Được viết bởi: Maggie @ Foresight Ventures
TLDR:
Mã hóa đồng hình hoàn toàn FHE là công nghệ bảo vệ quyền riêng tư thế hệ tiếp theo sắp ra mắt và xứng đáng để chúng tôi triển khai. FHE có khả năng bảo vệ quyền riêng tư lý tưởng nhưng vẫn còn những lỗ hổng trong hiệu quả hoạt động của nó. Chúng tôi tin rằng với sự gia nhập của vốn Crypto, sự phát triển và trưởng thành của công nghệ sẽ được tăng tốc đáng kể, giống như sự phát triển nhanh chóng của ZK trong những năm gần đây.
Mã hóa đồng hình hoàn toàn có thể được sử dụng để bảo vệ quyền riêng tư trong giao dịch, bảo vệ quyền riêng tư AI và bộ đồng xử lý bảo vệ quyền riêng tư trong Web3. Trong số đó, tôi đặc biệt lạc quan về EVM bảo vệ quyền riêng tư, linh hoạt và phù hợp hơn với EVM so với chữ ký vòng, công nghệ trộn tiền tệ và ZK hiện có.
Hiện tại, chúng tôi đã điều tra một số dự án FHE nổi bật và hầu hết các dự án FHE sẽ có trên mạng chính từ năm nay đến quý đầu tiên của năm sau. Trong số các dự án này, ZAMA có công nghệ mạnh nhất nhưng vẫn chưa công bố bất kỳ kế hoạch phát hành tiền xu nào. Hơn nữa, chúng tôi cho rằng Fhenix là chương trình FHE tốt nhất hiện có.
1. FHE là công nghệ bảo vệ quyền riêng tư lý tưởng
1.1 Vai trò của FHE
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn là một dạng mã hóa cho phép mọi người thực hiện bất kỳ số lượng cộng và nhân nào trên bản mã để thu được kết quả được mã hóa và giải mã nó để thu được kết quả tương tự như thực hiện thao tác tương tự trên bản rõ. Nhận ra tính "vô hình" của dữ liệu.
Hoàn toàn đồng hình đặc biệt thích hợp cho việc tính toán thuê ngoài. Bạn có thể thuê ngoài dữ liệu cho sức mạnh tính toán bên ngoài mà không lo rò rỉ dữ liệu.
Ví dụ: theo cách nói thông thường, bạn điều hành một công ty và dữ liệu của công ty đó rất có giá trị. Bạn muốn sử dụng các dịch vụ đám mây hữu ích để xử lý và tính toán dữ liệu này, nhưng bạn lo lắng về việc rò rỉ dữ liệu trên đám mây. Sau đó bạn có thể:
Chuyển đổi dữ liệu thành bản mã thông qua mã hóa đồng cấu hoàn toàn và sau đó tải nó lên máy chủ đám mây. Ví dụ: số 5 và 10 trong hình trên sẽ được mã hóa thành bản mã và biểu thị dưới dạng “X” và “YZ”.
Khi cần thực hiện các thao tác trên dữ liệu, ví dụ muốn cộng hai số 5 và 10, bạn chỉ cần để bản mã “X” và “YZ” trên cloud server thực hiện thao tác plaintext + tương ứng được chỉ định bởi Một thao tác nhất định tạo ra kết quả bản mã "PDQ".
Sau khi kết quả bản mã được tải xuống từ máy chủ đám mây, nó sẽ được giải mã để thu được bản rõ. Bạn sẽ thấy rằng kết quả của bản rõ là kết quả của phép tính 5 + 10.
Bản rõ chỉ xuất hiện với bạn, trong khi tất cả được lưu trữ và tính toán trên máy chủ đám mây đều là dữ liệu bản mã. Bằng cách này bạn không phải lo lắng về việc rò rỉ dữ liệu. Cách tiếp cận bảo vệ quyền riêng tư này là lý tưởng.
Mã hóa bán đồng hình: Mã hóa bán đồng hình dễ dàng và thực tế hơn. Bán đồng cấu có nghĩa là bản mã chỉ có một thuộc tính đồng cấu, chẳng hạn như đồng cấu cộng/đồng cấu nhân.
