Introdução

Após o boom do Zero-Knowledge (ZK) em 2022, as aplicações de tecnologia de privacidade progrediram substancialmente, com o ecossistema ZK alcançando avanços em campos como EVM, DeFi e DID. Com um novo ciclo criptográfico emergente, surge a questão: será que FHE se tornará a próxima grande tecnologia de privacidade? No último ano, o Fully Homomorphic Encryption (FHE) despertou um interesse crescente dos principais capitais de risco, com a Zama como exemplo primário. Este artigo explora o crescimento do FHE, contrasta-o com outras tecnologias de privacidade e fornece uma análise detalhada da abordagem da Zama.

O que é FHE?

A Criptografia Completamente Homomórfica (FHE) é uma tecnologia de privacidade que utiliza propriedades matemáticas homomórficas para realizar vários cálculos em dados criptografados, garantindo que as informações não sejam vazadas. No campo da Web2, FHE é atualmente usado na criptografia de informações médicas, privacidade de dados financeiros e criptografia de dados na nuvem. Esse algoritmo de criptografia foi proposto pela primeira vez em 1978 e voltou a chamar a atenção no século XXI, à medida que vários avanços tecnológicos otimizaram o tratamento de ruído e o processamento de ponto flutuante, melhorando o desempenho do algoritmo e impulsionando a tecnologia FHE para o setor comercial.

O algoritmo de Criptografia Homomórfica Total possui três características principais: homomorfismo completo, confidencialidade dos dados e flexibilidade computacional.

• Homomorfismo Completo: Comparado à criptografia homomórfica parcial, a Criptografia Homomórfica Completa permite a realização de quaisquer operações matemáticas em dados criptografados, incluindo adição, multiplicação e até mesmo operações compostas mais complexas, enquanto os esquemas de criptografia homomórfica parcial apenas suportam operações específicas.
• Confidencialidade dos Dados: A criptografia totalmente homomórfica permite várias adições e multiplicações em dados criptografados, com o resultado ainda criptografado.
• Flexibilidade computacional: A criptografia totalmente homomórfica suporta uma variedade de operações computacionais, incluindo adição, multiplicação e operações booleanas. Essa tecnologia tem vantagens de privacidade, mas há espaço para melhorias para aplicações que exigem alta eficiência no processamento de dados e computação em larga escala.

Por que FHE é o próximo nível de rastreamento tipo ZK?

Os algoritmos de criptografia de privacidade evoluíram desde a criptografia simétrica e assimétrica até métodos mais complexos e seguros, como Computação Multi-Partes (MPC), Provas de Conhecimento Zero (ZK) e Criptografia Totalmente Homomórfica (FHE). Essa evolução tem acompanhado os avanços tecnológicos e as mudanças nos cenários de aplicação. À medida que a demanda por criptografia de privacidade em campos industriais aumenta e os cenários se tornam mais diversos, a atenção para a FHE no espaço blockchain está crescendo significativamente.

Em relação à computação de privacidade, MPC e ZK já são amplamente utilizados no setor de criptomoedas. Mas por que a atenção agora está se voltando para FHE? Comparado com o MPC, o FHE oferece proteção de privacidade mais forte, maior flexibilidade computacional e não requer verificação de várias partes. Em contraste com o ZK, que é bom em provar a verdade de uma condição, o FHE permite que cálculos sejam realizados em dados criptografados e até mesmo pode treinar e inferir modelos de aprendizado de máquina com ele. Cada algoritmo de privacidade principal tem pontos fortes e fracos e demonstra suas vantagens em diferentes cenários de aplicação, ajudando a computação de privacidade a se enraizar na prática.

