Vantagens da criptografia totalmente homomórfica: Em comparação com os algoritmos de criptografia tradicionais, sua característica única é que terceiros podem realizar qualquer número de cálculos e operações em dados criptografados sem descriptografá-los, proporcionando novas possibilidades para a computação de privacidade.
Definição de FHE
Criptografia Totalmente Homomórfica (FHE): permite que formas específicas de operações algébricas sejam executadas em texto cifrado. O resultado ainda é criptografado e o resultado descriptografado é consistente com o resultado da mesma operação em texto simples. Em comparação com a prova de conhecimento zero, a maior vantagem da criptografia totalmente homomórfica é que ela dá à nuvem a capacidade de realizar cálculos em dados criptografados, protegendo assim informações confidenciais do acesso de terceiros.
A criptografia totalmente homomórfica (FHE) pode ser dividida para entender:
O HE em FHE significa tecnologia de criptografia homomórfica. Sua principal característica é permitir cálculos e operações em texto cifrado, e essas operações podem ser mapeadas diretamente para texto simples, ou seja, as propriedades matemáticas dos dados criptografados permanecem inalteradas;
O F em FHE significa que este homomorfismo atingiu um novo nível, permitindo cálculos e operações ilimitadas em dados criptografados.
Comparação de FHE com ZK e MPC
Na área de privacidade, as três tecnologias na vanguarda da tecnologia da indústria são: FHE, ZK e MPC.
A criptografia totalmente homomórfica (FHE) pode realizar várias operações em dados criptografados sem descriptografá-los primeiro, permitindo que a privacidade dos dados seja extremamente protegida. Ao mesmo tempo, a FHE oferece fortes garantias de segurança para áreas como computação em nuvem e blockchain.
A prova de conhecimento zero (ZK) é uma tecnologia de criptografia avançada que desempenha um papel fundamental na proteção da privacidade dos dados e na garantia da correção dos fatos. Através do ZK, uma parte pode provar a autenticidade de uma determinada declaração a outra parte sem revelar os dados específicos relacionados com a declaração, protegendo assim eficazmente a privacidade do titular dos dados. Especialmente na construção de soluções de escalonamento de blockchain, o ZK é amplamente utilizado, como o zk-rollups.
A computação multipartidária (MPC) é um modelo de computação baseado em tecnologia de criptografia que pode proteger os dados privados dos participantes e concluir tarefas de computação sem expor entradas privadas. A tecnologia MPC permite que várias partes participem do cálculo sem vazar informações privadas, decompondo o processo de cálculo em várias etapas e introduzindo operações de criptografia e descriptografia em cada etapa.
Como pode ser visto na comparação acima, a tecnologia FHE se concentra em realizar cálculos sem descriptografar os dados, protegendo assim a privacidade dos dados. A tecnologia ZK se concentra em provar a exatidão da declaração, ao mesmo tempo que protege a privacidade da declaração; para alcançar a computação segura multipartidária garante a privacidade e a segurança dos participantes durante o processo de computação.
A importância do FHE
Melhor proteção da privacidade e segurança: o FHE garante a privacidade e a segurança dos dados durante o processamento e cálculo, criptografando os dados, evitando assim vazamentos e ataques de dados. Este método de criptografia utiliza princípios matemáticos e tecnologia de criptografia para possibilitar a realização de cálculos seguros em um ambiente de computação em nuvem. Durante o processo de cálculo, ninguém, incluindo o processador de dados, pode visualizar o conteúdo original dos dados, de modo a evitar a exposição. o conteúdo original.
Tem mais cenários de uso: o FHE pode ser aplicado para processamento seguro de dados na área financeira, proteção de privacidade na área médica, computação em nuvem segura, votação eletrônica, transmissão segura de dados na Internet das Coisas e outras áreas. Através da tecnologia FHE, vários setores podem alcançar processamento e transmissão seguros de dados, garantir a segurança das informações de privacidade do usuário e promover o desenvolvimento digital e inteligente de vários setores. Portanto, o FHE possui uma gama mais ampla de cenários de aplicação do que o ZK e o MPC tanto na Web 2 quanto na Web 3.
Principais projetos na área FHE
Existir
Zama é um projeto focado em tecnologia de criptografia totalmente homomórfica.
Este projeto se concentra no desenvolvimento e promoção de soluções FHE para proteger a privacidade de dados na área de blockchain e inteligência artificial. A criptografia totalmente homomórfica é a tecnologia central da Zama. Esta tecnologia permite que cálculos arbitrários sejam realizados em dados criptografados sem descriptografia, garantindo assim a privacidade dos dados durante o processamento. A Zama fornece um conjunto poderoso de bibliotecas e soluções FHE de código aberto que permitem que todos, desde desenvolvedores independentes até grandes empresas, criem aplicativos criptografados de ponta a ponta sem saber nada sobre criptografia para começar.
