Mind Network é a primeira solução de re-stake baseada em FHE projetada para redes de IA e PoS.

O Santo Graal da criptografia – Criptografia Totalmente Homomórfica

Em 5 de maio, o fundador da Ethereum, Buterin, mais uma vez compartilhou seu artigo 2020 FHE (criptografia totalmente homomórfica) no Twitter, que também continuou a despertar a atenção e a discussão de todos sobre a aplicação da tecnologia FHE. O artigo V God fornece uma introdução detalhada aos princípios matemáticos relevantes, versão original em inglês.

FHE (Criptografia Totalmente Homomórfica) em chinês é um cálculo de criptografia totalmente homomórfico. Assim como o ZK, é um dos campos fronteiriços da criptografia e também é conhecido como o Santo Graal da criptografia.

Simplificando, a criptografia totalmente homomórfica realiza cálculos diretos em dados criptografados sem descriptografia.

Quando 1+2, é fácil obter o resultado 3, mas após a criptografia, Encrypt(1)+Encrypt(2), você ainda pode obter Encrypt(3), isto é FHE, cálculo de texto cifrado = cálculo de texto simples criptografado.

Ao contrário do ZK, o aplicativo FHE na Web3 se concentra mais na privacidade e segurança dos dados. Não é difícil descobrir no aplicativo atual que o ZK está mais focado na expansão.

Embora Web3 esteja mais familiarizado com a tecnologia ZK, principalmente ZKRollup, a FHE está gradualmente liberando seu potencial único em muitos campos, especialmente IA.

Rede Mental

Mind Network é a primeira solução de re-stake baseada em FHE projetada para redes de IA e PoS.

Assim como o EigenLayer é uma solução de re-promessa para o ecossistema Ethereum, o Mind é uma solução de re-promessa para o campo de IA. Através de soluções de segurança de consenso re-pledge e FHE, a segurança económica simbólica e a segurança dos dados da rede descentralizada de IA são garantidas.

A julgar pela formação da equipe, os principais membros da Mind são professores e PhDs em IA, segurança e criptografia, vindos de instituições como Cambridge, Google, Microsoft e IBM. Os membros principais foram selecionados como um dos 12 bolsistas da Fundação Ethereum no mundo e trabalham com a equipe de pesquisa da Fundação Ethereum para conduzir pesquisas na área de criptografia e segurança. A primeira solução FHE + Stealth Address da Mind - MindSAP (link do artigo de pesquisa, leia você mesmo o texto original), resolveu o problema no problema aberto de endereço Stealth levantado por Buterin e causou grande agitação na comunidade Ethereum, e. publicou muitos artigos e discursos.

A Mind Network foi selecionada para a Incubadora Binance em 2023 e concluiu uma rodada inicial de financiamento de US$ 2,5 milhões com a participação de instituições conhecidas como a Binance. Ao mesmo tempo, ele recebeu uma bolsa de estudos da Fundação Ethereum, foi selecionado para o programa Chainlink Build e tornou-se um parceiro de canal assinado pela Chainlink.

Em fevereiro de 2024, a Mind Network tornou-se um parceiro importante da famosa empresa de criptografia ZAMA na área de FHE.

Recentemente, a Mind Network acelerou ainda mais a expansão de seu território ecológico, fornecendo serviços de segurança de consenso de rede de IA para io.net, Singularity, Nimble, Myshell, AIOZ, etc., fornecendo soluções FHE Bridge para Chainlink CCIP e fornecendo IPFS, Arweave, Greenfield, etc. Serviço de armazenamento de segurança de dados de IA.

FHE+AI, enfrentando os principais pontos problemáticos da IA

Na conferência Web3 de Hong Kong, em abril deste ano, Vitalik expressou suas expectativas futuras para o FHE em cenários como a votação criptografada. Como vanguarda da criptografia, o FHE é também a direção extrema da criptografia perseguida pela Ethereum.

O fundador da ZAMA publicou recentemente um artigo sobre o seu “Plano Diretor”. Descreveu a visão da empresa para criar uma rede criptografada de ponta a ponta HTTPZ (“Z” significa “Zero Trust”, Zero Trust) e propôs tornar o FHE onipresente nas áreas de blockchain e inteligência artificial.