Uma Introdução ao Zama

Zama é uma empresa focada em privacidade fundada em 2020, com uma equipe baseada principalmente na Europa e composta por mais de 30 doutores e especialistas em criptografia. Em março deste ano, a Zama garantiu um investimento de 73 milhões de dólares liderado pela Multicoin Capital e Protocol Labs, com a participação de outros investidores importantes como Metaplanet, Blockchange, VSquared, Stake Capital e Portal Ventures. A rodada também atraiu fundadores de projetos-chave de blockchain, incluindo Juan Benet (Filecoin), Gavin Wood (Polkadot), Anatoly Yakovenko (Solana), Julien Bouteloup (StakeDAO) e Tarun Chitra (Gauntlet).

A equipe de liderança da Zama é composta por figuras experientes do setor. O co-fundador e CEO Rand Hindi começou a codificar com apenas 10 anos e tem um sólido histórico empreendedor com educação avançada em ciência da computação, inteligência artificial e bioinformática. O co-fundador e CTO Pascal Paillier é um especialista em criptografia com um Ph.D. em criptografia pela Télécom Paris, trazendo conhecimento extensivo para a equipe.

Ecossistema de Produtos da Zama: Ferramentas e Estruturas Abrangentes

Os Quatro Produtos Principais da Zama:

• Concrete - Uma estrutura FHE de código aberto
• Concrete ML — Uma ferramenta de código aberto para aprendizado de máquina em dados criptografados
• fhEVM — Uma máquina virtual de criptografia totalmente homomórfica na Ethereum
• TFHE-rs — A primeira ferramenta de código aberto para FHE

Concreto: Estrutura de código aberto dedicada FHE

Concrete é uma estrutura especializada para criptografia totalmente homomórfica (FHE), permitindo que os desenvolvedores realizem cálculos em dados criptografados enquanto preservam a privacidade. É como uma fechadura inteligente: a estrutura permite que os dados sejam processados sem serem 'desbloqueados' ou descriptografados. Concrete simplifica a codificação para FHE, então mesmo desenvolvedores com conhecimento limitado em criptografia podem usá-lo para construir aplicativos criptografados eficientes. Concrete também inclui ferramentas de simulação e análise para otimizar o desempenho, agindo como um motor ajustado que ajuda a minimizar o uso de recursos enquanto mantém um alto desempenho.

O valor central do Concrete está em tornar o FHE mais acessível. Com o Concrete, os desenvolvedores podem realizar operações matemáticas em dados criptografados sem revelar nenhuma informação sensível - ideal para áreas como finanças e saúde que exigem altos níveis de privacidade de dados.

Concreto ML: Aprendizado de Máquina Amigável para Dados Criptografados

Concrete ML prioriza a facilidade de uso, oferecendo APIs semelhantes aos frameworks comuns, para que os desenvolvedores possam realizar tarefas de inferência ou treinamento em dados criptografados como fariam com ferramentas familiares. Sua interface se assemelha de perto ao scikit-learn e até suporta a conversão de modelos PyTorch em modelos compatíveis com FHE. Isso abre aplicações para aprendizado de máquina em áreas sensíveis à privacidade, como compartilhamento de dados e conformidade regulatória.

Concrete ML oferece conveniência tanto para modelos prontos para uso quanto personalizados:

Modelos incorporados: Fornece modelos compatíveis com FHE semelhantes ao scikit-learn e XGBoost para uma adoção fácil.

Modelos personalizados: Suporta modelos de treinamento conscientes de quantização, que os usuários podem desenvolver com PyTorch ou Keras/TensorFlow e, em seguida, importar para o Concrete ML via ONNX.

fhEVM: Contratos Inteligentes de Preservação de Privacidade na Ethereum

fhEVM traz contratos inteligentes verdadeiramente privados para a blockchain Ethereum por meio do FHE. Com o fhEVM da Zama, contratos inteligentes criptografados podem operar dentro do ecossistema dApp existente, garantindo duas características principais: Criptografia completa de transações e estado: todos os dados de transação permanecem criptografados de ponta a ponta, garantindo nenhum acesso não autorizado. Compatibilidade e privacidade de dados on-chain: o estado criptografado do contrato é mantido a cada atualização, garantindo privacidade.

fhEVM apresenta a biblioteca TFHE Solidity, permitindo o desenvolvimento perfeito com as ferramentas Solidity existentes. Operadores padrão funcionam em estados criptografados, permitindo que contratos realizem verificações condicionais enquanto criptografados, tornando o processo familiar e amigável para os desenvolvedores Ethereum. Para gerenciar criptografia e descriptografia, os desenvolvedores simplesmente usam o tipo de dados euint para marcar seções privadas dos contratos. fhEVM também suporta opções flexíveis de descriptografia, incluindo descriptografia baseada em limite, centralizada e baseada em KMS.

