Kriptografinin kutsal kâsesi - Tamamen Homomorfik Şifreleme
5 Mayıs'ta Ethereum kurucusu Buterin, 2020 FHE (tamamen homomorfik şifreleme) makalesini bir kez daha Twitter'da paylaştı ve bu makale aynı zamanda FHE teknolojisinin uygulanması konusunda herkesin dikkatini ve tartışmasını ateşlemeye devam etti. V God'ın makalesi ilgili matematik ilkelerine derinlemesine bir giriş sağlıyor. Orijinal İngilizce versiyonu burada.
Çince'de FHE (Tam Homomorfik Şifreleme), ZK gibi tamamen homomorfik şifreleme hesaplamasıdır ve kriptografinin sınır alanlarından biridir ve aynı zamanda kriptografinin Kutsal Kasesi olarak da bilinir.
Basitçe söylemek gerekirse, tamamen homomorfik şifreleme, şifrelenmiş veriler üzerinde şifre çözme olmadan doğrudan hesaplamalar gerçekleştirir.
1+2 olduğunda 3 sonucunu elde etmek kolaydır, ancak şifrelemeden sonra Encrypt(1)+Encrypt(2), yine de Encrypt(3) elde edebilirsiniz, bu FHE'dir, şifreli metin hesaplaması = şifreli düz metin hesaplamasıdır.
ZK'den farklı olarak FHE'nin Web3'teki uygulaması daha çok veri gizliliği ve güvenliğine odaklanıyor. Mevcut uygulamadan ZK'nin daha çok genişlemeye odaklandığını bulmak zor değil.
Web3, ZKRollup başta olmak üzere ZK teknolojisine daha aşina olmasına rağmen, FHE, başta yapay zeka olmak üzere birçok alanda benzersiz potansiyelini yavaş yavaş ortaya çıkarıyor.
Zihin Ağı
Mind Network, AI ve PoS ağları için tasarlanmış ilk FHE tabanlı yeniden stake etme çözümüdür.
EigenLayer'ın Ethereum ekosistemi için bir yeniden taahhüt çözümü olması gibi, Mind da yapay zeka alanı için bir yeniden taahhüt çözümüdür. Yeniden taahhüt ve FHE fikir birliği güvenlik çözümleri aracılığıyla, merkezi olmayan yapay zeka ağının token ekonomik güvenliği ve veri güvenliği garanti edilir.
Ekibin geçmişine bakılırsa, Mind'in ana üyeleri yapay zeka, güvenlik ve kriptografi alanında Cambridge, Google, Microsoft ve IBM gibi kurumlardan gelen profesörler ve doktora derecesine sahip kişilerdir. Çekirdek üyeler dünyadaki 12 Ethereum Vakfı Üyesinden biri olarak seçilmiştir ve kriptografi ve güvenlik alanında araştırma yapmak için Ethereum Vakfı araştırma ekibiyle birlikte çalışmaktadır. Mind'in dünyanın ilk FHE+Gizli Adres çözümü - MindSAP (araştırma makalesi bağlantısı, lütfen orijinal metni kendiniz okuyun), Buterin tarafından ortaya atılan Gizli Adres Açık Sorunundaki sorunu çözdü ve Ethereum topluluğunun dikkatini oldukça karıştırdı ve çok sayıda makale ve konuşma yayınladı.
Mind Network, 2023 yılında Binance Kuluçka Merkezi'ne seçildi ve Binance gibi tanınmış kurumların katılımıyla 2,5 milyon ABD Doları tutarındaki başlangıç finansman turunu tamamladı. Aynı zamanda Ethereum Vakfı'ndan Burs Bursu aldı, Chainlink Build Programına seçildi ve Chainlink imzalı Kanal Ortağı oldu.
Mind Network, Şubat 2024'te ünlü kriptografi şirketi ZAMA'nın FHE alanında önemli bir ortağı oldu.