Tính đồng cấu gần đúng: cho phép chúng ta tính toán phép cộng và phép nhân trên bản mã cùng một lúc nhưng số lần hỗ trợ rất hạn chế.
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn chuỗi hữu hạn: cho phép chúng ta thực hiện bất kỳ sự kết hợp nào của phép cộng và phép nhân trên bản mã, không giới hạn số lần. Nhưng có một giới hạn trên phức tạp mới, giới hạn độ phức tạp của hàm.
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn: Nó cần hỗ trợ bất kỳ số lượng phép tính cộng và nhân nào, không có giới hạn về độ phức tạp hoặc số lần.
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn là khó và lý tưởng nhất ở đây và được gọi là "Chén thánh của mật mã".
1.2 Lịch sử
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn có lịch sử lâu dài
1978: Khái niệm mã hóa đồng cấu hoàn toàn được đề xuất.
2009 (thế hệ đầu tiên): Sơ đồ đồng hình hoàn toàn đầu tiên được đề xuất.
2011 (thế hệ thứ hai): Một sơ đồ đồng cấu hoàn toàn dựa trên số nguyên đã được đề xuất. Nó đơn giản hơn giải pháp trước nhưng hiệu quả không được cải thiện.
2013 (thế hệ thứ ba): Một công nghệ mới GSW để xây dựng giải pháp FTE đã được đề xuất, hiệu quả hơn và an toàn hơn. Công nghệ này được cải tiến hơn nữa với sự phát triển của FHEW và TFHE, nâng cao hiệu quả hơn nữa.
2016 (Thế hệ thứ tư): Sơ đồ mã hóa gần đúng đồng cấu, CKKS, đã được đề xuất. Đây là phương pháp hiệu quả nhất để đánh giá các xấp xỉ đa thức và đặc biệt phù hợp cho các ứng dụng máy học bảo đảm quyền riêng tư.
Các thuật toán hiện được hỗ trợ bởi các thư viện mã hóa đồng cấu thường được sử dụng chủ yếu là các thuật toán thế hệ thứ ba và thứ tư. Đổi mới thuật toán, tối ưu hóa kỹ thuật, Blockchain thân thiện hơn và tăng tốc phần cứng dễ dàng xuất hiện khi có vốn đầu tư.
1.3 Hiệu suất hiện tại và tính khả dụng
Thư viện mã hóa đồng cấu thường được sử dụng:
Hiệu suất ZAMA TFHE:
Ví dụ: Phép cộng và phép trừ 256-bit của ZAMA TFHE mất khoảng 200ms và tính toán bản rõ mất khoảng hàng chục đến hàng trăm nano giây. Tốc độ tính toán FHE chậm hơn khoảng 10^6 lần so với tính toán bản rõ. Các thao tác được tối ưu hóa một phần chậm hơn khoảng 1000 lần so với văn bản thuần túy. Tất nhiên, việc so sánh phép tính bản mã với phép tính bản rõ là không công bằng. Có một cái giá phải trả cho quyền riêng tư, chưa kể đến công nghệ bảo vệ quyền riêng tư lý tưởng của tính đồng hình hoàn toàn.
ZAMA có kế hoạch cải thiện hơn nữa hiệu suất bằng cách phát triển phần cứng FHE.
1.4 Một số hướng nghiên cứu kỹ thuật của FHE+Web3
Web3 được phân cấp và có nhiều hướng kỹ thuật có thể được nghiên cứu kết hợp với Web3 hoàn toàn đồng hình và, chẳng hạn như sau.
Các giải pháp, trình biên dịch và thư viện FHE đổi mới giúp FHE dễ sử dụng hơn, nhanh hơn và phù hợp hơn với blockchain.
Phần cứng FHE cải thiện hiệu suất tính toán.
FHE + ZKP, trong khi sử dụng FHE để tính toán quyền riêng tư, hãy sử dụng ZK để chứng minh rằng đầu vào và đầu ra đáp ứng các điều kiện hoặc để chứng minh rằng FHE được thực thi chính xác.