TFHE-rs: Desempenho aprimorado por meio de paralelização

TFHE-rs, uma biblioteca escrita em Rust, realiza operações booleanas e inteiras em dados criptografados usando a tecnologia TFHE. Conhecido por sua versatilidade, o TFHE-rs oferece várias interfaces - Rust API, C API e uma API WASM para aplicativos cliente. Seu design modular, como blocos de Lego flexíveis, permite que os desenvolvedores combinem diferentes funções para criar soluções de computação criptografada que atendam às suas necessidades específicas, tornando-o adequado para uma ampla gama de aplicativos, desde sistemas simples até complexos.

TFHE-rs emprega operações de criptografia a nível de bit para melhorar o desempenho, permitindo o manuseio de dados detalhados. Ao contrário de sistemas que criptografam blocos de dados inteiros, essa abordagem é mais eficiente para realizar cálculos homomórficos, especialmente para operações de portas lógicas (AND, OR, XOR).

TFHE-rs também introduz aprimoramentos avançados de desempenho por meio do processamento multithread e paralelização de inicialização. Ao dividir a inicialização em estágios que podem ser processados simultaneamente em vários núcleos, TFHE-rs reduz drasticamente o tempo de processamento, tornando a criptografia homomórfica muito mais rápida e eficiente.

Cinco Principais Casos de Uso da Zama

Com fhEVM como sua base, Zama definiu cinco casos de uso promissores orientados para a privacidade para blockchain: transações de contrato seguras, dark pools privados descentralizados, governança DAO, leilões cegos on-chain e jogos on-chain.

Transações On-Chain

No ecossistema DeFi, a proteção da privacidade e segurança dos dados é crucial. Os contratos financeiros frequentemente envolvem detalhes sensíveis, como montantes de transação, taxas de juros e planos de pagamento. Tornar esses detalhes totalmente públicos na cadeia poderia levar a problemas de privacidade. O fhEVM da Zama permite que os contratos inteligentes sejam executados em um estado criptografado, permitindo que toda a lógica do contrato seja executada com segurança sem expor dados sensíveis. Instituições financeiras ou outros nós não podem visualizar diretamente os detalhes do contrato, mas a execução do contrato ainda é verificável. Por exemplo, um contrato de empréstimo pode armazenar parâmetros como valor do empréstimo, prazo de pagamento e taxa de juros em formato criptografado, enquanto todos os cálculos são feitos sem revelar dados. Dessa forma, outros nós podem verificar a execução do contrato sem acessar detalhes específicos da transação, tornando-o adequado para opções, liquidações de swap e empréstimos na cadeia.

Piscinas Escuras Privadas Descentralizadas

Uma piscina escura é uma plataforma de negociação privada que permite grandes transações ocorrerem sem revelar detalhes de pedidos publicamente, ajudando a evitar interrupções no mercado. A privacidade em piscinas escuras se estende às identidades dos usuários, conteúdo de pedidos e detalhes de transações. As piscinas escuras tradicionais usam plataformas centralizadas ou terceiros confiáveis para correspondência de pedidos, representando um risco de privacidade.

O TFHE-rs da Zama suporta operações de dados criptografados, permitindo que ordens de compra e venda criptografadas sejam correspondidas de forma privada sem descriptografar detalhes como preço ou quantidade. As plataformas de negociação podem lidar de forma segura com as intenções do usuário, preservando a privacidade das ordens. Essas ordens criptografadas podem ser verificadas para garantir que atendam às condições de negociação, mantendo os dados seguros.

