Yazar: Ray ArkStream Capital
Önsöz Geçmişte, kriptografi teknolojisi insan uygarlığının ilerlemesinde, özellikle bilgi güvenliği ve mahremiyetin korunması alanlarında belirleyici bir rol oynamıştır. Yalnızca çeşitli alanlarda veri iletimi ve depolaması için sağlam koruma sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda asimetrik şifreleme genel ve özel anahtar sistemi ve karma işlevi, çift harcamaya yönelik bir çözüm tasarlamak için 2008 yılında Satoshi Nakamoto tarafından yaratıcı bir şekilde entegre edildi. Sorunun mekanizması, devrim niteliğinde bir dijital para birimi olan Bitcoin'in doğuşunu teşvik etti ve blockchain endüstrisinde yeni bir çağ açtı. Blockchain endüstrisinin sürekli evrimi ve hızlı gelişimi ile birlikte, sıfır bilgi kanıtı (ZKP), çok partili hesaplama (MPC) ve tamamen homomorfik şifrelemenin (FHE) de aralarında bulunduğu bir dizi en ileri kriptografi teknolojisi ortaya çıkmaya devam ediyor. En belirgin. Bu teknolojiler birçok senaryoda yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin ZKP, blok zincirinin "imkansız üçgen" sorununu çözmek için Rollup çözümüyle birleşir ve MPC, kullanıcı portallarının geniş ölçekli uygulamasını desteklemek için genel ve özel anahtar sistemlerini birleştirir. (Kitlesel Evlat Edinme). Kriptografinin Kutsal Kaselerinden biri olarak kabul edilen tamamen homomorfik şifreleme FHE'ye gelince, benzersiz özellikleri, üçüncü tarafların şifrelenmiş veriler üzerinde şifreyi çözmeden herhangi bir sayıda hesaplama ve işlem gerçekleştirmesine olanak tanır ve böylece şekillendirilebilir zincir üstü gizlilik elde edilir. birden fazla alan ve senaryoya yönelik olasılıklar. FHE'ye Hızlı Genel Bakış FHE (Fully Homomorphic Encryption) dediğimizde ilk olarak isminin arkasındaki anlamı anlayabiliriz. Öncelikle HE, homomorfik şifreleme teknolojisini ifade etmektedir. Temel özelliği, şifreli metin üzerinde hesaplamalara ve işlemlere izin vermesi ve bu işlemlerin doğrudan düz metinle eşleştirilebilmesi, yani şifrelenmiş verinin matematiksel özelliklerinin değişmeden kalmasıdır. FHE'deki "F", bu homomorfizmin tamamen yeni bir seviyeye ulaştığı ve şifrelenmiş veriler üzerinde sınırsız hesaplama ve işlemlere izin verdiği anlamına gelir. 
Anlamaya yardımcı olmak için, şifreleme algoritması olarak en basit doğrusal fonksiyonu seçiyoruz ve tek bir işlemle toplamsal homomorfizmi ve çarpma homomorfizmini gösteriyoruz. Elbette, gerçek FHE bir dizi daha karmaşık matematiksel algoritma kullanır ve bu algoritmalar, hesaplama kaynakları (CPU ve bellek) açısından son derece zorludur. 
FHE'nin matematiksel ilkeleri derin ve karmaşık olmasına rağmen burada daha fazla ayrıntıya girmeyeceğiz. Homomorfik şifreleme alanında FHE'ye ek olarak kısmen homomorfik şifreleme ve biraz homomorfik şifrelemenin de iki biçiminin bulunduğunu belirtmekte fayda var. Temel farkları, destekledikleri işlem türlerinde ve izin verilen işlem sayısında yatmaktadır, ancak aynı zamanda şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplamalar ve işlemler uygulama olanağı da sağlarlar. Ancak içeriği kısa tutmak için burada derinlemesine tartışmayacağız. FHE endüstrisinde, araştırma ve geliştirmede yer alan pek çok tanınmış şirket olmasına rağmen, Microsoft ve Zama, mükemmel açık kaynak ürünleri (kod tabanları) ile benzersiz kullanılabilirliği ve etkiyi vurgulamaktadır. Geliştiricilere istikrarlı ve verimli FHE uygulamaları sağlarlar ve bu katkılar, FHE teknolojisinin sürekli gelişimini ve yaygın uygulamasını büyük ölçüde teşvik etmiştir. Microsoft'un SEAL'i: Microsoft Research tarafından dikkatle oluşturulmuş, yalnızca tamamen homomorfik şifrelemeyi desteklemekle kalmayan, aynı zamanda kısmen homomorfik şifrelemeyle de uyumlu olan bir FHE kitaplığı. SEAL, verimli bir C++ arayüzü sağlar ve çok sayıda optimizasyon algoritması ve teknolojisini entegre ederek bilgi işlem performansını ve verimliliğini önemli ölçüde artırır. Zama'nın TFHE'si: yüksek performanslı, tamamen homomorfik şifrelemeye odaklanan açık kaynaklı bir kütüphanedir. TFHE, hizmetleri bir C dili arayüzü aracılığıyla sağlar ve daha hızlı bilgi işlem hızı ve daha düşük kaynak tüketimi elde etmek için bir dizi gelişmiş optimizasyon teknolojisi ve algoritması kullanır. En basitleştirilmiş fikre göre FHE deneyimlemenin işlem süreci kabaca şu şekildedir:
Anahtarlar oluştur: Genel ve özel bir anahtar çifti oluşturmak için FHE kitaplığını/çerçevesini kullanın.