Os produtos e serviços da Zama são direcionados principalmente a setores como saúde, serviços financeiros, publicidade, defesa, biometria e segurança governamental. Por meio de sua tecnologia, a Zama é capaz de fornecer aprendizado de máquina que preserva a privacidade e soluções de contratos inteligentes para essas indústrias. Além disso, a Zama está ativamente envolvida em vários projetos de cooperação para promover ainda mais a aplicação da sua tecnologia FHE. Por exemplo, trabalhar com a Mind Network para integrar sua solução Concrete ML na rede de verificação FHE da Mind Network, estabelecendo um novo padrão para verificação descentralizada de IA. Coopere com a Privasea para explorar conjuntamente os campos de IA, segurança de dados e ML, e desenvolver uma série de aplicações de IA que protegem a privacidade baseadas na plataforma ZAMA-ConcreteML.
A Zama concluiu uma rodada de financiamento Série A de US$ 73 milhões, liderada pela Multicoin Capital e Protocol Labs, com a participação da Metaplanet, Blockchange Ventures, Vsquared Ventures e Stake Capital.
Fênix
Fhenix é uma solução Layer 2 baseada em Ethereum, alimentada por FHE Rollups e FHE Coprocessors.
Fhenix é totalmente compatível com a Máquina Virtual Ethereum (EVM) e oferece suporte completo para a linguagem Solidity. Ele pode executar contratos inteligentes baseados em FHE e implementar cálculos confidenciais na cadeia. Diferente de outras soluções, Fhenix não usa zkFHE, mas adota Optimistic Rollup em vez de ZK Rollup. Ele também usa a tecnologia FHE da Zama para obter confidencialidade na cadeia por meio de fhEVM e se concentra na tecnologia TFHE (Threshold FHE). A tecnologia TFHE pode alcançar criptografia totalmente homomórfica com a participação de múltiplas partes, fornecendo uma solução mais confiável para proteger a privacidade do usuário e a segurança dos dados. O lançamento do Fhenix trará mais proteção de privacidade e segurança ao ecossistema Ethereum e promoverá a aplicação e o desenvolvimento da tecnologia blockchain em mais campos.
Em 2 de abril de 2024, a Fhenix anunciou que cooperaria com a EigenLayer para desenvolver o coprocessador FHE, na esperança de introduzir o FHE em contratos inteligentes. O chamado "coprocessador FHE" concentra-se na realização de cálculos em dados criptografados sem primeiro descriptografar as informações. As tarefas de cálculo FHE não precisam ser realizadas no Ethereum, L2 ou L3, mas são realizadas por um processador designado. O coprocessador FHE será protegido pelos mecanismos de piquetagem FHE Rollup e EigenLayer da Fhenix. De acordo com o roteiro, a Fhenix planeja lançar a rede principal em janeiro de 2025.
Em setembro de 2023, a Fhenix concluiu uma rodada inicial de financiamento de US$ 7 milhões, liderada por Sora Ventures, Multicoin Capital e Collider Ventures, com a participação de Node Capital, Bankless, HackVC, TaneLabs e Metaplanet. Ao combinar tecnologia de criptografia totalmente homomórfica e soluções Ethereum L2, o projeto Fhenix traz capacidades inovadoras de computação confidencial para o campo blockchain e mostra amplo potencial de aplicação em vários campos.
Rede secreta
Secret Network é um projeto blockchain com foco na privacidade, projetado para fornecer proteção de privacidade para aplicativos descentralizados (DApps). O projeto permite que os desenvolvedores criem novos tipos de aplicativos sem permissão e que preservam a privacidade.
Secret Network é um blockchain de camada 1 construído usando Cosmos SDK e Tendermint BFT. É uma plataforma de contrato inteligente centrada na privacidade. É o primeiro projeto a oferecer contratos inteligentes privados na rede principal. O projeto aprimora seus recursos de proteção de privacidade integrando a tecnologia Intel SGX (Software Guard Extensions). A Secret Network foi originalmente chamada de Enigma. Inicialmente, ela esperava contar com o ecossistema Ethereum para o desenvolvimento. No entanto, devido a gargalos de desempenho, ela foi alterada para desenvolver uma cadeia pública independente que suportasse a computação de privacidade por meio do Cosmos SDK. Esta cadeia não só suporta a computação privada, mas também permite a interoperabilidade com outros ecossistemas Cosmos, trazendo privacidade a uma vasta gama de redes blockchain.