Vários links nos quais o campo da IA ​​se concentra, incluindo treinamento, ajuste, uso e avaliação, enfrentam todos o mesmo problema no processo de descentralização, como remover a suposição de confiança. por exemplo:

  • Quando o modelo de IA está sendo treinado, é necessária validação cruzada para selecionar os melhores resultados de treinamento.

  • Antes de utilizar os serviços de IA, os serviços existentes precisam ser classificados para determinar o melhor serviço.

  • Os modelos de IA também exigem ajuste e iteração contínuos e exigem avaliação independente

Estas ligações baseiam-se todas no pressuposto de conformidade e confiança em grandes empresas em cenários centralizados, e as grandes empresas fornecem confiança e apoio para não fazerem o mal.

Contudo, no processo de descentralização, sem endosso de crédito, é difícil verificar se a colaboração de todos os participantes é justa e eficaz. Este é precisamente o foco da capacitação da ESF.

Por exemplo

  • Quando o modelo de IA precisa ser validado cruzadamente durante o treinamento, os melhores resultados do treinamento são selecionados por meio de votação secreta, removendo suposições semelhantes ao OpenAI

  • Quando os serviços de IA precisam classificar os serviços existentes antes de usá-los, determine a qualidade do serviço de cada serviço por meio de pontuação anônima e remova a suposição de confiança em algo como a AI AppStore.

  • Os modelos de IA também precisam de ser continuamente ajustados e iterados Quando é necessária uma avaliação independente, as avaliações credíveis devem ser concluídas através de inspeções por amostragem aleatória para eliminar a suposição de confiança na agência de avaliação.

A participação da FHE também pode permitir que a IA alcance confiança zero, compensando a suposição de confiança de que ZK também requer agregação fora da cadeia.

Existem muitos exemplos de IA que podem ser citados, incluindo a confiança zero que permite que agentes e multiagentes de IA realizem melhor a interconexão inteligente e alcancem uma governança benigna.

Ao mesmo tempo, as características únicas da computação de texto cifrado do FHE também podem resolver dois outros problemas difíceis: privacidade de dados e propriedade de dados:

  • Quem pode ver nossos dados? =Privacidade de dados

  • A quem pertencem os dados que a IA nos fornece? = Propriedade dos dados

A FHE pode perceber que os dados são sempre criptografados do lado do usuário e só existem na forma de texto cifrado fora do usuário, incluindo armazenamento + transmissão + cálculo.

Até agora, com exceção do FHE, os dados só podem ser criptografados durante o armazenamento e a transmissão, mas uma vez envolvido o cálculo, o texto cifrado precisa ser descriptografado em texto simples, o que apenas faz com que o usuário perca a propriedade dos dados. Existem muitos exemplos na vida real. Depois que seus dados de texto simples são copiados por terceiros, outros podem fazer muitas cópias. Os usuários não têm como saber se outros estão usando seus dados e só podem confiar na autodeclaração do usuário e em terceiros. -supervisão partidária. O FHE permite que os dados de texto cifrado do usuário sejam copiados, mas o consentimento do usuário deve ser necessário para a descriptografia e quando os dados de texto simples precisam ser vistos. Assim, os utilizadores podem sentir a dinâmica dos dados a qualquer momento, tornando-os disponíveis e negociáveis, mas não visíveis, o que não só protege a privacidade dos dados, mas também protege verdadeiramente a propriedade dos dados.

Tal recurso é urgentemente necessário para AI + Web3. Ele permite que todos apostem de forma pública e alcancem consenso de forma criptografada, o que pode evitar maldades e desperdícios.

A próxima grande novidade da IA

Deste ponto de vista, a combinação de IA e Web3 é inevitável. FHE é para a IA o que a próxima grande novidade é para a Apple.

Recentemente, a IO.NET e a Mind Network anunciaram uma cooperação aprofundada para criar soluções para aumentar a segurança e a eficiência da inteligência artificial. A IO.NET está trazendo a solução de criptografia totalmente homomórfica da Mind Network para sua plataforma de computação distribuída para ajudar a fortalecer a segurança de seus produtos.

