VCが熱心に追い求めている、FHEエコシステムで注目すべきプロジェクトをご紹介します

原作者: Poopman

原文翻訳: Joyce、BlockBeats
編集者注:

FHE は最近、暗号通貨コミュニティで注目されている技術トピックです。

2週間前、イーサリアムレイヤー2のFhenixは、Hack VCが主導する$15百万のシリーズAラウンドの完了を発表しました。昨年早くも、FhenixはMulticoinが主導するシードラウンドの資金調達を受けていました。Fhenixは、FHEロールアップとFHEコプロセッサを搭載したイーサリアムL2であり、オンチェーンの機密コンピューティングでFHEベースのスマートコントラクトを実行できます。昨日、メジャーアップデート中のArweaveの創設者サムウィリアムズ氏もソーシャルメディアに投稿し、AOプロセス内でFHEをプライベートコンピューティングに使用する機能がまもなく開始されると発表しました。

FHE エコロジカル プロジェクトは数多くあります。コミュニティ KOL Poopman によるこの長い記事では、FHE とエコロジカル プロジェクトの概念について基本的なレビューを行い、FHE が直面する技術的な課題と可能な解決策を提案しています。BlockBeats は次のようにまとめています。

FHE は、暗号化されたデータを復号化せずに計算する可能性を開きます。ブロックチェーン、MPC、ZKP (スケーラビリティ) と組み合わせると、FHE は必要な機密性を提供し、さまざまなオンチェーンのユースケースをサポートします。

この記事では、FHE の背景、FHE の仕組み、FHE エコシステムの 5 つの状況、FHE の現在の課題と解決策という 4 つの問題を紹介します。

FHEの背景

FHE は 1978 年に初めて提案されましたが、計算が複雑であったため実用的ではなく、かなり長い間理論上のものにとどまっていました。2009 年になってようやく Craig が FHE の実現可能なモデルを開発し、人々の FHE 研究への関心が高まりました。

2020年、ZamaはTFHEとfhEVMを立ち上げ、暗号通貨分野でFHEが注目を集めました。それ以来、EVM互換のユニバーサルFHE L1/L2（Fhenix、Incoなど）やFHEコンパイラ（Sunscreenなど）が登場しています。

FHE はどのように機能しますか?

パズルが入ったブラインド ボックスを想像してみてください。ただし、ブラインド ボックスは渡されたパズルについて何も知ることはできませんが、結果を数学的に計算することはできます。

それがあまりに抽象的すぎる場合は、FHE に関する私の簡単な説明からさらに学ぶことができます。FHE は、暗号化されたデータを最初に復号化することなく計算を実行できるプライバシー テクノロジです。言い換えると、サードパーティやクラウドは、内部のデータにアクセスすることなく機密情報を処理できます。

では、FHE の使用例は何でしょうか? 機械学習、クラウド コンピューティング、ZKP と MPC によるオンチェーン ギャンブルのプライバシー強化。プライベート オンチェーン トランザクション/プライベート スマート コントラクト/FHEVM などのプライバシー重視の仮想マシンなど。

FHE の使用例には、プライベートなオンチェーン計算、オンチェーン データ暗号化、パブリック ネットワーク上のプライベート スマート コントラクト、機密 ERC 20、プライベート投票、NFT ブラインド オークション、より安全な MPC、フロントランニング保護、トラストレス ブリッジなどがあります。

FHEエコシステム

一般的に、オンチェーン FHE の展望は、一般的な FHE、特定のユースケース (アプリケーション) 向けの FHE/HE、FHE アクセラレーション ハードウェア、FHE Wif AI、代替ソリューションの 5 つの領域にまとめることができます。

汎用FHEブロックチェーンとツール

これらはブロックチェーンの機密性を実現するためのバックボーンです。これには、SDK、コプロセッサ、コンパイラ、新しい実行環境、ブロックチェーン、FHE モジュールなどが含まれます。最も難しいのは、FHE を EVM、つまり fhEVM に導入することです。