Governança DAO

A governança do DAO apresenta desafios de privacidade, incluindo anonimato dos votantes e confidencialidade dos detalhes do tesouro. Os mecanismos de votação frequentemente expõem as preferências de voto individuais, levando a possíveis manipulações ou influências indevidas. Por exemplo, indivíduos que possuem mais tokens de governança geralmente exercem maior influência nas votações, potencialmente criando um viés autoritário que afeta os resultados. Os contratos de governança do DAO também envolvem informações sensíveis sobre gastos financeiros e alocações de projetos, que devem permanecer privadas para proteger os valores de financiamento do projeto ou as identidades dos destinatários.

A abordagem da Zama permite o processamento criptografado de cada voto dos membros. Os contratos de votação podem contabilizar os votos e calcular os resultados sem descriptografar os votos individuais. As contagens finais são públicas, mas o processo de votação permanece privado. Usando criptografia homomórfica, cada voto pode ser verificado quanto à elegibilidade sem expor a escolha.

Leilões cegos on-chain

Leilões cegos on-chain permitem que os participantes enviem lances de forma privada sem divulgá-los até o final do leilão. A maioria dos desenvolvedores usa provas de conhecimento zero e um processo de duas etapas para garantir a privacidade dos lances, o que muitas vezes requer armazenar dados off-chain, introduzindo desafios adicionais de criptografia.

A solução de criptografia totalmente homomórfica da Zama permite que lances criptografados sejam processados em cadeia sem precisar revelá-los. Em leilões cegos tradicionais, os lances são divulgados após o fim do leilão, mas a abordagem da Zama permite que cálculos determinem o vencedor sem comprometer a privacidade dos lances. O método da Zama inclui comparação homomórfica, atualização condicional e liquidação segura, eliminando a necessidade de divulgar lances. Técnicas de multiplexador criptografado selecionam o lance mais alto e atualizam os resultados com base em condições criptografadas, gerenciando com segurança os detalhes dos lances sem expor informações sensíveis. No final do leilão, apenas o licitante vencedor pode descriptografar seu prêmio com segurança, verificando seu status como o licitante mais alto sem revelar outros detalhes do lance.

Jogos On-Chain

Usando fhEVM, a Zama apresenta uma maneira de aprimorar os jogos on-chain com criptografia totalmente homomórfica. Em seu site, a Zama demonstra como construir uma versão criptografada do popular jogo 'Wordle' na blockchain. A solução da Zama criptografa tanto o estado do jogo quanto as entradas, permitindo que contratos inteligentes verifiquem os resultados. Isso significa que os dados sensíveis do jogo permanecem privados, protegendo contra acesso não autorizado ou adulteração, mesmo quando processados on-chain. Essa abordagem de privacidade permite que os jogos on-chain sejam mais privados e escaláveis sem sacrificar a transparência e funcionalidade da blockchain.

Perspectivas Futuras

As transações que preservam a privacidade estão prestes a se tornar a próxima grande tendência após a resolução dos problemas de escalabilidade da blockchain. Hoje, o principal desafio na escala não reside mais na tecnologia de infraestrutura em si, mas sim na falta de suporte regulatório e aceitação de mercado, que são cruciais para a adoção generalizada. As transações que preservam a privacidade, com sua infraestrutura otimizada, criam grupos de usuários mais direcionados, métodos de transação e cenários de aplicação, assim como a tecnologia de prova de conhecimento zero alcançou ampla adoção.

Olhando para o futuro, espera-se que a tecnologia FHE reduza a diferença de experiência entre as exchanges descentralizadas e centralizadas. A tecnologia de privacidade nos jogos on-chain também pode ajudar a lidar com os riscos de segurança apresentados pela geração de números aleatórios. Embora o potencial de soluções de preservação de privacidade seja vasto, as limitações de desempenho ainda são um desafio. Atender às demandas de transações de alta frequência em grande escala levará tempo e desenvolvimento consideráveis.