Der von Vitalik vorhergesagte neue technologische Sturm: Der Aufstieg von FHE verändert die Kryptowelt

Vorteile der vollständig homomorphen Verschlüsselung: Im Vergleich zu herkömmlichen Verschlüsselungsalgorithmen liegt ihr einzigartiges Merkmal darin, dass Dritte beliebig viele Berechnungen und Operationen an verschlüsselten Daten durchführen können, ohne diese zu entschlüsseln, was neue Möglichkeiten für das Privacy Computing bietet.

Definition von FHE

Homomorphe Verschlüsselung (FHE): ermöglicht die Durchführung einer bestimmten Form algebraischer Operationen auf Chiffretext, wobei das erhaltene Ergebnis weiterhin verschlüsselt ist. Das entschlüsselte Ergebnis stimmt mit dem Ergebnis derselben Operation auf dem Klartext überein. Im Vergleich zum Zero-Knowledge-Beweis besteht der größte Vorteil der vollständig homomorphen Verschlüsselung darin, dass sie der Cloud die Möglichkeit gibt, Berechnungen auf verschlüsselten Daten durchzuführen und so vertrauliche Informationen vor dem Zugriff Dritter zu schützen.

Die vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE) kann wie folgt unterteilt werden:

• Das HE in FHE steht für homomorphe Verschlüsselungstechnologie. Ihr Kernmerkmal besteht darin, dass sie Berechnungen und Operationen auf Chiffretext ermöglicht und diese Operationen direkt auf Klartext abgebildet werden können, d. h. die mathematischen Eigenschaften der verschlüsselten Daten bleiben unverändert;

• Das F in FHE stellt eine völlig neue Ebene des Homomorphismus dar, die unbegrenzte Berechnungen und Operationen an verschlüsselten Daten ermöglicht.

Vergleich von FHE mit ZK und MPC

Im Bereich Datenschutz sind die drei modernsten Technologien der Branche FHE, ZK und MPC.

Die vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE) kann verschiedene Operationen an verschlüsselten Daten durchführen, ohne diese vorher zu entschlüsseln. Dadurch wird die Vertraulichkeit der Daten stark geschützt. Gleichzeitig bietet FHE starke Sicherheitsgarantien für Bereiche wie Cloud Computing und Blockchain.

Zero-Knowledge Proof (ZK) ist eine fortschrittliche kryptografische Technologie, die eine Schlüsselrolle beim Schutz der Privatsphäre und der Sicherstellung der Richtigkeit von Fakten spielt. Durch ZK kann eine Partei einer anderen Partei die Echtheit einer Aussage beweisen, ohne die spezifischen Daten im Zusammenhang mit der Aussage preiszugeben, wodurch die Privatsphäre der betroffenen Person wirksam geschützt wird. ZK wird häufig beim Erstellen von Blockchain-Erweiterungslösungen wie z. B. ZK-Rollups verwendet.

Multi-Party Computation (MPC) ist ein auf Kryptografietechnologie basierendes Computermodell, das die privaten Daten der Teilnehmer schützen und Computeraufgaben erledigen kann, ohne private Eingaben preiszugeben. Die MPC-Technologie zerlegt den Computerprozess in mehrere Schritte und führt in jedem Schritt Verschlüsselungs- und Entschlüsselungsvorgänge ein, wodurch mehrere Parteien an der Berechnung teilnehmen können, ohne dass private Informationen preisgegeben werden.

Aus dem obigen Vergleich ist ersichtlich, dass sich die FHE-Technologie darauf konzentriert, Berechnungen ohne Entschlüsselung von Daten durchzuführen und so die Privatsphäre der Daten zu schützen; die ZK-Technologie konzentriert sich darauf, die Richtigkeit von Aussagen zu beweisen und gleichzeitig die Privatsphäre der Aussagen zu schützen; die MPC-Technologie ist darauf ausgerichtet, sicheres Computing für mehrere Parteien zu erreichen, um die Privatsphäre und Sicherheit der Teilnehmer während des Rechenvorgangs zu gewährleisten.