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座間（ フォロー ）は、TFHE（完全準同型暗号化）+ fhEVM（完全準同型仮想マシン）ソリューションを提供する最初のプロバイダーであるfhEVMの代表です。

フェニックス（ 翻訳: ) は、ETH 上で FHE L2 (第 2 層) + FHE コプロセッサを実装します。

インコネットワーク（ @インコネットワーク ）、ゲーム/RWA（現実世界の資産）/DID（分散型アイデンティティ）/ソーシャルなどの分野でEVM互換のFHE L1に重点を置いています。

フェアマス（ フェアマス ) は、openFHE と協力して FHE の実装と採用を促進する、完全準同型仮想マシン (FHE-(E)VM) 研究組織です。

FHE インフラストラクチャ ツール:

オクトラネットワーク（ オクトラ ) は、HFHE (高次完全準同型暗号化) 分離実行環境をサポートするブロックチェーンです。

日焼け止め（ @サンスクリーンテック ) は、Rust をベースにした完全準同型コンパイラであり、Microsoft の SEAL ライブラリに依存しています。

フェアブロック（ @0x フェアブロック プログラム可能な暗号化および条件付き復号化サービスのプロバイダーである は、tFHE (しきい値完全準同型暗号化) もサポートしています。

デロ（ デロプロジェクト )、プライベートトランザクション用の HE (準同型暗号化) サポートを備えた L1 (FHE ではありません)。

アルキウム（ 翻訳者 ）によって開発された @elusivprivacy チームは、HE (準同型暗号化) + MPC (マルチパーティ計算) + ZK (ゼロ知識証明) プライバシーを組み合わせた L1 です。

Shibraum FHE チェーン、Zama TFHE ソリューションで作成された FHE L1。

特定用途向けFHE/HE

ペナンブラゾン（ ペナンブラゾーン ): tFHE をシールドされた取引所/プールとして使用するクロスチェーン Cosmos dex (アプリチェーン)。

zkホールデム（ フォロー ): は、HE と ZKP を使用してゲームの公平性を証明する Manta のポーカー ゲームです。

ハードウェアアクセラレーションFHE

FHE を FHE-ML などの集中的な計算に使用する場合は、ノイズの増加を抑えるブートストラッピングが重要です。ハードウェア アクセラレーションなどのソリューションはブートストラッピングを容易にする上で重要な役割を果たし、ASIC が最も優れたパフォーマンスを発揮します。

オプタリシス（ オプタリシス ）は、光コンピューティングを通じて FHE を含むすべての TEE 関連ソフトウェアを高速化することに重点を置いたハードウェア企業です。

連鎖反応（ チェインアクション ）は、マイニングの効率化に役立つチップを製造するハードウェア企業です。同社は2024年末までにFHEチップを発売する予定です。

インゴンヤマ（ 翻訳者 ）は、ZKP/FHE ハードウェア アクセラレーションに注力する半導体企業です。既存製品には ZPU などがあります。

シシック（ フォロー ）はハードウェア アクセラレーション企業であり、既存の製品には自社開発の FPGA ハードウェアのほか、近日発売予定の ZK DePiN チップ、ZK Air、ZK Pro などがあります。

各社は、FHE の起動/計算を高速化できるチップ、ASIC、半導体などのハードウェアの製造を専門としています。

AI×FHE

最近、FHE を AI/ML に統合することに関心が高まっています。FHE は、機械が処理中に機密情報を学習するのを防ぎ、プロセス全体を通じてデータ、モデル、出力の機密性を保つことができます。

Ai x FHEのメンバーは次のとおりです:

マインドネットワーク（ フォロー ) は、高価値データの暗号化とプライベート投票を通じて Proof-of-Stake (PoS) と AI ネットワークを保護し、ノードの共謀や操作の機会を減らすための FHE 再ステーキング レイヤーです。