Şifrelenmiş veriler: FHE hesaplamaları tarafından işlenmesi gereken verileri şifrelemek için genel anahtarı kullanın.
Homomorfik hesaplamalar gerçekleştirin: Şifrelenmiş veriler üzerinde toplama, çarpma vb. gibi çeşitli hesaplama işlemlerini gerçekleştirmek için FHE kitaplığı tarafından sağlanan homomorfik hesaplama işlevlerini kullanın.
Şifre çözme sonuçları: Hesaplama sonuçlarının görüntülenmesi gerektiğinde meşru kullanıcı, hesaplama sonuçlarının şifresini çözmek için özel anahtarı kullanır.
FHE uygulamasında, şifre çözme anahtarlarının yönetim şeması (oluşturma, dolaşım ve kullanım vb.) özellikle kritik öneme sahiptir. Şifrelenmiş verinin hesaplama ve işlem sonuçlarının belirli zaman ve senaryolarda kullanılmak üzere deşifre edilmesi gerektiğinden, şifre çözme anahtarı, orijinal verinin ve işlenmiş verinin güvenliğini ve bütünlüğünü sağlamak için temel haline gelir. Şifre çözme anahtarlarının yönetimine ilişkin olarak, plan aslında geleneksel anahtar yönetimiyle pek çok benzerliğe sahiptir, ancak FHE'nin özelliği göz önüne alındığında, daha titiz ve ayrıntılı bir strateji de tasarlanabilir.
Blockchain için, merkezi olmayan yapısı, şeffaflığı ve kurcalanmama özellikleri nedeniyle, eşikler getiren çok taraflı güvenli hesaplama şeması (Eşik Çok Taraflı Hesaplama, TMPC) çok potansiyel bir seçimdir. Bu şema, birden fazla katılımcının şifre çözme anahtarını ortaklaşa yönetmesine ve kontrol etmesine olanak tanır ve yalnızca önceden belirlenmiş bir eşik numarasına (yani katılımcı sayısına) ulaşıldığında verilerin şifresi başarıyla çözülebilir. Bu, yalnızca anahtar yönetiminin güvenliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda tek bir düğümün tehlikeye girme riskini de azaltır ve FHE'nin blockchain ortamında uygulanması için güçlü bir garanti sağlar.
FhEVM'nin temeli atılıyor
Minimum müdahale perspektifinden bakıldığında, FHE'yi blockchain üzerinde uygulamanın en ideal yolu, taşınabilirliği ve esnekliği sağlamak için onu genel bir akıllı sözleşme kod tabanına kapsüllemektir. Ancak bu çözümün dayanağı, akıllı sözleşme sanal makinesinin, FHE'nin gerektirdiği karmaşık matematiksel işlemler ve kriptografik işlemlerden oluşan özel talimat setini önceden desteklemesi gerektiğidir. Sanal makine bu gereksinimleri karşılayamıyorsa, kusursuz entegrasyon elde etmek için sanal makinenin çekirdek mimarisinin FHE algoritmasının ihtiyaçlarına uyum sağlayacak şekilde özelleştirilmesi ve dönüştürülmesi gerekir.
