Introdução

Depois do boom Zero-Knowledge (ZK) em 2022, as aplicações de tecnologia de privacidade fizeram progressos substanciais, com o ecossistema ZK alcançando avanços em campos como EVM, DeFi e DID. Com um novo ciclo criptográfico emergindo, surge a pergunta: a FHE se tornará a próxima grande tecnologia de privacidade? Nos últimos anos, o Fully Homomorphic Encryption (FHE) tem despertado interesse crescente de importantes empresas de capital de risco, com a Zama sendo um exemplo primário. Este artigo explora o crescimento da FHE, contrasta-o com outras tecnologias de privacidade e fornece uma análise detalhada da abordagem da Zama.

O que é FHE?

A Criptografia Totalmente Homomórfica (FHE) é uma tecnologia de privacidade que utiliza propriedades matemáticas homomórficas para realizar várias operações em dados criptografados, garantindo que as informações não sejam vazadas. No campo da Web2, o FHE é atualmente utilizado na criptografia de informações médicas, privacidade de dados financeiros e criptografia de dados em nuvem. Esse algoritmo de criptografia foi proposto pela primeira vez em 1978 e voltou a receber 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 Totalmente Homomórfica tem três características principais: pleno homomorfismo, confidencialidade dos dados e flexibilidade computacional.

• Homomorfismo Completo: Comparado com a criptografia parcialmente homomórfica, a Criptografia Totalmente Homomórfica permite realizar quaisquer operações matemáticas em dados criptografados, incluindo adição, multiplicação e até mesmo operações compostas mais complexas, enquanto os esquemas de criptografia parcialmente homomórfica suportam apenas operações específicas.
• Confidencialidade de Dados: A Criptografia Totalmente Homomórfica permite múltiplas 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. Esta tecnologia tem vantagens em termos de privacidade, mas há espaço para melhorias para aplicações que exigem alta eficiência no processamento de dados em larga escala e computação.

Porque é que FHE é a próxima faixa de nível ZK?

Os algoritmos de criptografia de privacidade evoluíram de criptografia simétrica e assimétrica iniciais para métodos mais complexos e seguros, como Computação de Múltiplas Partes (MPC), Provas de Conhecimento Zero (ZK) e Criptografia Completamente Homomórfica (FHE). Essa evolução tem seguido os avanços tecnológicos e as mudanças nos cenários de aplicação. À medida que a demanda por criptografia de privacidade nos campos industriais cresce e os cenários se tornam mais diversos, a atenção à FHE no espaço blockchain está aumentando significativamente.

No que diz respeito à computação de privacidade, a MPC e a ZK já são amplamente utilizadas no setor de criptomoedas. Mas por que a atenção está agora voltada para FHE? Comparado à MPC, o FHE oferece uma proteção de privacidade mais forte, uma maior flexibilidade computacional e não requer verificação de várias partes. Ao contrário da ZK, que é boa em provar a veracidade de uma condição, o FHE permite que cálculos sejam realizados em dados criptografados e até mesmo treinar e inferir modelos de aprendizado de máquina neles. Cada algoritmo principal de privacidade 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 na privacidade fundada em 2020, com uma equipa principalmente sediada na Europa e composta por mais de 30 doutorados e especialistas em criptografia. Em março deste ano, a Zama assegurou um investimento de $73 milhões liderado pela Multicoin Capital e Protocol Labs, juntamente com outros grandes investidores como Metaplanet, Blockchange, VSquared, Stake Capital e Portal Ventures. A rodada também atraiu fundadores de importantes projetos de blockchain, incluindo Juan Benet (Filecoin), Gavin Wood (Polkadot), Anatoly Yakovenko (Solana), Julien Bouteloup (StakeDAO) e Tarun Chitra (Gauntlet).

A equipa de liderança da Zama é composta por figuras experientes do setor. O co-fundador e CEO Rand Hindi começou a programar com apenas 10 anos e possui um forte histórico empreendedor com uma educação avançada abrangendo ciência da computação, inteligência artificial e bioinformática. O co-fundador e CTO Pascal Paillier é um especialista em criptografia com um doutorado em criptografia pela Télécom Paris, trazendo um extenso conhecimento para a equipa.