Để ngăn chặn hành vi xấu trên các nút tính toán, việc khôi phục lại EigenLayer, v.v. có thể được kết hợp.
Trong sơ đồ giải mã MPC, trạng thái chia sẻ được mã hóa và khóa thường được phân đoạn MPC, yêu cầu giao thức giải mã ngưỡng an toàn và hiệu suất cao.
Lớp DA lưu trữ dữ liệu yêu cầu lớp DA thông lượng cao hơn và Celestia hiện tại không thể đáp ứng yêu cầu.
Nhìn chung, chúng tôi tin rằng mã hóa đồng hình hoàn toàn FHE là công nghệ bảo vệ quyền riêng tư thế hệ tiếp theo sắp ra mắt. FHE có khả năng bảo vệ quyền riêng tư lý tưởng nhưng vẫn còn những lỗ hổng trong hiệu quả hoạt động của nó. Chúng tôi tin rằng với sự gia nhập của vốn Crypto, sự phát triển và trưởng thành của công nghệ sẽ được tăng tốc đáng kể, giống như sự phát triển nhanh chóng của ZK trong những năm gần đây. FHE là một ca khúc xứng đáng với sự bố trí của chúng tôi.
2. FHE được sử dụng trong các tình huống bảo vệ quyền riêng tư khác nhau trong Web3, trong đó tôi lạc quan nhất về EVM quyền riêng tư.
FHE thuộc nhóm bảo vệ quyền riêng tư. Nói một cách đơn giản, nó bao gồm "bảo vệ quyền riêng tư giao dịch" + "bảo vệ quyền riêng tư AI" + "bộ đồng xử lý bảo vệ quyền riêng tư".
Bảo vệ quyền riêng tư giao dịch cũng bao gồm Defi bảo vệ quyền riêng tư, bỏ phiếu, đặt giá thầu, chống MEV, v.v.
Bảo vệ quyền riêng tư của AI cũng bao gồm danh tính phi tập trung cũng như bảo vệ quyền riêng tư của các mô hình và dữ liệu AI khác.
Bộ đồng xử lý bảo vệ quyền riêng tư thực hiện các hoạt động mã hóa hoàn toàn đồng nhất ngoài chuỗi và cuối cùng trả kết quả về chuỗi. Nó có thể được sử dụng cho các trò chơi Trustless, v.v.
Tất nhiên, có rất nhiều công nghệ bảo vệ quyền riêng tư và bạn sẽ biết được tính đặc biệt của FHE bằng cách so sánh chúng.
TEE rất nhanh Dữ liệu được lưu trữ và tính toán dưới dạng văn bản rõ ràng trong phần cứng đáng tin cậy nên rất nhanh. Nhưng nó dựa vào phần cứng an toàn. Nó thực sự tin tưởng vào nhà sản xuất phần cứng hơn là thuật toán. Mô hình tin cậy này mang tính tập trung. Và một số tính toán xác minh TEE yêu cầu kết nối với nhà sản xuất TEE để xác minh từ xa. Điều này không phù hợp để tích hợp vào blockchain để xác minh trên chuỗi. Vì chúng tôi yêu cầu xác minh trên chuỗi nên chỉ các nút dữ liệu lịch sử của chuỗi khối mới có thể được hoàn thành một cách độc lập và không nên dựa vào các tổ chức tập trung bên ngoài.
Tính toán đa bên bảo mật của MPC cũng là công nghệ tính toán nhiều bên đảm bảo quyền riêng tư. Tuy nhiên, công nghệ này thường yêu cầu nhiều bên trực tuyến cùng lúc và tương tác thường xuyên và thường không phù hợp với các kịch bản không đồng bộ như blockchain. MPC chủ yếu được sử dụng để quản lý khóa phi tập trung. Trong ví MPC, khóa riêng không được lưu trữ ở dạng hoàn chỉnh ở bất kỳ đâu. Thay vào đó, khóa riêng được chia thành nhiều phân đoạn (hoặc phần) được lưu trữ trên các thiết bị hoặc nút khác nhau. Chỉ khi một giao dịch cần được ký, nhiều phân đoạn sẽ cùng tham gia tính toán thông qua giao thức tính toán nhiều bên để tạo chữ ký.