Yaygın olarak benimsenen ve kanıtlanmış bir sanal makine olarak EVM, FHE'yi uygulamak için doğal bir seçimdir. Ancak bu alanda sadece birkaç uygulayıcı var; bunların arasında TFHE'yi açık kaynaklı yapan Zama şirketini bir kez daha not ediyoruz. Zama'nın yalnızca temel TFHE kütüphanesini sağlamakla kalmayıp, FHE teknolojisini yapay zeka ve blockchain alanlarına uygulamaya odaklanan bir teknoloji şirketi olarak iki önemli açık kaynaklı ürünü de piyasaya sürdüğü ortaya çıktı: Concrete ML ve fhEVM. Concrete ML, makine öğrenimi gizlilik hesaplamasına odaklanır. Concrete ML sayesinde, veri bilimcileri ve ML uygulayıcıları gizliliği korurken hassas veriler üzerinde makine öğrenimi modellerini eğitebilir ve çıkarımlarda bulunabilir, böylece gizlilik sızıntıları konusunda endişelenmeden veri kaynaklarından tam olarak yararlanabilirler. Başka bir ürün olan fhEVM, özel bilgi işlem için Solidity'yi destekleyen tamamen homomorfik bir EVM'dir. fhEVM, geliştiricilerin gizlilik koruması ve güvenli bilgi işlem elde etmek için Ethereum akıllı sözleşmelerinde tamamen homomorfik şifreleme teknolojisini kullanmalarına olanak tanır.
fhEVM hakkındaki bilgileri okuyarak fhEVM'nin temel özelliklerinin şunlardır:
fhEVM: EVM dışı bayt kodu düzeyinde, FHE işlem desteği, Zama açık kaynak FHE kütüphanesinin farklı durumlarında birden fazla önceden derlenmiş sözleşmenin entegre edilmesiyle gömülü işlevler biçiminde sağlanır. Ek olarak, FHE'nin FHE şifreli metnini saklaması, okuması, yazması ve doğrulaması için özel olarak belirli bir EVM belleği ve depolama alanı oluşturulur;
Dağıtılmış eşik protokolüne dayalı olarak tasarlanmış şifre çözme mekanizması: şifrelenmiş verileri birden fazla kullanıcı ve birden fazla sözleşme arasında karıştırmak için küresel FHE anahtarlarını ve şifreleme anahtarlarının zincir üzerinde depolanmasını, birden fazla doğrulayıcı arasındaki eşiklere sahip çok taraflı güvenli bilgi işlem şemasını destekler Şifre çözme anahtarlarını paylaşmak için eşzamansız şifreleme mekanizması ;
Geliştiriciler için eşiği düşüren sağlamlık sözleşme kitaplığı: FHE'nin şifrelenmiş veri türleri, işlem türleri, şifre çözme çağrıları ve şifrelenmiş çıktıları vb. tasarlandı;
Zama'nın fhEVM'si, blockchain uygulamalarında FHE teknolojisi için sağlam bir başlangıç noktası sağlıyor. Bununla birlikte, Zama'nın ağırlıklı olarak teknoloji araştırma ve geliştirmeye odaklandığı göz önüne alındığında, çözümleri daha teknik odaklı ve mühendislik uygulaması ve ticari uygulamalar açısından nispeten daha az düşünülüyor. . Bu nedenle, fhEVM'nin pratik uygulamalara tanıtılması sürecinde teknik eşik ve performans optimizasyonu sorunları dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere çeşitli beklenmedik zorluklarla karşılaşılabilir.
Ekolojik FHE-Toplamaları Oluşturmak
fhEVM tek başına bir proje veya eksiksiz bir ekosistem oluşturmaz, daha çok Ethereum ekosistemindeki çeşitli istemcilerden birine benzer. Bağımsız bir proje olarak ayakta kalabilmek için fhEVM'nin halka açık zincir düzeyinde bir mimariye dayanması veya bir Layer2/Layer3 çözümünü benimsemesi gerekir. FHE halka açık zincirinin gelişim yönü, kaçınılmaz olarak, dağıtılmış doğrulayıcı düğümler arasında FHE bilgi işlem kaynaklarının yedekliliğinin ve israfının nasıl azaltılacağına değinecektir. Tam tersine, halka açık zincirin yürütme katmanı olarak var olan Layer2/Layer3 çözümü, bilgi işlem işini birkaç düğüme tahsis ederek bilgi işlem yükünün büyüklük sırasını büyük ölçüde azaltabilir. Bu nedenle Fhenix, öncü olarak fhEVM ve Rollup teknolojisinin kombinasyonunu aktif olarak araştırıyor ve gelişmiş FHE-Rollups tipi Layer2 çözümleri oluşturmayı öneriyor.
