentralizowane projekty mocy obliczeniowej w branży Crypto borykają się z trudnościami ze względu na brak całkowitej mocy obliczeniowej i przepustowości. Problemy ze sprzętem sprzętowym typu TPS i TPS nie spełniają warunków rozwoju FHE. W kontekście niedoborów mocy obliczeniowej rozwijanie ścieżki FHE na dużą skalę jest nierealne.
Podsumować
Po pierwsze, FHE, jako święty Graal kryptografii, może wykorzystać swój unikalny algorytm, aby umożliwić podmiotom trzecim wykonanie dowolnej liczby obliczeń i operacji na zaszyfrowanych danych bez ich deszyfrowania, zapewniając nowe możliwości w zakresie prywatności przetwarzania danych. Technologia FHE może skutecznie chronić prywatność danych użytkowników, zapewniając jednocześnie bezpieczne udostępnianie i przetwarzanie danych. Nie tylko w branży kryptowalut, ale także we wszystkich dziedzinach życia w prawdziwym społeczeństwie, może również odgrywać innowacyjną rolę i rozwiązywać istniejące problemy związane z prywatnością we wszystkich dziedzinach życia.
Po drugie, jako wczesna ścieżka, FHE napotyka wiele trudności. Wydajność FHE jest ograniczona ograniczeniami mocy obliczeniowej i algorytmów w obecnej branży blockchain, co utrudnia wdrożenie technologii FHE. Chociaż FHE może rozwiązać niektóre problemy branżowe, jego wymagana moc obliczeniowa jest około 1000-10 000 razy większa niż ZK. Dlatego obecnie może wykonywać jedynie obliczenia dodawania i odejmowania FHE. Jego zastosowanie jest ograniczone przez niski popyt na rynku i słabą infrastrukturę obliczeniową. Wpływ ten spowodował stagnację w rozwoju FHE.
Ogólnie rzecz biorąc, FHE to bardzo obiecujący i pionierski kierunek. Technologia FHE może skutecznie chronić prywatność danych użytkowników, zapewniając jednocześnie bezpieczne udostępnianie i przetwarzanie danych. Jednakże FEH ma wiele trudności w jego realizacji ze względu na ograniczoną infrastrukturę i niski popyt rynkowy ze względu na kwestie wydajności i kosztów. Dlatego FHE jest kierunkiem przyszłego rozwoju branży Crypto, jednak na tym etapie jest ona jeszcze w początkowej fazie i nie ma warunków do zastosowania jej projektu.