A principal inovação tecnológica da Secret Network reside em seu Intel SGX integrado, que permite fornecer aos usuários privacidade de dados enquanto mantém a transparência do blockchain. Através de seus recursos exclusivos de proteção de privacidade, a Secret Network fornece privacidade de dados para aplicativos Web 3.0 e promove o desenvolvimento de finanças descentralizadas e outros campos.
Protetor solar
Sunscreen é um projeto de blockchain com foco na privacidade que fornece aos engenheiros soluções para construir e implantar aplicativos privados usando tecnologias criptográficas como FHE.
A empresa abriu o código-fonte de seu próprio compilador FHE, um compilador nativo baseado em Web3 que pode converter funções Rust comuns em funções privadas equivalentes a FHE, fornecendo alto desempenho para operações aritméticas (como DeFi) sem a necessidade de aceleração de hardware. Além disso, o compilador FHE suporta o esquema BFV FHE. Enquanto isso, a Sunscreen está trabalhando na construção de um compilador ZKP que seja compatível com o compilador FHE para garantir a integridade computacional, embora a uma velocidade geral mais lenta ao provar operações homomórficas. Além disso, a empresa também busca um sistema de armazenamento descentralizado para armazenar texto cifrado FHE.
Em seu roteiro futuro, o Sunscreen primeiro oferecerá suporte a transações privadas na testnet, depois oferecerá suporte a programas privados predeterminados e, eventualmente, permitirá que os desenvolvedores escrevam programas privados arbitrários usando seus compiladores FHE e ZKP.
Em julho de 2022, a Sunscreen concluiu uma rodada inicial de financiamento de US$ 4,65 milhões, liderada pela Polychain Capital, Coinbase Ventures, dao 5, etc. Investidores individuais incluem Naval Ravikan, fundador da Entropy, Tux Pacific, etc. A Sunscreen, cujos cofundadores incluem Ravital Solomon e MacLane Wilkison, cofundador da rede de privacidade NuCypher, visa facilitar aos engenheiros a construção de aplicativos baseados em criptografia totalmente homomórfica. Anteriormente, a Sunscreen havia recebido US$ 570.000 em financiamento pré-semente.
Rede mental
Mind Network é uma camada de re-stake desenvolvida pela Zama que visa habilitar HTTPZ (uma visão para uma Internet criptografada de ponta a ponta).
Os produtos da rede incluem MindLayer, o esquema de reestabelecimento FHE para redes AI e DePIN, MindSAP, o protocolo de endereço furtivo autorizado pela FHE, e MindLake, o FHE DataLake criado no topo da rede validadora FHE. Os usuários podem re-stake tokens LST de BTC e ETH para a Mind Network através do MindLayer, e o validador aprimorado FHE é introduzido para obter um processo de verificação e cálculo criptografado de ponta a ponta. Ao mesmo tempo, introduz um mecanismo de consenso de Prova de Inteligência (PoI) projetado especificamente para tarefas de aprendizado de máquina de IA para garantir uma distribuição justa e segura entre os validadores FHE. Os cálculos FHE também podem ser acelerados por hardware. MindLake é um rollup de armazenamento de dados para computação de dados criptografados em cadeia. Além disso, a Mind Network está lançando cadeias Rollup junto com AltLayer, EigenDA e Arbitrum Orbit. A testnet da Mind Network foi lançada. Em junho de 2023, a Mind Network concluiu uma rodada inicial de financiamento de US$ 2,5 milhões de investidores, incluindo Binance Labs, Comma 3 Ventures, SevenX Ventures, HashKey Capital, Big Brain Holdings, Arweave SCP Ventures, Mandala Capital, etc. Ao mesmo tempo, foi selecionado para o programa de incubação da quinta temporada do Binance Labs, foi selecionado para o programa Chainlink BUILD e recebeu o Ethereum Foundation Fellowship Grant.
Privacidade
Privasea é um projeto de rede de computação distribuída que integra aprendizado de máquina com criptografia totalmente homomórfica (FHEML). Também lançou o DApp "ImHuman" baseado na tecnologia FHE para garantir a execução segura da "verificação facial" (PoH).