ZK Rollups teknolojisinin karmaşık ZKP mekanizmalarını içerdiği ve doğrulama için gereken kanıtları oluşturmak için büyük bilgi işlem kaynakları gerektirdiği ve tam FHE'nin kendi özellikleriyle birleştiği göz önüne alındığında, ZK Rollups'a dayalı FHE-Rollups şemasının doğrudan uygulanması birçok zorlukla karşılaşacaktır. Dolayısıyla bu aşamada ZK Rollups'a kıyasla Fhenix'in teknoloji tercihi olarak Optimistic Rollups çözümünü benimsemek daha pratik ve verimli olacaktır.
Fhenix'in teknoloji yığını temel olarak aşağıdaki temel bileşenleri içerir: Arbitrum Nitro'nun sahtekarlık kanıtlayıcısının WebAssembly'de sahtekarlığa karşı koruma gerçekleştirebilen bir çeşidi. Bu nedenle, güvenli çalışma için önce FHE mantığı WebAssembly'de derlenebilir. Çekirdek kütüphane fheOS, FHE mantığını akıllı sözleşmelere entegre etmek için gereken tüm işlevleri sağlar. Eşik Hizmet Ağı (TSN) ise bir diğer önemli bileşendir. Gizlice paylaşılan ağ anahtarlarını barındırır, güvenliği sağlamak için algoritmaya özel gizli paylaşım teknolojisini kullanarak bunları birden fazla paylaşıma böler ve gerektiğinde verilerin şifresini çözmek gibi görevlerden sorumludur.
Yukarıdaki teknoloji yığınını temel alan Fhenix, ilk genel sürüm olan Fhenix Frontier'ı piyasaya sürdü. Her ne kadar bu, birçok sınırlama ve eksik fonksiyona sahip erken bir sürüm olsa da, akıllı sözleşme kod kitaplıklarının, Solidity API'lerinin, sözleşme geliştirme araç zincirlerinin (Hardhat/Remix gibi), ön uç etkileşimli JavaScript kitaplıklarının vb. kullanımına yönelik kapsamlı talimatlar zaten sağlamaktadır. . Bununla ilgilenen geliştiriciler ve ekolojik proje tarafları, araştırmak için resmi belgelere başvurabilir.
Zincirden Bağımsız - FHE Yardımcı İşlemcileri
FHE-Rollup'ları temel alan Fhenix, FHE Yardımcı İşlemcilerine erişebilmeleri ve FHE işlevlerini kullanabilmeleri için çeşitli halka açık zincirleri, L2 ve L3 ağlarını güçlendirmeyi amaçlayan Röle modülünü akıllıca sunar. Bu, orijinal Ana Bilgisayar Zinciri FHE'yi desteklemese bile artık FHE'nin güçlü işlevlerinden dolaylı olarak yararlanabileceğiniz anlamına gelir. Ancak FHE-Rollup'ların kanıt sorgulama süresi genellikle 7 gün kadar uzun olduğundan, bu durum FHE'nin yaygın uygulamasını bir ölçüde sınırlamaktadır. Bu zorluğun üstesinden gelmek amacıyla Fhenix, EigenLayer'in Yeniden Takma mekanizması aracılığıyla FHE Yardımcı İşlemcilerinin hizmetlerine yönelik daha hızlı ve daha uygun bir kanal sağlamak üzere EigenLayer ile işbirliği yaparak tüm FHE Yardımcı İşlemcilerinin verimliliğini ve esnekliğini büyük ölçüde artırdı.
FHE Yardımcı İşlemcilerinin kullanım süreci basit ve açıktır:
Uygulama sözleşmesi, şifreleme hesaplama işlemlerini gerçekleştirmek için Ana Bilgisayar Zincirindeki FHE Yardımcı İşlemcisini çağırır.
Aktarma sözleşmesi kuyruğu isteği
Aktarma düğümü Aktarma sözleşmesini dinler ve çağrıları özel Fhenix Toplama'ya iletir
FHE Rollup, FHE hesaplama işlemlerini gerçekleştirir
Eşik ağı şifre çözme çıkışı
Aktarma düğümü sonucu ve iyimser kanıtı sözleşmeye geri gönderir
Sözleşme iyimser kanıtı doğrular ve sonucu arayan kişiye gönderir.
