Muy buscados por los VC, estos son los proyectos que vale la pena destacar en el ecosistema FHE

Autor original: Poopman

Traducción original: Joyce, BlockBeats
Nota del editor:

FHE es un tema técnico candente en la comunidad criptográfica recientemente.

Hace dos semanas, Ethereum Layer 2 Fhenix anunció la finalización de una ronda Serie A de $15 millones liderada por Hack VC. Ya el año pasado, Fhenix había recibido financiación de ronda semilla liderada por Multicoin. Fhenix es una Ethereum L2 impulsada por FHE Rollups y FHE Coprocessors, que puede ejecutar contratos inteligentes basados en FHE con computación confidencial en cadena. Ayer, Sam Williams, el fundador de Arweave, que está pasando por una importante actualización, también publicó en las redes sociales que la función de usar FHE para computación privada dentro del proceso AO se lanzará pronto.

Existen muchos proyectos ecológicos de educación en el hogar. Este extenso artículo del KOL Poopman de la comunidad ofrece una revisión básica del concepto de educación en el hogar y de los proyectos ecológicos, y propone los desafíos técnicos y las posibles soluciones a los que se enfrenta la educación en el hogar. BlockBeats lo recopiló de la siguiente manera:

FHE abre la posibilidad de realizar cálculos sobre datos cifrados sin descifrarlos. Cuando se combina con blockchain, MPC, ZKP (escalabilidad), FHE proporciona la confidencialidad necesaria y admite una variedad de casos de uso en cadena.

En este artículo, presentaré cuatro cuestiones, a saber, los antecedentes de la FHE, cómo funciona la FHE, cinco paisajes del ecosistema de la FHE y los desafíos y soluciones actuales para la FHE.

Antecedentes sobre FHE

La FHE se propuso por primera vez en 1978, pero debido a su complejidad computacional, no fue práctica y se mantuvo más bien teórica durante bastante tiempo. No fue hasta 2009 que Craig desarrolló un modelo factible para la FHE, lo que despertó el interés de la gente por la investigación de la FHE.

En 2020, Zama lanzó TFHE y fhEVM, lo que puso a FHE en el centro de atención en el espacio de las criptomonedas. Desde entonces, hemos visto el surgimiento de compiladores FHE L1/L2 compatibles con EVM universales (como Fhenix, Inco) y FHE (como Sunscreen, etc.).

¿Cómo funciona FHE?

Puedes imaginar una caja sorpresa con un rompecabezas en su interior. Sin embargo, la caja sorpresa no puede saber nada sobre el rompecabezas que le diste, pero aún así puede calcular el resultado matemáticamente.

Si eso le parece demasiado abstracto, puede obtener más información a partir de mi explicación simplista de FHE. FHE es una tecnología de privacidad que permite realizar cálculos sobre datos cifrados sin descifrarlos primero. En otras palabras, cualquier tercero o nube puede procesar información confidencial sin tener acceso a ninguno de los datos que contiene.

¿Cuáles son entonces los casos de uso de FHE? Privacidad mejorada para el aprendizaje automático, computación en la nube, juegos de azar en cadena a través de ZKP y MPC, transacciones privadas en cadena, contratos inteligentes privados, máquinas virtuales centradas en la privacidad como FHEVM, etc.

Algunos casos de uso de FHE incluyen: computación privada en cadena, cifrado de datos en cadena, contratos inteligentes privados en redes públicas, ERC 20 confidencial, votación privada, subastas ciegas de NFT, MPC más seguro, protección anticipada, puentes sin confianza.

Ecosistema FHE

En general, las perspectivas de FHE en cadena se pueden resumir en cinco áreas: FHE general, FHE/HE para casos de uso específicos (aplicaciones), hardware acelerado de FHE, FHE Wif AI y soluciones alternativas.