Son zamanlarda Mind Network, io.net, Singularity, Nimble, Myshell, AIOZ vb. için AI ağ konsensüs güvenlik hizmetleri sağlayarak, Chainlink CCIP için FHE Bridge çözümleri sağlayarak ve IPFS, Arweave, Greenfield vb. AI veri güvenliği depolama hizmeti.
FHE+AI, yapay zekanın temel sorunlu noktalarıyla yüzleşiyor
Bu yılın Nisan ayındaki Hong Kong Web3 Konferansında Vitalik, Şifreli Oylama gibi senaryolarda FHE'ye yönelik gelecek beklentilerini dile getirdi. Kriptografinin ön saflarında yer alan FHE, aynı zamanda Ethereum'un takip ettiği kriptografinin en uç yönüdür.
ZAMA'nın kurucusu yakın zamanda "Ana Planı" hakkında bir makale yayınladı. Şirketin uçtan uca şifrelenmiş bir HTTPZ ağı ("Z", "Sıfır Güven", Sıfır Güven anlamına gelir) oluşturma vizyonunu özetledi ve FHE'nin blockchain ve yapay zeka alanlarında her yerde bulunmasını önerdi.
Eğitim, ayarlama, kullanım ve değerlendirme de dahil olmak üzere yapay zeka alanının odaklandığı çeşitli bağlantıların tümü, ademi merkeziyet sürecinde güven varsayımının nasıl kaldırılacağı konusunda aynı sorunla karşı karşıyadır. Örneğin:
Yapay zeka modeli eğitilirken en iyi eğitim sonuçlarını seçmek için çapraz doğrulama gerekir.
Yapay zeka hizmetlerini kullanmadan önce, en iyi hizmeti belirlemek için mevcut hizmetlerin sıralanması gerekir.
Yapay zeka modelleri ayrıca sürekli ayarlama ve yineleme gerektirir ve bağımsız değerlendirme gerektirir
Bu bağlantıların tamamı merkezi senaryolarda büyük şirketlere uyum ve güven varsayımına dayanmaktadır ve büyük şirketler kötülük yapmamak için güven ve onay sağlamaktadır.
Ancak, kredi onayı olmadan, merkezi olmayanlaşma sürecinde, tüm katılımcıların işbirliğinin adil ve etkili olup olmadığını doğrulamak zordur. Bu, FHE'nin yetkilendirilmesinin tam olarak odak noktasıdır.
Örneğin
Yapay zeka modelinin eğitim sırasında çapraz doğrulanması gerektiğinde, en iyi eğitim sonuçları gizli oylama yoluyla seçilir ve OpenAI'ye benzer varsayımlar ortadan kaldırılır.
Yapay zeka hizmetlerinin, mevcut hizmetleri kullanmadan önce sıralaması gerektiğinde, anonim puanlama yoluyla her hizmetin hizmet kalitesini belirleyin ve AI AppStore gibi bir şeye güven varsayımını ortadan kaldırın.
Yapay zeka modellerinin ayrıca sürekli olarak ayarlanması ve yinelenmesi gerekir. Bağımsız değerlendirme gerektiğinde, değerlendirme kuruluşuna olan güven varsayımını ortadan kaldırmak için güvenilir değerlendirmeler rastgele örnekleme denetimleri yoluyla tamamlanmalıdır.
FHE'nin katılımı aynı zamanda yapay zekanın sıfır güvene ulaşmasını sağlayabilir ve ZK'nin zincir dışı toplama gerektirdiğine dair güven varsayımını telafi edebilir.
AI Aracılarının ve Çoklu Aracıların akıllı ara bağlantıyı daha iyi gerçekleştirmesine ve iyi huylu yönetişime ulaşmasına olanak tanıyan sıfır güven de dahil olmak üzere alıntı yapılabilecek birçok AI örneği vardır.