Başvuru sözleşmesi çağrı sonucuna göre sözleşmeyi yürütmeye devam eder.
Fenix Katılım Kılavuzu
Bir geliştiriciyseniz, Fhenix'in belgelerini inceleyebilir ve pratik uygulamalardaki potansiyelini keşfetmek için bu belgelere dayalı olarak kendi FHE tipi uygulamalarınızı geliştirebilirsiniz.
Kullanıcıysanız Fhenix'in FHE-Rollup'ları tarafından sağlanan dApp'leri denemek ve FHE'nin getirdiği veri güvenliği ve gizlilik korumasını deneyimlemek isteyebilirsiniz.
Araştırmacıysanız, araştırma alanınıza daha değerli katkılar sağlamak amacıyla FHE'nin ilkelerini, teknik ayrıntılarını ve uygulama olanaklarını derinlemesine anlamak için Fhenix'in belgelerini dikkatlice okumanız önemle tavsiye edilir.
FHE en iyi uygulama senaryoları
FHE teknolojisi, özellikle tam zincirli oyunlar, DeFi ve AI gibi alanlarda geniş bir uygulama potansiyeli yelpazesi göstermiştir. Bu alanlarda büyük bir geliştirme potansiyeline ve geniş uygulama alanına sahip olduğuna kesinlikle inanıyoruz:
Gizlilik korumalı tam zincirli oyunlar: FHE teknolojisi, oyun ekonomisindeki finansal işlemler ve oyuncu işlemleri için güçlü şifreleme garantileri sağlayarak gerçek zamanlı manipülasyonu etkili bir şekilde önler ve oyunun adilliğini ve tarafsızlığını sağlar. FHE aynı zamanda oyuncu faaliyetlerini de anonimleştirerek oyuncuların mali varlıklarının ve kişisel bilgilerinin sızma riskini önemli ölçüde azaltarak oyuncuların gizliliğini ve güvenliğini tam olarak koruyabilir.
DeFi/MEV: DeFi faaliyetlerinin hızla gelişmesiyle birlikte birçok DeFi operasyonu karanlık ormandaki MEV saldırılarının hedefi haline geldi. Bu zorluğu çözmek için FHE, iş mantığı hesaplamasını ve işlenmesini sağlarken, pozisyon miktarı, tasfiye hattı, işlem kayması gibi DeFi'de sızdırılması istenmeyen hassas verileri etkili bir şekilde koruyabilir. FHE uygulanarak zincir üstü DeFi'nin sağlığı önemli ölçüde iyileştirilebilir ve kötü MEV davranışının sıklığı önemli ölçüde azaltılabilir.
Yapay Zeka: Yapay zeka modellerinin eğitimi, veri kümelerine dayanır. Eğitim için bireysel verilerin kullanılması söz konusu olduğunda, bireysel hassas verilerin güvenliğinin sağlanması ilk ön koşul haline gelir. Bu nedenle FHE teknolojisi, bireysel özel veriler üzerinde yapay zeka modeli eğitimi için ideal bir çözüm haline geldi. Yapay zekanın, herhangi bir hassas kişisel bilgiyi açığa vurmadan eğitim sürecini tamamlamak için şifrelenmiş veriler üzerinde işlem yapmasına olanak tanıyor.
FHE'nin topluluk tarafından tanınması
Teknolojinin gelişimi yalnızca onun temel özellikleriyle sağlanamaz. Teknolojik olgunluğa ve sürekli ilerlemeye ulaşmak için akademik araştırma ve geliştirmenin sürekli iyileştirilmesine ve aktif topluluk oluşumuna güvenmeliyiz. Bu bağlamda FHE, kriptografinin Kutsal Kasesi haline geldi ve potansiyeli ve değeri uzun zamandır geniş çapta kabul görüyor. Vitalik Buterin, 2020 yılında "Exploring Fully Homomorphic Encryption" başlıklı makalesinde FHE teknolojisine yüksek tanınırlık ve destek verdi. Son zamanlarda sosyal medyada bir kez daha konuştu ve şüphesiz bir kez daha bu konumunu güçlendirdi ve FHE teknolojisinin geliştirilmesi için daha fazla kaynak ve güç çağrısında bulundu. Buna paralel olarak sürekli olarak yeni projeler, kar amacı gütmeyen araştırma ve eğitim organizasyonları ortaya çıkıyor ve piyasaya fonlar enjekte edilmeye devam ediliyor; bunların hepsi teknolojik bir patlamanın başlangıcının başlamak üzere olduğunu gösteriyor gibi görünüyor.