Bằng chứng không có kiến thức về ZK chủ yếu được sử dụng để chứng minh tính toán nhằm chứng minh rằng một quy trình tính toán nhất định được thực hiện chính xác và hiếm khi được sử dụng để bảo vệ quyền riêng tư. ZK và công nghệ đồng cấu cũng không thể tách rời và công nghệ đồng cấu cũng được sử dụng trong phần bảo vệ quyền riêng tư.
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn FHE không yêu cầu trao đổi dữ liệu giữa chừng trong quá trình vận hành bản mã và có thể được tính toán hoàn toàn trên máy chủ/nút. Do đó, MPC không yêu cầu người khởi xướng/nhiều bên phải trực tuyến và phù hợp hơn với blockchain. Và so với TEE thì nó là Trustless. Hạn chế duy nhất là hiệu suất không cao.
Do đó, miễn là FHE dần dần cải thiện hiệu suất thì khả năng bảo vệ quyền riêng tư của nó sẽ phù hợp hơn với Web3.
Đồng thời, về mặt bảo vệ quyền riêng tư của giao dịch, mã hóa đồng hình hoàn toàn cũng phù hợp hơn với EVM. bởi vì:
Công nghệ trộn chữ ký vòng và tiền tệ không thể hỗ trợ hợp đồng.
Đối với các dự án bảo vệ quyền riêng tư của ZK như Aleo, dữ liệu riêng tư tương tự như mô hình UTXO chứ không phải mô hình tài khoản EVM.
Mã hóa hoàn toàn đồng hình có thể hỗ trợ cả hợp đồng và mô hình tài khoản, đồng thời có thể dễ dàng tích hợp vào EVM.
Ngược lại, EVM đồng hình hoàn toàn thực sự hấp dẫn.
Các hoạt động AI vốn đòi hỏi cường độ tính toán cao và việc thêm một chế độ mã hóa phức tạp như mã hóa đồng hình hoàn toàn có thể dẫn đến hiệu suất quá thấp và chi phí quá cao ở giai đoạn này. Tôi nghĩ rằng bảo vệ quyền riêng tư của AI cuối cùng sẽ là giải pháp kết hợp TEE/MPC/ZK/bán đồng hình.
Nói chung, mã hóa đồng cấu hoàn toàn có thể được sử dụng để bảo vệ quyền riêng tư trong giao dịch, bảo vệ quyền riêng tư AI và bộ đồng xử lý bảo vệ quyền riêng tư trong Web3. Trong số đó, tôi đặc biệt lạc quan về EVM bảo vệ quyền riêng tư, linh hoạt và phù hợp hơn với EVM so với chữ ký vòng, công nghệ trộn tiền tệ và ZK hiện có.
3. Hầu hết các dự án FHE sẽ được triển khai trên mạng chính từ năm nay đến quý đầu tiên của năm sau. Chúng tôi tin rằng Fhenix là dự án FHE tốt nhất bên cạnh ZAMA.
Chúng tôi đã điều tra các dự án mã hóa hoàn toàn đồng hình nổi bật trên thị trường hiện nay, thông tin tóm tắt của họ như sau:
3.1 ZAMA (công cụ)
Tường thuật: Mã hóa hoàn toàn đồng nhất cho Blockchain và AI
Công cụ: TFHE-rs, một bản triển khai của TFHE
Công cụ: Concrete, trình biên dịch của TFHE
Sản phẩm: Concrete ML, machine learning bảo vệ quyền riêng tư
Sản phẩm: fhEVM, hợp đồng thông minh bảo vệ quyền riêng tư
Nhóm: CTO Pascal Paillier, nhà mật mã học nổi tiếng
CTO & đồng sáng lập: Nhà mật mã học Pascal Paillier. Nhận bằng PHD từ Telecom ParisTech vào năm 1999. Năm 1999, ông đã phát minh ra hệ thống mật mã Paillier. Ông bắt đầu xuất bản các bài báo liên quan đến mã hóa đồng cấu vào năm 2013 và là một trong những nhân vật hàng đầu trong lĩnh vực mã hóa đồng cấu hoàn toàn.
