Được các VC theo đuổi ráo riết, đây là những dự án đáng chú ý trong hệ sinh thái FHE
Tác giả gốc: Poopman
Bản dịch gốc: Joyce, BlockBeats
Ghi chú của biên tập viên:
FHE là một chủ đề kỹ thuật nóng hổi trong cộng đồng tiền điện tử gần đây.
Hai tuần trước, Ethereum Layer 2 Fhenix đã công bố hoàn thành vòng Series A trị giá $15 triệu do Hack VC dẫn đầu. Ngay từ năm ngoái, Fhenix đã nhận được tài trợ vòng hạt giống do Multicoin dẫn đầu. Fhenix là Ethereum L2 được hỗ trợ bởi FHE Rollups và FHE Coprocessors, có thể chạy các hợp đồng thông minh dựa trên FHE với tính toán bảo mật trên chuỗi. Hôm qua, Sam Williams, người sáng lập Arweave, đang trải qua một bản cập nhật lớn, cũng đã đăng trên phương tiện truyền thông xã hội rằng chức năng sử dụng FHE cho tính toán riêng tư trong quy trình AO sẽ sớm được ra mắt.
Có nhiều dự án sinh thái FHE. Bài viết dài này của cộng đồng KOL Poopman đưa ra đánh giá cơ bản về khái niệm FHE và các dự án sinh thái, đồng thời đề xuất những thách thức kỹ thuật và giải pháp khả thi mà FHE phải đối mặt. BlockBeats đã biên soạn bài viết như sau:
FHE mở ra khả năng tính toán trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã. Khi kết hợp với blockchain, MPC, ZKP (khả năng mở rộng), FHE cung cấp tính bảo mật cần thiết và hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng trên chuỗi.
Trong bài viết này, tôi sẽ giới thiệu bốn vấn đề, cụ thể là bối cảnh của FHE, cách thức hoạt động của FHE, 5 bối cảnh của hệ sinh thái FHE và những thách thức và giải pháp hiện tại cho FHE.
Bối cảnh của FHE
FHE lần đầu tiên được đề xuất vào năm 1978, nhưng do tính phức tạp về mặt tính toán, nó không thực tế và khá lý thuyết trong một thời gian dài. Mãi đến năm 2009, Craig mới phát triển một mô hình khả thi cho FHE, điều này đã khơi dậy sự quan tâm nghiên cứu của mọi người đối với FHE.
Vào năm 2020, Zama đã ra mắt TFHE và fhEVM, đưa FHE vào tầm ngắm trong không gian tiền điện tử. Kể từ đó, chúng ta đã thấy sự xuất hiện của các trình biên dịch FHE L1/L2 tương thích với EVM phổ quát (như Fhenix, Inco) và FHE (như Sunscreen, v.v.).
FHE hoạt động như thế nào?
Bạn có thể tưởng tượng một hộp mù với một câu đố bên trong. Tuy nhiên, hộp mù không thể biết bất cứ điều gì về câu đố bạn đưa cho nó, nhưng nó vẫn có thể tính toán kết quả theo toán học.
Nếu điều đó quá trừu tượng, bạn có thể tìm hiểu thêm từ lời giải thích đơn giản của tôi về FHE. FHE là công nghệ bảo mật cho phép thực hiện tính toán trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã trước. Nói cách khác, bất kỳ bên thứ ba hoặc đám mây nào cũng có thể xử lý thông tin nhạy cảm mà không cần truy cập vào bất kỳ dữ liệu nào bên trong.
Vậy các trường hợp sử dụng cho FHE là gì? Quyền riêng tư được tăng cường cho máy học, điện toán đám mây, cờ bạc trên chuỗi thông qua ZKP và MPC. Giao dịch trên chuỗi riêng tư/hợp đồng thông minh riêng tư/máy ảo tập trung vào quyền riêng tư như FHEVM, v.v.