Aynı zamanda, FHE'nin benzersiz şifreli metin hesaplama özellikleri diğer iki zor sorunu da çözebilir: veri gizliliği ve veri sahipliği:
Verilerimizi kimler görebilir? =Veri Gizliliği
Yapay zekanın bize verdiği veriler kime ait? =Veri sahipliği
FHE, verilerin her zaman kullanıcı tarafında şifrelendiğini ve depolama + iletim + hesaplama dahil olmak üzere yalnızca kullanıcı dışında şifreli metin biçiminde mevcut olduğunu fark edebilir.
Şimdiye kadar, FHE hariç, veriler yalnızca depolama ve iletim sırasında şifrelenebiliyor, ancak hesaplama bir kez işin içine girdiğinde, şifreli metnin şifresinin düz metin olarak çözülmesi gerekiyor, bu da kullanıcının verinin sahipliğini kaybetmesine neden oluyor. Gerçek hayatta buna benzer pek çok örnek vardır. Bir kez düz metin verileriniz başkaları tarafından kopyalandığında, kullanıcıların başkalarının verilerinizi kullanıp kullanmadığını bilmeleri mümkün değildir ve yalnızca üçüncü Kullanıcının kendi beyanına güvenebilirler. -parti denetimi. FHE, kullanıcının şifreli metin verilerinin kopyalanmasına izin verir, ancak şifrenin çözülmesi için ve düz metin verilerinin görülmesi gerektiğinde kullanıcının onayının alınması gerekir. Daha sonra kullanıcılar, verilerin dinamiklerini istedikleri zaman algılayabilir, verileri kullanılabilir ve ticarete açık hale getirir, ancak görünmez hale getirir; bu, yalnızca veri gizliliğini korumakla kalmaz, aynı zamanda veri sahipliğini de gerçek anlamda korur.
AI + Web3 için böyle bir özelliğe acilen ihtiyaç duyulmaktadır. Herkesin halka açık bir şekilde stake yapmasına ve şifreli bir şekilde fikir birliğine varmasına olanak tanır, bu da kötülüğün ve israfın önüne geçebilir.
Yapay zekanın bir sonraki büyük şeyi
Bu açıdan bakıldığında, Apple için bir sonraki büyük şey, yapay zeka ve Web3'ün birleşimi kaçınılmazdır.
Son zamanlarda IO.NET ve Mind Network, yapay zekanın güvenliğini ve verimliliğini artıracak çözümler oluşturmak için derinlemesine bir işbirliği yaptığını duyurdu. IO.NET, ürünlerinin güvenliğini güçlendirmeye yardımcı olmak için Mind Network'ün tamamen homomorfik şifreleme çözümünü dağıtılmış bilgi işlem platformuna getiriyor.
İşbirliğine ilişkin ayrıntılar şu adreste bulunabilir: Mind Network ve io.net Gelişmiş Yapay Zeka Güvenliği ve Verimliliği için Ortaklar
IO.NET, AI ve FHE kombinasyonuna iyi bir başlangıç yapmak için dağıtılmış bilgi işlemi kullanır.
IO.NET'i örnek alırsak, kullanıcılar bilgi işlem gücü sağlar ve AI geliştiricileri bilgi işlem gücünü kiralar.
Bir geliştirici bir yapay zeka projesine gelip bir gereksinim ortaya koyduğunda, bu gereksinim sistem tarafından bölünüyor ve kullanıcının sağladığı bilgi işlem gücüyle hesaplanıyor.
Şu anda birçok sorun söz konusu: Kimin bilgi işlem gücü kiralanıyor? Hesaplanan sonuçlar doğru mu? Bilgi işlem gücü kiralanırken her iki tarafın mahremiyeti açığa çıkacak mı?
1. Kimin bilgi işlem gücünü kiralamalıyım?
Normal şartlarda test işi hangi düğümün seçileceğini yani gereksinimlerin zaman zaman yayınlanarak hangi düğümlerin çevrimiçi olduğunu ve gereksinimleri kabul etmeye hazır olduğunu test etmek için kullanılır.