Giám đốc điều hành & đồng sáng lập: Rand Hindi, tốt nghiệp UCL với bằng PHD về Tin sinh học vào năm 2011. Anh ấy đã làm việc trong các dự án khoa học dữ liệu. Trong khi làm việc tại ZAMA, anh ấy đã làm cố vấn cho nhiều dự án.
Tài chính: Trong 4 năm, tổng cộng hơn 82 triệu đô la Mỹ đã được huy động. Vòng tài trợ Series A mới nhất là 73 triệu, dẫn đầu bởi Multicoin Capital và Protocol Labs.
Vào ngày 26 tháng 9 năm 2023, Vòng hạt giống đã huy động được 7 triệu đô la Mỹ, dẫn đầu là Multicoin Capital, với sự tham gia của Node Capital, Bankless Ventures, Robot Ventures, Tane Labs, HackVC và Metaplanet
3.2 Fenix (EVM + AI)
Tường thuật: Bộ đồng xử lý FHE/Bản tổng hợp FHE L2 (Quyền riêng tư tương thích EVM L2)
Sản phẩm: Rollup hỗ trợ FHE, một hợp đồng thông minh bí mật tương thích với EVM. Các nhà phát triển sử dụng Solidity để phát triển Dapps đồng thời đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu.
Sản phẩm: Bộ đồng xử lý FHE, giúp giảm tải các tác vụ điện toán mật mã từ chuỗi máy chủ (cho dù đó là Ethereum, L2 hay L3) sang ngoài chuỗi. Chúng làm tăng đáng kể hiệu quả của các hoạt động dựa trên FHE.
Hợp tác: Hợp tác với Zama, sử dụng fhEVM của ZAMA và thư viện ZAMA trên github là một fork
Hợp tác: Hợp tác với EigenLayer, các nút của Rollup cần được tạo lại trong EigenLayer
Nhóm: Guy Itzhaki có hơn 7 năm kinh nghiệm làm việc tại Intel và giữ chức vụ Giám đốc Mã hóa đồng hình và Phát triển kinh doanh chuỗi khối của Intel.
Người sáng lập: Guy Zyskind, Ứng viên PHD tại MIT, MSC tại MIT năm 2016. Đã tham gia nghiên cứu và phát triển giao thức bảo mật MIT Enigma và có khả năng nghiên cứu và phát triển mạnh mẽ.
CEO: Guy Itzhaki có 7 năm kinh nghiệm làm việc tại Intel và có kinh nghiệm rất dày dặn trong lĩnh vực bảo vệ quyền riêng tư. Ông từng giữ chức vụ giám đốc mã hóa đồng cấu và phát triển kinh doanh blockchain của Intel.
Giáo sư Chris, Peikert, nhà mật mã học về mã hóa đồng cấu hoàn toàn. Lãnh đạo mật mã của Algorand.
Nguồn vốn: 1 năm, vòng tài trợ Series A mới nhất là 15 triệu, dẫn đầu là Hack VC, tiếp theo là Foresight Ventures và các tổ chức khác.
Vào tháng 5 năm 2024, Series A đã huy động được 15 triệu đô la Mỹ, dẫn đầu là Hack VC, tiếp theo là Foresight Ventures và các tổ chức khác.
Vào ngày 26 tháng 9 năm 2023, Seed Round đã huy động được 7 triệu đô la Mỹ, dẫn đầu là Multicoin Capital, với sự tham gia của Node Capital, Bankless Ventures, Robot Ventures, Tane Labs, HackVC và Metaplanet.
Lộ trình: Testnet phát hành vào quý 2 năm 2024, ra mắt vào quý 1 năm 2025
Vào quý 2 năm 2024, mạng ngưỡng sẽ được phát hành.