Một số trường hợp sử dụng FHE bao gồm: tính toán riêng tư trên chuỗi, mã hóa dữ liệu trên chuỗi, hợp đồng thông minh riêng tư trên mạng công cộng, ERC 20 bảo mật, bỏ phiếu riêng tư, đấu giá mù NFT, MPC an toàn hơn, bảo vệ trước, cầu nối không cần tin cậy.
Hệ sinh thái FHE
Nhìn chung, triển vọng của FHE trên chuỗi có thể được tóm tắt thành năm lĩnh vực: FHE chung, FHE/HE cho các trường hợp sử dụng cụ thể (ứng dụng), phần cứng tăng tốc FHE, FHE Wif AI và các giải pháp thay thế.
Các công cụ và blockchain FHE chung
Chúng là xương sống để đạt được tính bảo mật của blockchain. Bao gồm SDK, bộ đồng xử lý, trình biên dịch, môi trường thực thi mới, blockchain, mô-đun FHE… Thách thức nhất là đưa FHE vào EVM, cụ thể là fhEVM.
fhEVM:
Zama ( @zama_fhe ), với tư cách là đại diện của fhEVM – nhà cung cấp đầu tiên cung cấp giải pháp TFHE (mã hóa hoàn toàn đồng dạng) + fhEVM (máy ảo hoàn toàn đồng dạng).
Phượng hoàng ( @FhenixIO ), triển khai bộ đồng xử lý FHE L2 (lớp thứ hai) + FHE trên ETH.
Mạng lưới Inco ( @inconetwork ), tập trung vào FHE L1 tương thích với EVM trong các lĩnh vực như trò chơi/RWA (tài sản thế giới thực)/DID (nhận dạng phi tập trung)/xã hội.
Toán học công bằng ( @FairMath ), một tổ chức nghiên cứu Máy ảo đồng hình hoàn toàn (FHE-(E)VM) hợp tác với openFHE để thúc đẩy việc triển khai và áp dụng FHE.
Công cụ cơ sở hạ tầng FHE:
Mạng lưới Octra ( @octra ), một blockchain hỗ trợ môi trường thực thi biệt lập HFHE (mã hóa đồng dạng bậc cao).
Kem chống nắng ( @KemChốngNắngTech ), một trình biên dịch hoàn toàn đồng dạng dựa trên Rust, dựa vào thư viện SEAL của Microsoft.
Khối Fairblock ( @0x khối công bằng ), một nhà cung cấp dịch vụ mã hóa có thể lập trình và giải mã có điều kiện, cũng hỗ trợ tFHE (mã hóa ngưỡng hoàn toàn đồng dạng).
Đêrô ( @DeroDự án ), L1 có hỗ trợ HE (mã hóa đồng hình) cho các giao dịch riêng tư (không phải FHE).
Arcium ( @ArciumHQ ), được phát triển bởi @elusivquyền riêng tư nhóm, là L1 kết hợp tính riêng tư HE (mã hóa đồng cấu) + MPC (tính toán đa phương) + ZK (bằng chứng không kiến thức).
Xích Shibraum FHE, FHE L1 được chế tạo bằng dung dịch TFHE của zama.
FHE/HE cho các ứng dụng cụ thể
Vùng bóng tối nửa tối ( @penumbrazone ): Một Cosmos dex chuỗi chéo (appchain) sử dụng tFHE làm sàn giao dịch/nhóm được bảo vệ.
zkHold-em ( @zkHoldem ): là một trò chơi poker trên Manta sử dụng HE và ZKP để chứng minh tính công bằng của trò chơi.
FHE tăng tốc phần cứng
Bất cứ khi nào FHE được sử dụng cho các phép tính chuyên sâu như FHE-ML, việc khởi động để giảm sự phát triển của nhiễu là rất quan trọng. Các giải pháp như tăng tốc phần cứng đóng vai trò quan trọng trong việc tạo điều kiện cho việc khởi động, với ASIC hoạt động tốt nhất.
Phân tích quang học ( @Optalysys ), một công ty phần cứng tập trung vào việc tăng tốc tất cả phần mềm liên quan đến TEE, bao gồm FHE, thông qua điện toán quang học.