Potansiyel FHE başlangıç ekolojisi
FHE ekosisteminin gelişiminin ilk aşamalarında, temel temel teknoloji hizmet şirketi Zama ve yüksek profilli Fhenix'in yüksek kaliteli projelerine ek olarak, derinlemesine incelememize layık bir dizi eşit derecede olağanüstü proje de bulunmaktadır. anlayış ve dikkat:
Sunscreen: Self servis araştırma ve geliştirme yoluyla oluşturulan FHE derleyicisi, geleneksel programlama dillerinin FHE dönüşümünü destekler, FHE şifreli metnine karşılık gelen merkezi olmayan depolama tasarlar ve son olarak Web3 uygulamaları için FHE özelliklerini SDK biçiminde çıkarır.
Mind Network: EigenLayer'ın Yeniden Takma mekanizmasıyla birleştiğinde, AI ve DePIN ağlarının güvenliğini genişletmek için özel olarak tasarlanmış bir FHE ağıdır.
PADO Labs: ZKP ve FHE'yi entegre eden zkFHE'yi piyasaya sürdü ve bunun üzerine merkezi olmayan bir bilgi işlem ağı kurdu
**Arcium:** Eskiden Solana'nın gizlilik protokolü Elusiv, yakın zamanda FHE ile birleştirilmiş paralel bir gizli bilgi işlem ağına dönüştü
Inco Ağı: Zama'nın fhEVM'sini temel alarak, FHE'nin bilgi işlem maliyetini ve verimliliğini optimize etmeye odaklanır ve ardından eksiksiz bir ekolojik Katman geliştirir1
İkram: Shiba ekosistemini genişletmeye adanmış, Shiba ekibi ve Zama tarafından ortaklaşa oluşturulan FHE Layer3
octra: OCaml, AST, ReasonML ve C++ temel alınarak geliştirilmiş izole yürütme ortamlarını destekleyen FHE ağı
BasedAI: LLM modelleri için FHE işlevselliğinin tanıtımını destekleyen dağıtılmış bir ağ
Encifher: Eskiden BananaHQ, şimdi Rize Labs olarak yeniden adlandırıldı, FHEML'i FHE etrafında inşa ediyoruz
Privasea: NuLink çekirdek ekibi tarafından oluşturulan FHE ağı, AI alanında ML çıkarımı sırasında veri gizliliği koruması sağlamak için Zama'nın Concrete ML çerçevesini kullanıyor.
Kâr amacı gütmeyen araştırma ve eğitim kurumları için, ekosistem genelinde akademik araştırma ve eğitimin yaygınlaştırılması için değerli kaynaklar sağlayan FHE.org ve FHE Onchain'i şiddetle tavsiye ediyoruz.
Sınırlı alan nedeniyle FHE ekosistemindeki tüm öne çıkan projeleri listeleyemiyoruz. Ancak lütfen bu ekosistemin, devam eden derinlemesine araştırma ve incelememize değecek sınırsız potansiyel ve fırsatlar içerdiğine inanın.
Özetle
FHE teknolojisinin geleceği konusunda iyimseriz ve Fhenix projesi için yüksek beklentilerimiz var. Fhenix ana ağı piyasaya sürüldüğünde ve resmi olarak başlatıldığında, FHE teknolojisi sayesinde farklı alanlardaki uygulamaların geliştirilmesini bekliyoruz. Yenilik ve canlılıkla dolu bu geleceğin şimdiden çok yakın olduğuna inanıyoruz.
Referanslar
https://zama.ai/
https://github.com/microsoft/SEAL
https://www.fhenix.io/
https://mindnetwork.xyz/
https://www.inco.org/
https://x.com/treatsforShib
https://docs.octra.org/
https://x.com/encifherio
https://www.getbase.ai/
https://www.privasea.ai/
https://x.com/fhe_org
https://x.com/FHEOnchain
https://vitalik.eth.limo/general/2020/07/20/homomorphic.html
https://x.com/MessariCrypto/status/1720134959875457352
https://foresightnews.pro/article/detail/59947