2024 Q3, Bộ đồng xử lý FHE V0.
Quý 1 năm 2025, mạng chính
2025 Q3, Bộ đồng xử lý FHE V1.
3.3 Thu nhập (EVM)
Tường thuật: Lớp điện toán bảo mật mô-đun/Chuỗi EVM hỗ trợ
Sản phẩm: Rollup hỗ trợ FHE, một hợp đồng thông minh bí mật tương thích với EVM. Các nhà phát triển sử dụng Solidity để phát triển Dapps đồng thời đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu.
Hợp tác: Hợp tác với Zama, sử dụng fhEVM của ZAMA
Nhóm: Người sáng lập Remi Ga, người đã có thời gian ngắn làm kỹ sư phần mềm tại Microsoft và Google trong những ngày đầu và làm việc trong dự án DeFi của Parallel Finance
Người sáng lập: Remi Gai, 22 năm trước, anh có 6 đến 9 tháng kinh nghiệm làm kỹ sư phần mềm tại Microsoft và Google, sau đó làm việc trong các dự án Parallel Finance và DeFi.
Trưởng nhóm công nghệ: Amaury A, nhà phát triển cốt lõi của Cosmos
Tài trợ: Vòng tài trợ hạt giống mới nhất là 4,5 triệu, dẫn đầu bởi 1kx
Vào tháng 2 năm 2024, Inco Network đã hoàn thành vòng tài trợ hạt giống trị giá 4,5 triệu đô la Mỹ, do 1kx dẫn đầu, với sự tham gia của Circle Ventures, Robot Ventures, Portal VC, Alliance DAO, Big Brain Holdings, Symbolic, GSR, Polygon Ventures, Daedalus, Matter Labs và diễn viên Fenbushi.
Tiến độ: Testnet ra mắt vào tháng 3 năm 2024, mainnet ra mắt vào quý 4 năm 2024
Vào tháng 3 năm 2024, testnet bao gồm cả fhEVM đã được ra mắt. Hiện tại, một số ví dụ bao gồm ERC-20 bảo vệ quyền riêng tư, bỏ phiếu về quyền riêng tư, chụp ảnh mù và DID quyền riêng tư.
Vào quý 2 ~ quý 3 năm 2024, mạng thử nghiệm sẽ được ra mắt bao gồm fhEVM
Quý 4 năm 2024, trên mạng chính
Vào năm 2025, chúng tôi dự định tăng tốc phần cứng FPGA, hy vọng TPS sẽ đạt 100~1000.
3.4 Mạng tư duy (AI&DePIN)
Tường thuật: Bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu và máy tính cá nhân. Dữ liệu và mô hình AI và DePIN.
Sản phẩm: Câu chuyện 23 năm là Hồ dữ liệu về quyền riêng tư, nơi lưu trữ dữ liệu và điện toán bảo vệ quyền riêng tư. Năm nay, chúng tôi đã điều chỉnh để bảo vệ quyền riêng tư cho dữ liệu và mô hình AI và DePIN.
Hợp tác: Hợp tác với ZAMA và sử dụng thư viện đồng hình hoàn toàn của ZAMA
Hợp tác: Hợp tác với Fhenix, Inco, sử dụng fhEVM để thực hiện Rollup
Hợp tác: Hợp tác với Arweave để lưu trữ dữ liệu được mã hóa
Hợp tác: Hợp tác với EigenLayer, Babylon, v.v., đặt lại nút dịch vụ Tham khảo: https://mindnetwork.medium.com/fhe-secured-restaging-layer-scaling-security-for-ai-depin-networks-73d5c6e5dda3
Nhóm: CTO George là nhà nghiên cứu tại Đại học Cambridge.
Đồng sáng lập & CTO: George từng là nhà nghiên cứu tại Đại học Cambridge, giám đốc kỹ thuật của một ngân hàng đa quốc gia và có nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ tài chính Internet.