Die Bedeutung von FHE

Besserer Schutz der Privatsphäre und Sicherheit: FHE gewährleistet die Vertraulichkeit und Sicherheit der Daten während des Rechenvorgangs durch Verschlüsselung der Daten und verhindert so Datenlecks und Angriffe. Diese Verschlüsselungsmethode verwendet mathematische Prinzipien und kryptografische Techniken, um sicheres Computing in einer Cloud-Computing-Umgebung zu ermöglichen. Während des Rechenvorgangs kann niemand, auch nicht der Datenverarbeiter, den ursprünglichen Inhalt der Daten einsehen, wodurch das Ziel erreicht wird, die Originaldaten nicht preiszugeben.

Weitere Anwendungsszenarien: FHE kann zur sicheren Datenverarbeitung im Finanzbereich, zum Datenschutz im medizinischen Bereich, zum sicheren Cloud-Computing, zur elektronischen Stimmabgabe, zur sicheren Datenübertragung im Internet der Dinge und in vielen anderen Bereichen eingesetzt werden. Durch die FHE-Technologie können alle Lebensbereiche eine sichere Datenverarbeitung und -übertragung erreichen, die Sicherheit der Privatsphäre der Benutzer gewährleisten und die Digitalisierung und intelligente Entwicklung verschiedener Branchen fördern. Daher hat FHE sowohl im Web 2 als auch im Web 3 ein breiteres Anwendungsspektrum als ZK und MPC.

Schlüsselprojekte im Bereich FHE

Zama

Zama ist ein Projekt, dessen Schwerpunkt auf der vollständig homomorphen Verschlüsselungstechnologie liegt.

Das Projekt hat sich der Entwicklung und Förderung von FHE-Lösungen zum Schutz der Privatsphäre in den Bereichen Blockchain und künstliche Intelligenz verschrieben. Die Kerntechnologie von Zama ist die vollständig homomorphe Verschlüsselung, die beliebige Berechnungen an verschlüsselten Daten ohne Entschlüsselung ermöglicht und so die Privatsphäre der Daten während der Verarbeitung gewährleistet. Zama bietet einen leistungsstarken Satz von Open-Source-FHE-Bibliotheken und -Lösungen, mit denen jeder, vom unabhängigen Entwickler bis zum großen Unternehmen, durchgängig verschlüsselte Anwendungen erstellen kann, ohne etwas über Kryptografie wissen zu müssen.

Die Produkte und Dienstleistungen von Zamas richten sich hauptsächlich an Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Werbung, Verteidigung, Biometrie und staatliche Sicherheit. Dank seiner Technologie ist Zama in der Lage, diesen Branchen datenschutzfreundliche Lösungen für maschinelles Lernen und Smart Contracts anzubieten. Darüber hinaus ist Zama aktiv an verschiedenen Kooperationen beteiligt, um die Anwendung seiner FHE-Technologie weiter voranzutreiben. So kooperierte das Unternehmen beispielsweise mit Mind Network, um seine Concrete ML-Lösung in das FHE-Verifizierungsnetzwerk von Mind Networks zu integrieren und damit einen neuen Standard für die dezentrale KI-Verifizierung zu setzen. Außerdem kooperierte das Unternehmen mit Privasea, um gemeinsam die Bereiche KI, Datensicherheit und ML zu erforschen und eine Reihe datenschutzfreundlicher KI-Anwendungen auf Basis der ZAMA-ConcreteML-Plattform zu entwickeln.

Zama hat eine Finanzierungsrunde der Serie A in Höhe von $73 Millionen unter der Leitung von Multicoin Capital und Protocol Labs mit Beteiligung von Metaplanet, Blockchange Ventures, Vsquared Ventures und Stake Capital abgeschlossen.

