Très recherchés par les VCs, voici les projets à noter dans l'écosystème FHE

Auteur original : Poopman

Traduction originale : Joyce, BlockBeats
Note de l'éditeur :

Le FHE est un sujet technique brûlant dans la communauté crypto ces derniers temps.

Il y a deux semaines, Ethereum Layer 2 Fhenix a annoncé la clôture d'un tour de financement de série A de 10 millions de dollars mené par Hack VC. L'année dernière déjà, Fhenix avait reçu un financement de démarrage mené par Multicoin. Fhenix est un Ethereum L2 alimenté par des rollups FHE et des coprocesseurs FHE, qui peuvent exécuter des contrats intelligents basés sur FHE avec un calcul confidentiel en chaîne. Hier, Sam Williams, le fondateur d'Arweave, qui subit une mise à jour majeure, a également publié sur les réseaux sociaux que la fonction d'utilisation de FHE pour le calcul privé dans le cadre du processus AO sera bientôt lancée.

Il existe de nombreux projets écologiques FHE. Ce long article du KOL communautaire Poopman donne un aperçu de base du concept de FHE et des projets écologiques, et propose les défis techniques et les solutions possibles auxquels FHE est confronté. BlockBeats l'a compilé comme suit :

FHE ouvre la possibilité de calculer sur des données chiffrées sans les déchiffrer. Associé à la blockchain, au MPC et au ZKP (évolutivité), FHE offre la confidentialité nécessaire et prend en charge une variété de cas d'utilisation sur la chaîne.

Dans cet article, je présenterai quatre questions, à savoir le contexte du FHE, son fonctionnement, 5 paysages de l'écosystème du FHE et les défis et solutions actuels pour le FHE.

Contexte de FHE

Le FHE a été proposé pour la première fois en 1978, mais en raison de sa complexité informatique, il n'était pas pratique et est resté plutôt théorique pendant assez longtemps. Ce n'est qu'en 2009 que Craig a développé un modèle réalisable pour le FHE, ce qui a suscité l'intérêt des chercheurs pour le FHE.

En 2020, Zama a lancé TFHE et fhEVM, mettant FHE sous les projecteurs dans le domaine des cryptomonnaies. Depuis lors, nous avons assisté à l'émergence de compilateurs FHE L1/L2 compatibles EVM universels (tels que Fhenix, Inco) et de compilateurs FHE (tels que Sunscreen, etc.).

Comment fonctionne FHE ?

Vous pouvez imaginer une boîte aveugle avec un puzzle à l'intérieur. Cependant, la boîte aveugle ne peut rien savoir du puzzle que vous lui avez donné, mais elle peut toujours calculer le résultat mathématiquement.

Si cela vous paraît trop abstrait, vous pouvez en apprendre davantage en lisant mon explication simpliste de FHE. FHE est une technologie de confidentialité qui permet d'effectuer des calculs sur des données chiffrées sans les déchiffrer au préalable. En d'autres termes, n'importe quel tiers ou cloud peut traiter des informations sensibles sans avoir accès aux données qu'elles contiennent.

Alors, quels sont les cas d'utilisation de FHE ? Confidentialité améliorée pour l'apprentissage automatique, le cloud computing, les jeux de hasard en chaîne via ZKP et MPC. Transactions privées en chaîne/contrats intelligents privés/machines virtuelles axées sur la confidentialité telles que FHEVM, etc.

Certains cas d'utilisation de FHE incluent : le calcul privé sur la chaîne, le cryptage des données sur la chaîne, les contrats intelligents privés sur les réseaux publics, l'ERC 20 confidentiel, le vote privé, les enchères à l'aveugle NFT, un MPC plus sécurisé, une protection frontale, des ponts sans confiance.

Écosystème FHE

En général, les perspectives du FHE en chaîne peuvent être résumées en cinq domaines : le FHE général, le FHE/HE pour des cas d'utilisation spécifiques (applications), le matériel accéléré FHE, le FHE Wif AI et les solutions alternatives.