Bu işlem sırasında, MEV saldırılarına benzer şekilde öncelik kazanmak için ilgili düğümlerin hedefli manipülasyonu gerçekleşebilir.
Bu bakımdan Mind, FHE aracılığıyla adil bir dağıtım mekanizması sağlar. İstekler ve veriler şifrelendiğinden, düğümler buna göre tercihli seçimler yapamaz.
2. Hesaplanan sonuçlar doğru mu?
Dağıtılmış hesaplamada hesaplama sonuçlarının doğru olmasını sağlamak belirli bir fikir birliğini, yani oylamayı gerektirir.
Düğümler birbirlerinin seçim sonuçlarını bildiklerinde, takip oyları meydana gelebilir ve bu da adil olmayan ve yanlış sonuçlara yol açabilir.
FHE şifreli hesaplama, düğümler arasındaki oylama sonuçları karşılıklı olarak şifrelenir, ancak yine de nihai hesaplamaya katılarak sonuçların adil olmasını sağlarlar.
3. Bilgisayar gücü kiralanırken her iki tarafın mahremiyeti açığa çıkacak mı?
FHE'nin özü veri güvenliğidir. Hesaplama sırasında şifrelenir ve hesaplanacak problemler de şifrelenir. Doğal olarak gizlilik sızıntısı da olmayacaktır.
Yeniden Alma perspektifinden bakmak
IO.NET'in kendisi bir PoS ağı olarak kabul edilebilir. Düğümlerin, bilgi işlem gücü katkılarından IO ödülleri alabilmeleri için IO tokenlerini taahhüt etmeleri gerekir.
O zaman olası sorun şudur: Taahhüt edilen tokenın fiyatı çok fazla dalgalanır ve doğrulayıcılar ile ağ güvenliği etkilenecektir.
Mind'in buna çözümü Dual Staking ve hatta Triple Staking'dir.
Staking, BTC/ETH'nin likit staking tokenlerini ve mavi çipli AI ağ tokenlerini destekleyerek riskleri çeşitlendirir ve ağın genel güvenliğini artırır.
Mind aynı zamanda LST/LRT varlıkları için Uzaktan Staking'i de destekler, varlıkların güvenliğini sağlamak için gerçek bir çapraz zincir gerekmez.
Birkaç gün önce Mind, Glaxe testnet görevini de tamamladı. 650.000'den fazla aktif kullanıcı katıldı ve 3,2 milyon testnet işlem verisi elde edildi.
Resmi haberlere göre Mind'in resmi ağ protokolü de yakın gelecekte kullanıma sunulacak, buna dikkat edebilirsiniz.
Özetle
Genel olarak, Mind'in FHE ve AI'dan bahsetmesine rağmen anahtar kelimenin aslında "güvenlik" olduğunu ve çeşitli temel güvenlik sorunlarını çözmek için kriptografiyi kullandığını gördük.
Yeniden alım, simgesel ekonomik güvenliktir; Uzaktan Staking, varlık güvenliğidir; AI+FHE, fikir birliği güvenliğidir.
Blockchain'in yapısı kriptografiye dayanmaktadır ve belki de gelecekteki cevaplar kriptografide bulunacaktır.
Mind Network, AI ağlarına ek olarak çözümlerin uygulama kapsamını da genişletiyor ve merkezi olmayan depolama, EigenLayer AVS ağı, Bittensor Alt Ağı ve zincirler arası köprüler gibi birçok yönde işbirliği yaparak FHE'nin büyük potansiyelini ortaya koyuyor.
2024 yılında Web3'te kriptografi alanına ZK tarafından start verilirse yılın ikinci yarısında FHE ana tema olacak. Aynı zamanda AI'nın popülaritesi yüksek olmaya devam ediyor. AI+FHE+Restaking'in üçlü anlatı nimetinin yanı sıra Ethereum Vakfı ve Binance'in yatırımıyla Mind, FHE'nin lansmanı ile liderliği üstlenebilir mi? ana ağ yakında açıklanacak.