Phản ứng dây chuyền ( @chainreactioni0 ), một công ty phần cứng sản xuất chip giúp khai thác hiệu quả hơn. Họ có kế hoạch ra mắt chip FHE vào cuối năm 2024.
Ingonyama ( @Ingo_zk ) là một công ty bán dẫn tập trung vào tăng tốc phần cứng ZKP/FHE. Các sản phẩm hiện có bao gồm ZPU.
Cysic ( @cysic_xyz ) là một công ty tăng tốc phần cứng có các sản phẩm hiện tại bao gồm phần cứng FPGA do chính họ phát triển, cũng như chip ZK DePiN sắp ra mắt, ZK Air và ZK Pro.
Mỗi công ty chuyên sản xuất phần cứng như chip, ASIC và chất bán dẫn có thể tăng tốc quá trình khởi động/tính toán FHE.
AI X FHE
Gần đây, ngày càng có nhiều sự quan tâm đến việc tích hợp FHE vào AI/ML, nơi FHE có thể ngăn máy móc học bất kỳ thông tin nhạy cảm nào trong khi xử lý thông tin đó và đảm bảo tính bảo mật cho dữ liệu, mô hình và đầu ra trong suốt quá trình.
Các thành viên của Ai x FHE bao gồm:
Mạng lưới tâm trí ( @mindnetwork_xyz ), một lớp tái lập FHE để bảo mật mạng Proof-of-Stake (PoS) và AI thông qua mã hóa dữ liệu có giá trị cao và bỏ phiếu riêng tư, giảm khả năng thông đồng và thao túng nút.
Thị giác ( @theSightAI ), một chuỗi khối suy luận AI FHE có thể xác minh được với FHE-ML có thể xác minh được. Chuỗi khối bao gồm ba phần chính: Chuỗi Sight, Lớp tổng hợp dữ liệu (Lớp DA) và Mạng suy luận Sight, nơi các tác vụ FHE-ML được thực hiện.
Dựa trên AI ( @getbasedai ), Based AI là một blockchain L1 tích hợp FHE với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cơ chế có tên là Cerberus Squeezing, có thể chuyển đổi bất kỳ LLM nào thành mô hình ngôn ngữ lớn không có kiến thức được mã hóa (ZL-LLM).
Riêng tư Al ( @Privasea_ai ), Privasea AI là mạng AI cho phép người dùng mã hóa dữ liệu hoặc mô hình của họ bằng cách sử dụng lược đồ FHE trong thư viện HESea, sau đó tải chúng lên mạng Privasea-AI, nơi blockchain xử lý dữ liệu ở trạng thái được mã hóa.
Thư viện HESea rất toàn diện, chứa nhiều thư viện khác nhau cho TFHE, CKKS và BGV/BFV và tương thích với nhiều chương trình khác nhau.
Giải pháp thay thế PC/ZKFHE
Một số không sử dụng FHE, nhưng sử dụng MPC để bảo vệ dữ liệu có giá trị cao và thực hiện các phép tính ẩn, trong khi một số khác sử dụng ZKSNARK để đảm bảo tính chính xác của các phép tính FHE trên dữ liệu được mã hóa. Chúng là:
Mạng lưới Nillion ( @nillionnetwork ), một mạng máy tính sử dụng MPC để phân cấp và lưu trữ dữ liệu có giá trị cao, đồng thời cho phép người dùng viết chương trình và thực hiện các phép tính ẩn. Nillion bao gồm hai thành phần chính: lớp phối hợp và Petnet. Lớp phối hợp hoạt động như một kênh thanh toán, trong khi Petnet thực hiện các phép tính ẩn và lưu trữ dữ liệu có giá trị cao.
Padolabs ( @padolabs ), Pado là một mạng máy tính sử dụng FHE để xử lý dữ liệu nhạy cảm, đồng thời tận dụng MPC-TLS và ZKP để đảm bảo tính chính xác của phép tính.