サイトアル（ 翻訳者 ) は、検証可能な FHE-ML を備えた検証可能な FHE AI 推論ブロックチェーンです。ブロックチェーンは、Sight チェーン、データ集約レイヤー (DA レイヤー)、および FHE-ML タスクが実行される Sight 推論ネットワークの 3 つの主要部分で構成されています。

ベースAI（ フォロー ) ベースの AI は、Cerberus Squeezing と呼ばれるメカニズムを使用して FHE と大規模言語モデル (LLM) を統合する L1 ブロックチェーンであり、任意の LLM を暗号化されたゼロ知識大規模言語モデル (ZL-LLM) に変換できます。

プライベートアル（ フォロー )、Privasea AI は、ユーザーが HESea ライブラリの FHE スキームを使用してデータやモデルを暗号化し、それを Privasea-AI ネットワークにアップロードして、ブロックチェーンが暗号化された状態でデータを処理できるようにする AI ネットワークです。

HESea ライブラリは包括的で、TFHE、CKKS、BGV/BFV 用のさまざまなライブラリが含まれており、さまざまなスキームと互換性があります。

代替ソリューション PC/ZKFHE

FHE を使用せず、高価値データを保護し、ブラインド計算を実行するために MPC を使用するものもあれば、暗号化されたデータに対する FHE 計算の正確性を確保するために ZKSNARK を使用するものもあります。これらは次のとおりです。

ニリオンネットワーク（ ニリオンネットワーク ) は、MPC を使用して高価値データを分散化して保存し、ユーザーがプログラムを記述してブラインド計算を実行できるようにするコンピューティング ネットワークです。Nillion は、調整層と Petnet という 2 つの主要コンポーネントで構成されています。調整層は支払いチャネルとして機能し、Petnet はブラインド計算と高価値データの保存を実行します。

パドラブス（ @パドラブス )、Pado は、FHE を使用して機密データを処理し、MPC-TLS と ZKP を活用して計算の正確性を確保するコンピューティング ネットワークです。

FHEの課題と解決策

ZKやMPCとは異なり、FHEはまだ初期段階にあります。現在、FHEのボトルネックは何でしょうか？計算のセキュリティを強化するために、暗号化中に暗号文にいくらかのノイズが追加されます。暗号文にノイズが蓄積しすぎると、ノイズが多くなりすぎて、最終的には出力の精度に影響を及ぼします。TFHE、CKKS、BGVなど、さまざまなソリューションが、設計にあまり多くの制限を課すことなく、ノイズを効果的に排除する方法を模索しています。

FHE の主な課題は次のとおりです。

パフォーマンスが遅い: 現在、fh-EVM を使用するプライベート スマート コントラクトの TPS は 5 のみです。純粋なデータと比較すると、TFHE は現在約 1000 倍遅くなっています。

開発者にはまだ適していません: 標準化されたアルゴリズムと全体的にサポートされている FHE ツールがまだ不足しています。

高い計算オーバーヘッド (コスト): ノイズ管理と複雑な計算ブートストラップにより、ノードの集中化につながる可能性があります。

安全でないチェーンにおける FHE のリスク: しきい値復号化システムのセキュリティを確保するために、復号化キーはノード間で配布されます。ただし、FHE のオーバーヘッドが大きいため、検証者の数が少なくなり、共謀の可能性が高くなる可能性があります。

ソリューションには以下が含まれます:

プログラム可能なブースト: 起動時に計算を適用できるため、アプリケーション固有でありながら効率が向上します。

ハードウェア アクセラレーション: OpenFHE ライブラリとともに ASIC、GPU、FPGA を開発し、FHE パフォーマンスを高速化します。

より優れたしきい値復号化システム。つまり、オンチェーン FHE をより安全にするためには、低レイテンシ、ノード参入障壁の低減と分散化の実現、フォールト トレランスを保証するシステム (MPC など) が必要です。

オリジナルリンク

この記事はインターネットから引用したものです: VC が熱心に追い求めている、FHE エコシステムで注目に値するプロジェクトは次のとおりです。

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