Cadenas de bloques y herramientas genéricas de FHE

Son la columna vertebral para lograr la confidencialidad de la cadena de bloques. Esto incluye SDK, coprocesador, compilador, nuevo entorno de ejecución, cadena de bloques, módulo FHE... El más desafiante es introducir FHE en EVM, es decir, fhEVM.

fhEVM:

Zama ( @zama_fhe ), como representante de fhEVM, el primer proveedor que ofrece la solución TFHE (cifrado totalmente homomórfico) + fhEVM (máquina virtual totalmente homomórfica).

Fénix ( @FhenixIO ), implementa FHE L2 (segunda capa) + coprocesador FHE en ETH.

Red Inco ( @inconetwork ), centrándose en FHE L1 compatible con EVM en áreas como juegos/RWA (activos del mundo real)/DID (identidad descentralizada)/social.

Matemáticas justas ( @MatemáticasFair ), una organización de investigación de máquinas virtuales totalmente homomórficas (FHE-(E)VM) que trabaja con openFHE para promover la implementación y adopción de FHE.

Herramientas de infraestructura de FHE:

Red Octra ( @octra ), una cadena de bloques que admite entornos de ejecución aislados HFHE (cifrado totalmente homomórfico de orden alto).

Protector solar ( @Tecnología de protección solar ), un compilador totalmente homomórfico basado en Rust, se basa en la biblioteca SEAL de Microsoft.

Bloque justo ( @0x bloque justo ), un proveedor de servicios de cifrado programable y descifrado condicional, también admite tFHE (cifrado totalmente homomórfico de umbral).

Dero ( @DeroProject ), L1 con soporte HE (cifrado homomórfico) para transacciones privadas (no FHE).

Arcio ( @ArciumHQ ), desarrollado por el @elusivprivacidad equipo, es un L1 que combina HE (cifrado homomórfico) + MPC (computación multipartita) + privacidad ZK (prueba de conocimiento cero).

Cadena Shibraum FHE, FHE L1 fabricada con solución TFHE de zama.

FHE/HE para aplicaciones específicas

Penumbrazona ( @penumbrazone ): Un dex Cosmos de cadena cruzada (appchain) que utiliza tFHE como su intercambio/grupo protegido.

zkHold-em ( @zkHoldem ): es un juego de póquer en Manta que utiliza HE y ZKP para demostrar la imparcialidad del juego.

FHE acelerado por hardware

Siempre que se utiliza FHE para cálculos intensivos como FHE-ML, el arranque para reducir el crecimiento del ruido es fundamental. Las soluciones como la aceleración de hardware desempeñan un papel importante para facilitar el arranque, y los ASIC son los que ofrecen un mejor rendimiento.

Optalisis ( @Optalysys ), una empresa de hardware centrada en acelerar todo el software relacionado con TEE, incluido FHE, a través de la computación óptica.

Reacción en cadena ( @reacciónencadenadai0 ), una empresa de hardware que fabrica chips que ayudan a que la minería sea más eficiente. Planean lanzar un chip FHE para fines de 2024.

Ingonyama ( @Ingo_zk ) es una empresa de semiconductores especializada en la aceleración de hardware ZKP/FHE. Entre sus productos existentes se incluye ZPU.

Císico ( @cysic_xyz ) es una empresa de aceleración de hardware cuyos productos existentes incluyen hardware FPGA de desarrollo propio, así como el próximo chip ZK DePiN, ZK Air y ZK Pro.

Cada empresa se especializa en la producción de hardware, como chips, ASIC y semiconductores, que pueden acelerar el arranque/computación de FHE.

AI X FHE

Recientemente, ha habido un creciente interés en integrar FHE en IA/ML, donde FHE puede evitar que las máquinas aprendan información confidencial mientras la procesan y brindar confidencialidad para datos, modelos y resultados durante todo el proceso.

Los miembros de Ai x FHE incluyen:

Red mental ( @mindnetwork_xyz ), una capa de re-staking de FHE para proteger las redes Proof-of-Stake (PoS) e IA a través del cifrado de datos de alto valor y votación privada, lo que reduce las oportunidades de colusión y manipulación de nodos.