Fhenix

Fhenix ist eine auf Ethereum basierende Layer-2-Lösung, die von FHE-Rollups und FHE-Coprozessoren unterstützt wird.

Fhenix ist vollständig mit der Ethereum Virtual Machine (EVM) kompatibel und bietet volle Unterstützung für die Solidity-Sprache. Es kann FHE-basierte Smart Contracts ausführen und vertrauliches On-Chain-Computing implementieren. Im Gegensatz zu anderen Lösungen verwendet Fhenix nicht zkFHE, sondern verwendet Optimistic Rollup anstelle von ZK Rollup. Gleichzeitig verwendet es die Zamas FHE-Technologie, um On-Chain-Vertraulichkeit durch fhEVM zu erreichen, und konzentriert sich auf die Forschung, Entwicklung und Anwendung der TFHE-Technologie (Threshold FHE). Die TFHE-Technologie kann eine vollständig homomorphe Verschlüsselung mit Beteiligung mehrerer Parteien erreichen und bietet so eine zuverlässigere Lösung zum Schutz der Privatsphäre und Datensicherheit der Benutzer. Die Einführung von Fhenix wird dem Ethereum-Ökosystem mehr Datenschutz und Sicherheit verleihen und die Anwendung und Entwicklung der Blockchain-Technologie in weiteren Bereichen fördern.

Am 2. April 2024 gab Fhenix bekannt, dass es gemeinsam mit EigenLayer einen FHE-Coprozessor entwickeln wird, in der Hoffnung, FHE in Smart Contracts einzuführen. Der sogenannte FHE-Coprozessor konzentriert sich auf die Berechnung verschlüsselter Daten, ohne die Informationen vorher zu entschlüsseln. FHE-Berechnungsaufgaben müssen nicht auf Ethereum, L2 oder L3, sondern von bestimmten Prozessoren verarbeitet werden. Der FHE-Coprozessor wird durch Fhenixs FHE Rollup- und EigenLayer-Staking-Mechanismen geschützt. Laut der Roadmap plant Fhenix, das Mainnet im Januar 2025 zu starten.

Im September 2023 schloss Fhenix eine Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von $7 Millionen ab, die von Sora Ventures, Multicoin Capital und Collider Ventures geleitet wurde und an der sich Node Capital, Bankless, HackVC, TaneLabs und Metaplanet beteiligten. Das Fhenix-Projekt bringt innovative vertrauliche Computerfunktionen in den Blockchain-Bereich, indem es vollständig homomorphe Verschlüsselungstechnologie und Ethereum L2-Lösungen kombiniert, und hat in mehreren Bereichen ein breites Anwendungspotenzial gezeigt.

Geheimes Netzwerk

Secret Network ist ein auf Datenschutz ausgerichtetes Blockchain-Projekt, das Datenschutz für dezentrale Anwendungen (DApps) bieten soll. Das Projekt ermöglicht Entwicklern die Entwicklung neuer Arten von erlaubnisfreien, datenschutzkonformen Anwendungen.

Secret Network ist eine Layer-1-Blockchain, die mit Cosmos SDK und Tendermint BFT erstellt wurde. Es handelt sich um eine auf Datenschutz ausgerichtete Smart-Contract-Plattform. Es ist das erste Projekt, das private Smart Contracts im Mainnet bereitstellt. Das Projekt hat seine Datenschutzfunktionen durch die Integration der Intel SGX-Technologie (Software Guard Extensions) verbessert. Secret Network hieß ursprünglich Enigma. Ursprünglich sollte es auf der Grundlage des Ethereum-Ökosystems entwickelt werden, wurde jedoch später aufgrund von Leistungsengpässen geändert und entwickelte eine unabhängige öffentliche Kette, die Datenschutz-Computing über Cosmos SDK unterstützt. Diese Kette unterstützt nicht nur Datenschutz-Computing, sondern ermöglicht auch die Interoperabilität mit anderen Cosmos-Ökosystemen und bringt Datenschutz in eine breite Palette von Blockchain-Netzwerken.

