Tác giả:Poopman
Biên soạn bởi: Deep Wave TechFlow
FHE mở ra khả năng thực hiện tính toán trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã.
Khi kết hợp với blockchain, MPC, ZKP (khả năng mở rộng), FHE cung cấp tính bảo mật cần thiết và cho phép nhiều trường hợp sử dụng trên chuỗi khác nhau.
Tổng quan về tình hình hiện tại của FHE
Trong chủ đề này tôi sẽ đề cập đến:
Bối cảnh của FHE
FHE hoạt động như thế nào?
5 lĩnh vực của hệ sinh thái FHE
Những thách thức và giải pháp hiện tại của FHE
Không dài dòng nữa, hãy bắt đầu.
Bối cảnh của FHE
FHE được đề xuất lần đầu tiên vào năm 1978, nhưng do tính phức tạp trong tính toán nên nó không thực tế và mang tính lý thuyết trong một thời gian khá dài.
Mãi đến năm 2009, Craig mới phát triển được một mô hình khả thi cho FHE và nó đã thúc đẩy sự quan tâm nghiên cứu về FHE kể từ đó.
Vào năm 2020, sự ra mắt của TFHE và fhEVM @zama_fhe đã đưa FHE trở thành tâm điểm chú ý trong lĩnh vực mã hóa. Kể từ đó, chúng ta đã chứng kiến sự xuất hiện của các trình biên dịch FHE L1/L2 tương thích EVM phổ biến, chẳng hạn như trình biên dịch @FhenixIO và @inconetwork FHE, v.v. @SunscreenTech.
FHE hoạt động như thế nào?
Bạn có thể tưởng tượng có một chiếc hộp mù với một câu đố bên trong, nhưng chiếc hộp mù không thể biết bất kỳ thông tin nào về câu đố mà bạn đưa ra, nhưng nó vẫn có thể tính toán kết quả bằng toán học.
Tìm hiểu thêm từ lời giải thích quá đơn giản của tôi về FHE.
Một số trường hợp sử dụng FHE bao gồm:
Tính toán trên một chuỗi riêng
Mã hóa dữ liệu trên chuỗi
Hợp đồng thông minh riêng tư trên mạng công cộng
Tiền điện tử ERC20
bỏ phiếu riêng tư
Đấu giá mù NFT
MPC an toàn hơn
Bảo vệ ưu tiên
Cầu chuỗi chéo không đáng tin cậy
Hệ sinh thái FHE
Nhìn chung, triển vọng của FHE trên chuỗi có thể được tóm tắt thành năm khía cạnh.
FHE chung
FHE/HE (ứng dụng) cho các trường hợp sử dụng cụ thể
Phần cứng tăng tốc FHE
FHE và AI
"các giải pháp thay thế"
Chuỗi khối và công cụ FHE phổ quát
Chúng là xương sống của tính bảo mật trong blockchain. Điều này bao gồm SDK, bộ đồng xử lý, trình biên dịch, môi trường thực thi mới, chuỗi khối, mô-đun FHE.
Khó nhất là: đưa FHE vào EVM, tức là fhEVM.
Sử dụng chung bao gồm: fhEVM
@zama_fhe
@FhenixIO
@inconetwork
@FairMath
Công cụ/Hạ tầng FHE:
@octra
@SunscreenTech
@0xfairblock
@DeroProject
@ArciumHQ (từ @elusivprivacy)
#Shibarium
FHE/HE (ứng dụng) cho các trường hợp sử dụng cụ thể
@penumbrazone - Một dex vũ trụ chuỗi chéo (chuỗi ứng dụng) sử dụng tFHE cho trao đổi/nhóm được bảo vệ của nó. @zkHoldem - Trò chơi poker @MantaNetwork sử dụng HE và ZKP để chứng minh tính công bằng của trò chơi.
Phần cứng tăng tốc FHE
Bất cứ khi nào FHE được sử dụng cho các tính toán chuyên sâu như FHE-ML, việc khởi động để giảm sự tăng trưởng nhiễu là rất quan trọng.
Các giải pháp như tăng tốc phần cứng đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ quá trình khởi động, trong đó ASIC hoạt động tốt nhất.
Các thành viên của ngành phần cứng bao gồm: @Optalysys @chainreactioni0 @Ingo_zk @cysic_xyz Mỗi công ty chuyên về phần cứng như chip, ASIC và chất bán dẫn giúp tăng tốc khởi động/điện toán FHE.
FHE và AI
Gần đây, mối quan tâm đến việc tích hợp FHE vào AI/ML ngày càng tăng.
Trong số những điều khác, FHE ngăn máy học bất kỳ thông tin nhạy cảm nào trong khi xử lý thông tin đó và cung cấp tính bảo mật cho dữ liệu, mô hình và đầu ra trong suốt quy trình.
Các thành viên của Ai x FHE bao gồm: @mindnetwork_xyz
@theSightAI
@getbasedai
@Privasea_ai
"Các giải pháp thay thế"
Một số sử dụng MPC để bảo vệ dữ liệu có giá trị cao và thực hiện "tính toán mù" thay vì FHE, trong khi một số khác sử dụng ZKSNARK để đảm bảo tính chính xác của tính toán FHE trên dữ liệu được mã hóa. Họ là: @nillionnetwork, @padolabs
Những thách thức và giải pháp hiện tại của FHE
Không thân thiện với nhà phát triển.
Tình hình hiện tại vẫn còn thiếu các thuật toán tiêu chuẩn hóa và các công cụ FHE được hỗ trợ tổng thể.
Chi phí tính toán cao (chi phí)
Điều này có thể dẫn đến việc tập trung hóa nút do quản lý tiếng ồn và tính toán phức tạp khi khởi động.
Rủi ro FHE trên chuỗi không an toàn
Để đảm bảo tính bảo mật của bất kỳ hệ thống giải mã ngưỡng nào, các khóa giải mã phải được phân phối giữa các nút. Tuy nhiên, do chi phí chung của FHE lớn hơn, điều này có thể dẫn đến số lượng người xác nhận ít hơn, do đó làm tăng khả năng thông đồng.
giải pháp?
Tăng cường có thể lập trình:
Nó cho phép áp dụng các phép tính trong quá trình khởi động, từ đó nâng cao hiệu quả trong khi vẫn đáp ứng được từng ứng dụng cụ thể.
Tăng tốc phần cứng
Phát triển các thư viện ASIC, GPU và FPGA và OpenFHE để tăng tốc hiệu suất FHE.
Hệ thống giải mã ngưỡng tốt hơn
Nói tóm lại, để cải thiện tính bảo mật của FHE trên chuỗi, chúng ta cần một hệ thống (có thể là MPC) có thể đảm bảo những điều sau:
độ trễ thấp
Hạ thấp rào cản gia nhập cho các nút phi tập trung
khả năng chịu lỗi
Đây là lời giải thích kỹ thuật từ @0xArnav.
Vậy đó, và thành thật mà nói, dòng tweet này chỉ là phần nổi của tảng băng trôi. Vẫn còn nhiều điều để tìm hiểu về cảnh quan của FHE.