Blockchains et outils FHE génériques

Ils constituent l'épine dorsale de la confidentialité de la blockchain. Cela inclut le SDK, le coprocesseur, le compilateur, le nouvel environnement d'exécution, la blockchain, le module FHE… Le plus difficile est d'introduire FHE dans EVM, à savoir fhEVM.

fhEVM:

Zama ( @zama_fhe ), en tant que représentant de fhEVM – le premier fournisseur à proposer une solution TFHE (cryptage entièrement homomorphe) + fhEVM (machine virtuelle entièrement homomorphe).

Fhénix ( @FhenixIO ), implémente le coprocesseur FHE L2 (deuxième couche) + FHE sur ETH.

Réseau Inco ( @inconetwork ), en se concentrant sur les FHE L1 compatibles EVM dans des domaines tels que les jeux/RWA (actifs du monde réel)/DID (identité décentralisée)/social.

FairMath ( @FairMath ), une organisation de recherche sur les machines virtuelles entièrement homomorphes (FHE-(E)VM) travaillant avec openFHE pour promouvoir la mise en œuvre et l'adoption de FHE.

Outils d'infrastructure FHE :

Réseau Octra ( @octra ), une blockchain qui prend en charge les environnements d'exécution isolés HFHE (cryptage entièrement homomorphe d'ordre élevé).

Crème solaire ( @SunscreenTech ), un compilateur entièrement homomorphe basé sur Rust, s'appuie sur la bibliothèque SEAL de Microsoft.

Bloc de foire ( @0x bloc équitable ), un fournisseur de services de cryptage programmable et de décryptage conditionnel, prend également en charge le tFHE (cryptage entièrement homomorphe à seuil).

Déro ( @DeroProject ), L1 avec prise en charge HE (cryptage homomorphe) pour les transactions privées (pas FHE).

Arcium ( @ArciumHQ ), développé par le @elusivprivacy équipe, est un L1 qui combine la confidentialité HE (cryptage homomorphe) + MPC (calcul multipartite) + ZK (preuve à connaissance nulle).

Chaîne Shibraum FHE, FHE L1 fabriquée avec une solution Zama TFHE.

FHE/HE pour applications spécifiques

Pénombre ( @penumbrazone ): Un Cosmos dex inter-chaînes (appchain) qui utilise tFHE comme échange/pool blindé.

zkHold-em ( @zkHoldem ): est un jeu de poker sur Manta qui utilise HE et ZKP pour prouver l'équité du jeu.

FHE accéléré par le matériel

Chaque fois que FHE est utilisé pour des calculs intensifs tels que FHE-ML, l'amorçage pour réduire la croissance du bruit est essentiel. Des solutions telles que l'accélération matérielle jouent un rôle important pour faciliter l'amorçage, les ASIC étant les plus performants.

Optalysys ( @Optalysys ), une société de matériel informatique axée sur l'accélération de tous les logiciels liés au TEE, y compris le FHE, grâce à l'informatique optique.

Réaction en chaîne ( @chainreactioni0 ), une société de matériel informatique qui fabrique des puces permettant de rendre l'exploitation minière plus efficace. Elle prévoit de lancer une puce FHE d'ici la fin de 2024.

Ingonyama ( @Ingo_zk ) est une société de semi-conducteurs spécialisée dans l'accélération matérielle ZKP/FHE. Les produits existants incluent ZPU.

Cysique ( @cysic_xyz ) est une société d'accélération matérielle dont les produits existants incluent du matériel FPGA développé par ses soins, ainsi que la prochaine puce ZK DePiN, ZK Air et ZK Pro.

Chaque entreprise est spécialisée dans la production de matériel tel que des puces, des ASIC et des semi-conducteurs qui peuvent accélérer le démarrage/calcul du FHE.

AI X FHE

Récemment, l’intérêt pour l’intégration de FHE dans l’IA/ML a augmenté, où FHE peut empêcher les machines d’apprendre des informations sensibles lors de leur traitement et assurer la confidentialité des données, des modèles et des résultats tout au long du processus.

Les membres d'Ai x FHE comprennent :

Réseau mental ( @mindnetwork_xyz ), une couche de re-staking FHE pour sécuriser les réseaux Proof-of-Stake (PoS) et IA grâce au cryptage des données de grande valeur et au vote privé, réduisant ainsi les opportunités de collusion et de manipulation des nœuds.