Die zentrale technologische Innovation von Secret Network liegt in seinem integrierten Intel SGX, das es ermöglicht, den Benutzern Datenschutz zu bieten und gleichzeitig die Blockchain-Transparenz aufrechtzuerhalten. Durch seine einzigartigen Datenschutzfunktionen bietet Secret Network Datenschutz für Web 3.0-Anwendungen und treibt die Entwicklung in Bereichen wie dezentralem Finanzwesen voran.

Sonnenschutz

Sunscreen ist ein auf Datenschutz ausgerichtetes Blockchain-Projekt, das Ingenieuren Lösungen zum Erstellen und Bereitstellen privater Anwendungen unter Verwendung kryptografischer Techniken wie FHE bietet.

Das Unternehmen hat seinen eigenen FHE-Compiler als Open Source veröffentlicht, einen nativen Web3-basierten Compiler, der gewöhnliche Rust-Funktionen in datenschutzfreundliche FHE-Äquivalente umwandelt und so eine hohe Leistung für Rechenoperationen (wie DeFi) ohne Hardwarebeschleunigung bietet. Darüber hinaus unterstützt der FHE-Compiler auch das BFV-FHE-Schema. Gleichzeitig arbeitet Sunscreen daran, einen mit dem FHE-Compiler kompatiblen ZKP-Compiler zu entwickeln, um die Rechenintegrität zu gewährleisten, obwohl die Gesamtgeschwindigkeit beim Nachweis homomorpher Operationen geringer ist. Darüber hinaus sucht das Unternehmen auch nach einem dezentralen Speichersystem zum Speichern von FHE-Chiffretexten.

Im zukünftigen Fahrplan wird Sunscreen zunächst private Transaktionen im Testnetz unterstützen, dann vorbestimmte private Programme unterstützen und es Entwicklern schließlich ermöglichen, mit seinen FHE- und ZKP-Compilern beliebige private Programme zu schreiben.

Im Juli 2022 schloss Sunscreen eine Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von $4,65 Millionen ab, die von Polychain Capital geleitet wurde und an der sich Northzone, Coinbase Ventures, dao 5 und andere beteiligten. Zu den Einzelinvestoren zählen Naval Ravikan, Entropy-Gründer Tux Pacific und andere. Zu den Mitbegründern von Sunscreen gehören Ravital Solomon und MacLane Wilkison, Mitbegründer des Datenschutznetzwerks NuCypher. Das Unternehmen zielt darauf ab, Ingenieuren die Entwicklung von Anwendungen auf Basis vollständig homomorpher Verschlüsselung zu erleichtern. Zuvor erhielt Sunscreen $570.000 in Pre-Seed-Finanzierungsrunden.

Gedankennetzwerk

Mind Network ist eine von Zama unterstützte Re-Staking-Schicht, die darauf abzielt, HTTPZ zu verwirklichen, die Vision eines durchgängig verschlüsselten Internets.

Zu den Netzwerkprodukten gehören MindLayer, eine FHE-Re-Staking-Lösung für KI- und DePIN-Netzwerke, MindSAP, ein FHE-autorisiertes Stealth-Adressprotokoll, und MindLake, ein FHE-DataLake, der auf Basis des FHE-Validator-Netzwerks erstellt wurde. Benutzer können LST-Token von BTC und ETH über MindLayer erneut in Mind Network einsetzen und FHE-erweiterte Validatoren einführen, um durchgängig verschlüsselte Verifizierungs- und Berechnungsprozesse zu erreichen. Gleichzeitig wird ein Proof-of-Intelligence-Konsensmechanismus (PoI) eingeführt, der speziell für KI-Maschinenlernaufgaben entwickelt wurde, um eine faire und sichere Verteilung unter den FHE-Validatoren zu gewährleisten. FHE-Berechnungen können auch durch Hardware beschleunigt werden. MindLake ist ein Datenspeicher-Rollup für On-Chain-Berechnungen verschlüsselter Daten. Darüber hinaus startet Mind Network eine Rollup-Kette mit AltLayer, EigenDA und Arbitrum Orbit. Das Testnetz von Mind Networks ist bereits online. Im Juni 2023 schloss Mind Network eine Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von $2,5 Millionen ab, mit Investoren wie Binance Labs, Comma 3 Ventures, SevenX Ventures, HashKey Capital, Big Brain Holdings, Arweave SCP Ventures, Mandala Capital usw. Gleichzeitig wurde es für das Inkubationsprogramm der fünften Saison von Binance Labs ausgewählt, für das Chainlink BUILD-Programm ausgewählt und erhielt den Ethereum Foundation Fellowship Grant.