Depois que um usuário cria uma conta ImHuman, ele não poderá recuperar sua senha caso a esqueça. ImHuman usará a câmera frontal para escanear a imagem do rosto e criptografá-la no celular. Ela não será enviada a nenhum servidor e a Privasea não terá permissão para acessá-la. A imagem facial criptografada será enviada ao servidor Privasea e usada para gerar um NFT pessoal para completar a verificação facial. Os usuários que passarem na verificação PoH receberão airdrops exclusivos. Atualmente, ImHuman é lançado apenas no Google Play e em breve estará disponível na App Store. A Privasea também estabeleceu a infraestrutura AI DePIN Privasea AI Network, que foi lançada como uma rede de teste. Ao estabelecer uma rede de computação descentralizada, a rede de teste fornece recursos de computação distribuídos escaláveis para tarefas de IA da FHE, reduzindo assim o risco de processamento centralizado de dados. A solução FHE da Privasea é alimentada pelo aprendizado de máquina concreto da Zama. Em março de 2024, a Privasea concluiu uma rodada inicial de financiamento de US$ 5 milhões, com investidores incluindo Binance Labs, Gate Labs, MH Ventures, K 300, QB Ventures, CryptoTimes, etc. Em abril, a Privasea concluiu uma nova rodada de financiamento estratégico, com investidores incluindo OKX Ventures, a incubadora Tanelabs do SoftBank, etc.
Riscos de rastreamento FHE
A eficiência do FHE é baixa: Na atual indústria de blockchain, devido às limitações do poder computacional e dos algoritmos, é muito difícil implementar a tecnologia ZK. O poder de computação exigido pelo FHE é 4-5 ordens de magnitude maior que o ZK (cerca de 1.000-10.000 vezes), por isso é muito difícil realizar totalmente o FHE neste estágio. Nesta fase, apenas os cálculos de adição e subtração do FHE podem ser realizados, mas isso ainda requer uma grande quantidade de cálculos, o que levará a uma eficiência de cálculo relativamente baixa e exigirá uma grande quantidade de poder de computação, e o custo também aumentará significativamente .
A procura do mercado por FHE não é forte: embora a adopção do FHE possa resolver os problemas enfrentados por algumas indústrias, a implementação baseada no FHE é mais difícil e dispendiosa, resultando em menos projectos dispostos a adoptar o FHE. E para a maioria dos utilizadores, a privacidade é uma necessidade trivial. Como serviço público, poucas pessoas estão dispostas a pagar mais pela privacidade. A procura de FHE no mercado não é forte, o que leva ao facto de a vontade das várias partes do projecto em desenvolver FHE não ser muito forte. Portanto, o FHE está em um estágio de desenvolvimento estagnado nos últimos anos e não tem aplicação real.
Infraestrutura de poder de computação fraca: A premissa básica para realizar o FHE é que é necessária uma grande quantidade de poder de computação. Foi comprovado através do cálculo de adição do FHE que a CPU não pode atender às necessidades de computação mais básicas do FHE. e o ASIC pode simplesmente fazer isso. Mas agora o mundo está em um estágio de escassez de poder de computação devido à ascensão da indústria de IA. As GPUs da NVIDIA foram programadas para serem produzidas até 2025, e os projetos descentralizados de poder de computação na indústria de criptografia estão enfrentando dificuldades devido ao. falta de capacidade computacional total e problemas de equipamentos de hardware como TPS e TPS não atendem às condições para o desenvolvimento de FHE. Neste contexto de escassez de poder computacional, não é realista desenvolver a via FHE em grande escala.
Resumir
Em primeiro lugar, o FHE, como o Santo Graal da criptografia, pode utilizar o seu algoritmo único para permitir que terceiros realizem qualquer número de cálculos e operações em dados encriptados sem os desencriptar, proporcionando novas possibilidades para a computação de privacidade. A tecnologia FHE pode proteger eficazmente a privacidade dos dados do usuário e, ao mesmo tempo, alcançar o compartilhamento e o processamento seguros de dados. Não apenas na indústria de criptografia, mas também em todas as esferas da vida na sociedade real, ela também pode desempenhar um papel inovador e resolver problemas de privacidade existentes em todas as esferas da vida.
Em segundo lugar, como fase inicial, a FHE enfrenta muitas dificuldades. A eficiência do FHE é limitada pelas limitações de poder computacional e algoritmos na atual indústria de blockchain, dificultando a implementação da tecnologia FHE. Embora o FHE possa resolver alguns problemas da indústria, seu poder de computação necessário é cerca de 1.000 a 10.000 vezes maior que o do ZK. Portanto, ele só pode realizar cálculos de adição e subtração do FHE no momento. Sua aplicação é limitada pela baixa demanda do mercado e pela fraca infraestrutura de computação. O impacto fez com que o desenvolvimento do FHE estagnasse.
No geral, a FHE é uma via muito promissora e pioneira. A tecnologia FHE pode proteger eficazmente a privacidade dos dados do utilizador, ao mesmo tempo que consegue a partilha e o processamento seguros de dados. No entanto, a FEH tem muitas dificuldades na sua implementação devido à infra-estrutura limitada e à baixa procura do mercado devido a questões de eficiência e custos. Portanto, o FHE é uma direção para o desenvolvimento futuro da indústria de criptografia, mas ainda está em seus estágios iniciais e não possui condições para sua aplicação no projeto.