Thách thức và giải pháp của FHE
Không giống như ZK và MPC, FHE vẫn đang trong giai đoạn đầu. Điểm nghẽn của FHE hiện nay là gì? Để tăng cường tính bảo mật của phép tính, một số nhiễu được thêm vào văn bản mã hóa trong quá trình mã hóa. Khi quá nhiều nhiễu tích tụ trong văn bản mã hóa, nó trở nên quá nhiễu và cuối cùng ảnh hưởng đến độ chính xác của đầu ra. Các giải pháp khác nhau đang khám phá cách loại bỏ nhiễu hiệu quả mà không áp đặt quá nhiều hạn chế vào thiết kế, bao gồm TFHE, CKKS, BGV, v.v.
Những thách thức chính của FHE bao gồm:
Hiệu suất chậm: Hiện tại, các hợp đồng thông minh riêng tư sử dụng fh-EVM chỉ có 5 TPS. So với dữ liệu thuần túy, TFHE hiện chậm hơn khoảng 1000 lần.
Chưa phù hợp với nhà phát triển: Vẫn còn thiếu các thuật toán chuẩn hóa và các công cụ FHE được hỗ trợ tổng thể.
Chi phí tính toán cao: Điều này có thể dẫn đến tập trung nút do quản lý nhiễu và khởi động tính toán phức tạp.
Rủi ro của FHE trên các chuỗi không an toàn: Để đảm bảo tính bảo mật của bất kỳ hệ thống giải mã ngưỡng nào, các khóa giải mã được phân phối giữa các nút. Tuy nhiên, do chi phí cao của FHE, điều này có thể dẫn đến số lượng người xác thực nhỏ và do đó khả năng thông đồng cao hơn.
Các giải pháp bao gồm:
Boost có thể lập trình: Cho phép áp dụng các phép tính trong khi khởi động, do đó cải thiện hiệu quả đồng thời phù hợp với từng ứng dụng.
Tăng tốc phần cứng: Phát triển ASIC, GPU và FPGA cùng với thư viện OpenFHE để tăng tốc hiệu suất FHE.
Hệ thống giải mã ngưỡng tốt hơn. Tóm lại, để làm cho FHE trên chuỗi an toàn hơn, chúng ta cần một hệ thống (có thể là MPC) để đảm bảo: độ trễ thấp; rào cản gia nhập nút thấp hơn và đạt được sự phân cấp; khả năng chịu lỗi.
Bài viết này có nguồn từ internet: Được các VC săn đón nồng nhiệt, đây là những dự án đáng chú ý trong hệ sinh thái FHE
Điểm nổi bật của tuần tới ZeroLend: ZERO TGE sẽ được ra mắt vào ngày 6 tháng 5, với 15%-17% tổng nguồn cung được sử dụng cho airdrop; Mode sẽ phát hành token quản trị MODE vào ngày 7 tháng 5 và mở các ứng dụng airdrop; meson.network: Lên lịch lập bản đồ Mainnet vào ngày 7 tháng 5; EigenLayer có kế hoạch mở các yêu cầu token vào ngày 10 tháng 5; Avail: Giai đoạn đầu tiên của các ứng dụng airdrop đã kết thúc và thông tin có liên quan hơn sẽ được công bố vào tuần tới. Từ ngày 6 tháng 5 đến ngày 12 tháng 5, các sự kiện đáng chú ý hơn trong ngành được xem trước bên dưới. Ngày 6 tháng 5 Horizen dự kiến sẽ thực hiện nâng cấp mạng vào ngày 6 tháng 5 Odaily Planet Daily News Horizen sẽ nâng cấp mạng của mình ở độ cao khối 1.554.150 (dự kiến vào lúc 11:00 ngày 6 tháng 5). Binance dự kiến sẽ tạm dừng…
相关文章
Tiếng Việt 
English 
繁體中文 
简体中文 
Français 
Deutsch 
Русский 
Español 
日本語 
ไทย 
العربية 
한국어 
Bahasa Indonesia 
हिन्दी 
اردو 
Türkçe