Privatsee

Privasea ist ein verteiltes Computernetzwerkprojekt, das vollständig homomorph verschlüsseltes maschinelles Lernen (FHEML) integriert. Außerdem wurde die auf FHE-Technologie basierende DApp ImHuman eingeführt, um die sichere Ausführung der Gesichtsüberprüfung (PoH) zu gewährleisten.

Sobald ein Benutzer ein ImHuman-Konto erstellt, kann er es nicht mehr abrufen, wenn er sein Passwort vergisst. ImHuman verwendet die Frontkamera, um Gesichtsbilder zu scannen und sie auf dem Telefon zu verschlüsseln. Sie werden nicht an einen Server gesendet, und Privasea hat keinen Zugriff darauf. Das verschlüsselte Gesichtsbild wird an den Privasea-Server gesendet und zur Generierung eines persönlichen NFT verwendet, um die Gesichtsüberprüfung abzuschließen. Benutzer, die die PoH-Überprüfung bestehen, erhalten einen exklusiven Airdrop. Derzeit ist ImHuman nur auf Google Play verfügbar und wird bald im App Store erhältlich sein. Privasea hat auch die KI-DePIN-Infrastruktur Privasea AI Network eingerichtet, die als Testnetzwerk gestartet wurde. Durch die Einrichtung eines dezentralen Computernetzwerks bietet das Testnetzwerk skalierbare verteilte Computerressourcen für FHE-KI-Aufgaben und verringert so das Risiko einer zentralisierten Datenverarbeitung. Die FHE-Lösung von Privasea wird durch Zamas-spezifisches maschinelles Lernen unterstützt. Bis März 2024 hat Privasea eine Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von $5 Millionen abgeschlossen, mit Investoren wie Binance Labs, Gate Labs, MH Ventures, K 300, QB Ventures, CryptoTimes usw. Im April schloss Privasea eine neue strategische Finanzierungsrunde ab, mit Investoren wie OKX Ventures und Tanelabs, einem Inkubator, an dem SoftBank beteiligt ist.

Risiken des FHE-Tracks

FHE ist ineffizient: Aufgrund der begrenzten Rechenleistung und Algorithmen ist die ZK-Technologie in der aktuellen Blockchain-Branche sehr schwer zu implementieren. Die von FHE benötigte Rechenleistung ist 4-5 Größenordnungen höher als die von ZK (etwa 1000-10000-mal), sodass es in dieser Phase sehr schwierig ist, FHE vollständig zu implementieren. In dieser Phase können nur Additions- und Subtraktionsberechnungen von FHE implementiert werden, was jedoch immer noch eine große Anzahl von Berechnungen erfordert, was zu einer geringen Effizienz der Berechnungen führt, eine große Menge an Rechenleistung erfordert und die Kosten ebenfalls erheblich erhöht.