VueAl ( @theSightAI ), une blockchain d'inférence d'IA FHE vérifiable avec FHE-ML vérifiable. La blockchain se compose de trois parties principales : la chaîne de visée, la couche d'agrégation de données (couche DA) et un réseau d'inférence de visée, où les tâches FHE-ML sont effectuées.

Basé sur l'IA ( @getbasedai ), Based AI est une blockchain L1 qui intègre FHE avec de grands modèles de langage (LLM) à l'aide d'un mécanisme appelé Cerberus Squeezing, qui peut convertir n'importe quel LLM en un grand modèle de langage à connaissance nulle crypté (ZL-LLM).

Privasea Al ( @Privasea_ai ), Privasea AI est un réseau d'IA qui permet aux utilisateurs de crypter leurs données ou modèles à l'aide du schéma FHE dans la bibliothèque HESea, puis de les télécharger sur le réseau Privasea-AI où la blockchain traite les données dans un état crypté.

La bibliothèque HESea est complète, contient différentes bibliothèques pour TFHE, CKKS et BGV/BFV, et est compatible avec une gamme de schémas.

Solution alternative PC/ZKFHE

Certains n'utilisent pas FHE, mais utilisent MPC pour protéger les données de grande valeur et effectuer des calculs en aveugle, tandis que d'autres utilisent ZKSNARK pour garantir l'exactitude des calculs FHE sur des données cryptées. Ce sont :

Réseau Nillion ( @nillionnetwork ), un réseau informatique qui utilise MPC pour décentraliser et stocker des données de grande valeur, tout en permettant aux utilisateurs d'écrire des programmes et d'effectuer des calculs en aveugle. Nillion se compose de deux composants principaux : la couche de coordination et le Petnet. La couche de coordination agit comme un canal de paiement, tandis que le Petnet effectue des calculs en aveugle et le stockage de données de grande valeur.

Padolabs ( @padolabs ), Pado est un réseau informatique qui utilise FHE pour traiter des données sensibles, tout en exploitant MPC-TLS et ZKP pour garantir l'exactitude du calcul.

Défis et solutions de la FHE

Contrairement à ZK et MPC, FHE en est encore à ses débuts. Quel est le goulot d'étranglement de FHE maintenant ? Afin d'améliorer la sécurité du calcul, du bruit est ajouté au texte chiffré pendant le chiffrement. Lorsque trop de bruit s'accumule dans le texte chiffré, il devient trop bruyant et finit par affecter la précision de la sortie. Différentes solutions explorent comment éliminer efficacement le bruit sans imposer trop de restrictions à la conception, notamment TFHE, CKKS, BGV, etc.

Les principaux défis de la FHE sont les suivants :

Performances lentes : actuellement, les contrats intelligents privés utilisant fh-EVM n'ont que 5 TPS. Par rapport aux données pures, TFHE est désormais environ 1 000 fois plus lent.

Pas encore adapté aux développeurs : il manque encore des algorithmes standardisés et des outils FHE globalement pris en charge.

Surcharge de calcul élevée (coût) : cela peut conduire à une centralisation des nœuds en raison de la gestion du bruit et d'un amorçage de calcul complexe.

Risques de FHE sur des chaînes non sécurisées : pour garantir la sécurité de tout système de déchiffrement à seuil, les clés de déchiffrement sont distribuées entre les nœuds. Cependant, en raison de la surcharge élevée de FHE, cela peut conduire à un nombre réduit de validateurs et donc à une probabilité de collusion plus élevée.

Les solutions incluent :

Boost programmable : il permet d'appliquer des calculs lors du démarrage, améliorant ainsi l'efficacité tout en étant spécifique à l'application.

Accélération matérielle : développez des ASIC, des GPU et des FPGA avec la bibliothèque OpenFHE pour accélérer les performances FHE.

Meilleur système de décryptage de seuil. En bref, afin de rendre le FHE en chaîne plus sûr, nous avons besoin d'un système (qui peut être MPC) pour garantir : une faible latence ; des barrières d'entrée de nœuds plus basses et une décentralisation ; une tolérance aux pannes.

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