Cấp vốn: 2 năm, Seed huy động được 2,5 triệu, được Binance Labs ươm tạo
Vào ngày 20 tháng 6 năm 2023, Vòng hạt giống đã huy động được 2,5 triệu USD, dẫn đầu là Binance Labs, với sự tham gia của HashKey, SevenX, v.v.
RoadMap: Đã có trên mạng thử nghiệm, hiện tại vẫn chưa có chức năng khởi động lại.
3.5 Privasea (AI&DePIN)
Tường thuật: Máy tính bảo mật AI và DePIN.
Sản phẩm: Sử dụng FHE để huấn luyện mô hình ML. Tối ưu hóa cổng Boolean của TFHE.
Sản phẩm: FaceID, phiên bản nhận dạng khuôn mặt được bảo vệ quyền riêng tư. Để chống phù thủy và KYC
Hợp tác: Tích hợp BNB Greenfield để lưu trữ dữ liệu mã hóa
Nhóm: CTO Zhuan Cheng, Tiến sĩ Toán học tại Đại học Chicago, có nhiều kinh nghiệm trong nghiên cứu và phát triển công nghệ mật mã.
Giám đốc điều hành: David Jiao, dự án AI đã huy động được 20 triệu nhân dân tệ và dự án blockchain đã huy động được 4 triệu nhân dân tệ.
CTO Zhuan Cheng, Tiến sĩ Toán học tại Đại học Chicago, có nhiều kinh nghiệm trong nghiên cứu và phát triển mật mã. Trước đây ông đã từng làm việc trong dự án bảo vệ quyền riêng tư ZK của NuLink.
Cấp vốn: 1 năm, Seed huy động được 5 triệu, được Binance Labs ươm tạo
Vào tháng 3 năm 2024, Seed Round đã huy động được 5 triệu USD do Binance Labs ươm tạo với sự tham gia của MH Ventures, K300, Gate Labs, 1NVST và các tổ chức khác.
Lộ trình: Testnet V2 phát hành vào tháng 4 năm 2024, mainnet quý 3 năm 2024
Tháng 1 năm 2024, Testnet V1.
Tháng 4 năm 2024, Testnet V2.
2024 vào Q3,TGE.
3.6 Optalysys (Công cụ)
Tường thuật: Phần cứng mã hóa đồng cấu.
Đánh giá từ những thông tin trên, ZAMA cung cấp cho các dự án này thư viện nguồn mở cốt lõi của mã hóa đồng hình hoàn toàn và hiện là công ty tiên phong về công nghệ và là công ty mạnh nhất rất xứng đáng. Tuy nhiên, ZAMA vẫn chưa công bố bất kỳ kế hoạch phát hành tiền xu nào nên chúng tôi tập trung vào Fhinex.
Fhinex sẽ triển khai EVM bảo vệ quyền riêng tư và các hợp đồng thông minh bảo vệ quyền riêng tư. Họ có kế hoạch xây dựng Fhenix L2, một EVM về quyền riêng tư hoàn toàn đồng hình. Cung cấp các giao dịch bảo vệ quyền riêng tư, DeFi, v.v. L2 này cũng được trang bị một mạng ngưỡng để thực hiện một số hoạt động mã hóa và giải mã; và Fhenix cũng sẽ xây dựng bộ đồng xử lý FHE, một mạng điện toán đồng hình hoàn toàn có thể phục vụ các chuỗi EVM khác ngoài Fhenix và cung cấp dịch vụ điện toán đồng hình hoàn toàn.
Nhóm Fhinex có sức mạnh kỹ thuật mạnh mẽ. Các thành viên trong nhóm không chỉ bao gồm các chuyên gia chịu trách nhiệm về điện toán bảo mật tại Intel mà còn cả các PHD đã tham gia phát triển giao thức bảo mật Enigma tại MIT và các nhà lãnh đạo về mật mã Algorand.
Nói tóm lại, chúng tôi tin rằng các dự án mã hóa hoàn toàn đồng nhất như ZAMA và Fhinex có thể mang lại các công cụ bảo vệ quyền riêng tư lý tưởng cho blockchain.