Die Marktnachfrage nach FHE ist nicht stark: Obwohl die Einführung von FHE die Probleme einiger Branchen lösen kann, sind die Schwierigkeiten und Kosten der Implementierung von FHE relativ hoch, was dazu führt, dass weniger Projekte bereit sind, FHE einzuführen. Darüber hinaus ist Datenschutz für die meisten Benutzer eine schmerzlose Forderung. Da es sich um einen öffentlichen Dienst handelt, sind nur wenige Menschen bereit, für den Datenschutzaufschlag zu zahlen. Die Marktnachfrage nach FHE ist nicht stark, was dazu führt, dass die Bereitschaft verschiedener Projektparteien, FHE zu entwickeln, nicht sehr stark ist. Daher befand sich FHE in den letzten Jahren in einer stagnierenden Entwicklungsphase und es wurde keine echte Anwendung implementiert.

Schwache Rechenleistungsinfrastruktur: Die Grundvoraussetzung für die Realisierung von FHE ist, dass eine große Menge an Rechenleistung erforderlich ist. Die Tatsache, dass FHE-Additionsberechnungen durchgeführt werden, hat bewiesen, dass CPUs die grundlegendsten Rechenanforderungen von FHE nicht erfüllen können. Um sie zu erfüllen, sind GPUs und ASICs erforderlich. Aufgrund des Aufstiegs der KI-Branche befindet sich die Welt derzeit jedoch in einer Phase der Rechenleistungsknappheit. Die Produktion von Nvidias GPUs ist bis 2025 geplant, und dezentrale Rechenleistungsprojekte in der Kryptoindustrie haben aufgrund unzureichender Gesamtrechenleistung und Problemen mit der Hardwareausstattung wie Bandbreite und TPS nicht die Voraussetzungen, um FHE zu entwickeln. Im Kontext dieses Rechenleistungsmangels ist es unrealistisch, den FHE-Track in großem Maßstab entwickeln zu wollen.

Zusammenfassen

Erstens kann FHE als heiliger Gral der Kryptographie Dritten durch seinen einzigartigen Algorithmus ermöglichen, eine beliebige Anzahl von Berechnungen und Operationen an verschlüsselten Daten ohne Entschlüsselung durchzuführen, was neue Möglichkeiten für das Datenschutz-Computing bietet. Die FHE-Technologie kann die Privatsphäre der Benutzerdaten wirksam schützen und gleichzeitig eine sichere Datenfreigabe und -verarbeitung ermöglichen. Nicht nur in der Kryptoindustrie, sondern auch in allen Lebensbereichen der realen Gesellschaft kann sie eine innovative Rolle spielen und bestehende Datenschutzprobleme für alle Lebensbereiche lösen.

Zweitens ist FHE als frühes Verfahren mit vielen Schwierigkeiten konfrontiert. Die Effizienz von FHE wird durch die Rechenleistung und die Algorithmenbeschränkungen in der aktuellen Blockchain-Branche begrenzt, was die Implementierung der FHE-Technologie erschwert. Obwohl FHE einige Branchenprobleme lösen kann, ist die erforderliche Rechenleistung etwa 1000-10000-mal so hoch wie die von ZK. Daher kann FHE nur Additions- und Subtraktionsberechnungen durchführen. Seine Anwendung wird durch eine geringe Marktnachfrage und eine schwache Rechenleistungsinfrastruktur beeinträchtigt, was die Entwicklung von FHE stagnieren lässt.

Im Allgemeinen ist FHE ein sehr vielversprechender und bahnbrechender Weg. Die FHE-Technologie kann die Privatsphäre der Benutzerdaten wirksam schützen und gleichzeitig eine sichere Datenfreigabe und -verarbeitung ermöglichen. Allerdings stößt FEH bei seiner Umsetzung auf viele Schwierigkeiten aufgrund der begrenzten Infrastruktur und der geringen Marktnachfrage aufgrund von Effizienz- und Kostenproblemen. Daher ist FHE eine Richtung für die zukünftige Entwicklung der Kryptoindustrie, befindet sich jedoch derzeit noch in einem frühen Stadium und verfügt nicht über die Voraussetzungen für seine Projektanwendung.

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