Detalhes sobre a cooperação podem ser encontrados em: Mind Network e io.net fazem parceria para segurança e eficiência avançadas de IA

IO.NET usa computação distribuída para dar um bom começo para a combinação de IA e FHE.

Tomando o IO.NET como exemplo, os usuários fornecem poder computacional e os desenvolvedores de IA alugam o poder computacional.

Quando um desenvolvedor chega a um projeto de IA e apresenta um requisito, ele é dividido pelo sistema e calculado com o poder computacional fornecido pelo usuário.

Várias questões estão envolvidas neste momento: De quem é a capacidade computacional alugada? Os resultados calculados estão corretos? A privacidade de ambas as partes será revelada ao alugar poder computacional?

1. Qual poder de computação devo alugar?

Em circunstâncias normais, o trabalho de teste é usado para selecionar qual nó, ou seja, os requisitos são liberados de tempos em tempos para testar quais nós estão online e prontos para aceitar os requisitos.

Durante este processo, pode ocorrer manipulação direcionada de nós relevantes para ganhar prioridade, semelhante aos ataques MEV.

A este respeito, a Mind fornece um mecanismo de distribuição justo através do FHE. Como as solicitações e os dados são criptografados, os nós não podem fazer escolhas favoráveis ​​com base nisso.

2. Os resultados calculados estão corretos?

Na computação distribuída, garantir que os resultados dos cálculos estejam corretos requer um certo consenso, ou seja, votação.

Quando os nós conhecem os resultados da seleção uns dos outros, podem ocorrer votações subsequentes, resultando em resultados injustos e incorretos.

Cálculo criptografado FHE, os resultados da votação entre os nós são criptografados mutuamente, mas ainda podem participar do cálculo final, garantindo a equidade dos resultados.

3. A privacidade de ambas as partes será revelada ao alugar poder computacional?

O núcleo do FHE é a segurança dos dados. Ele é criptografado durante o cálculo e os problemas a serem calculados também são criptografados. Naturalmente, não haverá vazamento de privacidade.

Olhando para isso da perspectiva do Restaking:

O próprio IO.NET pode ser considerado uma rede PoS. Os nós precisam prometer tokens de IO para obter recompensas de IO de sua contribuição de poder de computação.

Então o possível problema é: o preço do token prometido flutua muito e os verificadores e a segurança da rede serão afetados.

A solução da Mind para isso é o Dual Staking ou mesmo o Triple Staking.

O staking suporta tokens de staking líquidos e tokens de rede de IA de primeira linha do BTC/ETH, diversificando os riscos e aumentando a segurança geral da rede. É essencialmente uma versão avançada da segurança compartilhada do Restaking.

Ao mesmo tempo, a Mind também suporta staking remoto. Para ativos LST/LRT, nenhuma cadeia cruzada real é necessária para garantir a segurança dos ativos.

Há poucos dias, a Mind também concluiu a tarefa testnet Glaxe. Mais de 650.000 usuários ativos participaram, gerando 3,2 milhões de dados de transações testnet.

De acordo com notícias oficiais, o protocolo de rede oficial da Mind também será lançado em um futuro próximo, então você pode ficar atento a ele.

Resumir

Em geral, descobrimos que, embora a Mind fale sobre FHE e IA, a palavra-chave é na verdade "segurança" e usa criptografia para resolver vários problemas essenciais de segurança.

Restaking é segurança econômica simbólica; Staking Remoto é segurança de ativos; FHE é segurança de dados;

A construção do blockchain é baseada na criptografia, e talvez as respostas futuras sejam encontradas na criptografia.

Além das redes de IA, a Mind Network também está expandindo o escopo de aplicação de soluções e cooperando em múltiplas direções, como armazenamento descentralizado, rede EigenLayer AVS, sub-rede Bittensor e pontes de cadeia cruzada, demonstrando o enorme potencial do FHE.

Na Web3 em 2024, se o campo da criptografia for iniciado pelo ZK, então o FHE será o tema principal no segundo semestre do ano. Ao mesmo tempo, a popularidade da IA ​​continua alta. Com a tripla bênção narrativa de AI+FHE+Restake, bem como o investimento da Fundação Ethereum e da Binance, a Mind pode assumir a liderança da FHE? mainnet , será revelado em breve.