VistaAl ( @theSightAI ), una cadena de bloques de inferencia de IA FHE verificable con FHE-ML verificable. La cadena de bloques consta de tres partes principales: la cadena de visión, la capa de agregación de datos (capa DA) y una red de inferencia de visión, donde se realizan las tareas FHE-ML.

Basado en IA ( @getbasedai ), Based AI es una cadena de bloques L1 que integra FHE con grandes modelos de lenguaje (LLM) utilizando un mecanismo llamado Cerberus Squeezing, que puede convertir cualquier LLM en un gran modelo de lenguaje de conocimiento cero cifrado (ZL-LLM).

Privasea Al ( @Privasea_ai ), Privasea AI es una red de IA que permite a los usuarios cifrar sus datos o modelos utilizando el esquema FHE en la biblioteca HESea y luego cargarlos en la red Privasea-AI donde la cadena de bloques procesa los datos en un estado cifrado.

La biblioteca HESea es completa, contiene diferentes bibliotecas para TFHE, CKKS y BGV/BFV, y es compatible con una variedad de esquemas.

Solución alternativa PC/ZKFHE

Algunos no utilizan FHE, sino MPC para proteger datos de alto valor y realizar cálculos a ciegas, mientras que otros utilizan ZKSNARK para garantizar la exactitud de los cálculos de FHE en datos cifrados. Son:

Red Nillion ( @nillionnetwork ), una red informática que utiliza MPC para descentralizar y almacenar datos de alto valor, al tiempo que permite a los usuarios escribir programas y realizar cálculos a ciegas. Nillion consta de dos componentes principales: la capa de coordinación y la Petnet. La capa de coordinación actúa como un canal de pago, mientras que la Petnet realiza cálculos a ciegas y el almacenamiento de datos de alto valor.

Padolabs ( @padolabs ), Pado es una red informática que utiliza FHE para procesar datos confidenciales, al tiempo que aprovecha MPC-TLS y ZKP para garantizar la exactitud del cálculo.

Desafíos y soluciones de la educación en el hogar

A diferencia de ZK y MPC, FHE todavía está en sus primeras etapas. ¿Cuál es el cuello de botella de FHE ahora? Para mejorar la seguridad del cálculo, se agrega algo de ruido al texto cifrado durante el cifrado. Cuando se acumula demasiado ruido en el texto cifrado, se vuelve demasiado ruidoso y eventualmente afecta la precisión del resultado. Diferentes soluciones están explorando cómo eliminar el ruido de manera efectiva sin imponer demasiadas restricciones en el diseño, incluyendo TFHE, CKKS, BGV, etc.

Los principales desafíos de la FHE incluyen:

Rendimiento lento: actualmente, los contratos inteligentes privados que utilizan fh-EVM tienen solo 5 TPS. En comparación con los datos puros, TFHE ahora es aproximadamente 1000 veces más lento.

Todavía no es adecuado para desarrolladores: aún faltan algoritmos estandarizados y herramientas FHE con soporte general.

Alta sobrecarga computacional (costo): esto puede llevar a la centralización de nodos debido a la gestión del ruido y al arranque complejo de los cálculos.

Riesgos de FHE en cadenas no seguras: para garantizar la seguridad de cualquier sistema de descifrado de umbral, las claves de descifrado se distribuyen entre los nodos. Sin embargo, debido a la alta sobrecarga de FHE, esto puede dar lugar a un pequeño número de validadores y, por lo tanto, a una mayor probabilidad de colusión.

Las soluciones incluyen:

Boost programable: permite aplicar cálculos durante el arranque, mejorando así la eficiencia siendo específico de la aplicación.

Aceleración de hardware: desarrolle ASIC, GPU y FPGA junto con la biblioteca OpenFHE para acelerar el rendimiento de FHE.

Mejor sistema de descifrado de umbrales. En resumen, para que la FHE en cadena sea más segura, necesitamos un sistema (que puede ser MPC) que garantice: baja latencia; menores barreras de entrada de nodos y lograr descentralización; tolerancia a fallas.

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