Ecossistema de produtos da Zama: Ferramentas e estruturas abrangentes

Os Quatro Produtos Principais da Zama:

• Concreto — 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 à FHE

Concrete é uma estrutura especializada para criptografia totalmente homomórfica (FHE), permitindo que os desenvolvedores realizem cálculos em dados criptografados, preservando 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, de modo que até mesmo os desenvolvedores com conhecimentos limitados em criptografia possam utilizá-lo para construir aplicações criptografadas eficientes. Concrete também inclui ferramentas de simulação e análise para otimizar o desempenho, atuando como um motor afinado que ajuda a minimizar o uso de recursos, mantendo um alto desempenho.

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

Concrete ML: Aprendizagem Automática Amigável ao Utilizador para Dados Encriptados

O Concrete ML prioriza a facilidade de uso, oferecendo APIs semelhantes a 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 mesmo 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.

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

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

Modelos personalizados: Suporta modelos de treinamento de sensibilização à 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 através de FHE. Com o fhEVM da Zama, contratos inteligentes criptografados podem operar dentro do ecossistema existente de dApp, garantindo duas características principais: Encriptação Total de Transações e Estado: Todos os dados de transação permanecem encriptados de ponta a ponta, garantindo que não haja acesso não autorizado. Componibilidade On-chain e Privacidade de Dados: O estado encriptado do contrato é mantido com cada atualização, garantindo privacidade.

fhEVM apresenta a biblioteca TFHE Solidity, permitindo o desenvolvimento sem problemas com as ferramentas Solidity existentes. Os 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 a criptografia e a descriptografia, os desenvolvedores simplesmente usam o tipo de dados euint para marcar seções privadas dos contratos. fhEVM também suporta opções de descriptografia flexíveis, incluindo descriptografia com limite, centralizada e baseada em KMS.

TFHE-rs: Desempenho melhorado através da 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 WASM API 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.

O TFHE-rs utiliza operações de criptografia a nível de bits para melhorar o desempenho, permitindo a manipulação de dados com granularidade fina. 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 melhorias avançadas de desempenho através do processamento multithreaded e da paralelização do bootstrapping. Ao dividir o bootstrapping em estágios que podem ser processados simultaneamente em vários núcleos, o TFHE-rs reduz drasticamente o tempo de processamento, tornando a criptografia homomórfica muito mais rápida e eficiente.

Cinco casos de uso chave da Zama

Com fhEVM como sua base, Zama definiu cinco casos de uso promissores orientados para a privacidade para blockchain: transações de contratos seguros, pools escuras privadas descentralizadas, governança DAO, leilões cegos on-chain e jogos on-chain.

Transações On-Chain

No ecossistema DeFi, proteger a privacidade e segurança dos dados é crucial. Os contratos financeiros frequentemente envolvem detalhes sensíveis, como montantes de transações, taxas de juros e planos de reembolso. Tornar esses detalhes totalmente públicos on-chain poderia levar a problemas de privacidade. O fhEVM da Zama permite que os contratos inteligentes sejam executados em estado encriptado, permitindo que a lógica do contrato inteiro seja executada de forma segura sem expor dados sensíveis. As 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 manter parâmetros como montante do empréstimo, prazo de reembolso e taxa de juros em forma encriptada, 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, compensações de swap e empréstimos on-chain.

Piscinas Escuras Privadas Descentralizadas

Um dark pool é uma plataforma de negociação privada que permite a ocorrência de grandes transações sem revelar detalhes do pedido publicamente, ajudando a evitar a interrupção do mercado. A privacidade nos dark pools estende-se às identidades dos utilizadores, ao conteúdo do pedido e aos detalhes da transação. Os dark pools tradicionais utilizam plataformas centralizadas ou terceiros de confiança para a 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 enquanto preservam a privacidade da ordem. Essas ordens criptografadas podem ser verificadas para garantir que atendam às condições de negociação, mantendo os dados seguros.

Governança DAO

A governança da DAO apresenta desafios de privacidade, incluindo o anonimato do eleitor e a confidencialidade dos detalhes do tesouro. Mecanismos de votação frequentemente expõem preferências de voto individuais, levando a potenciais manipulações ou influências indevidas. Por exemplo, indivíduos que detêm mais tokens de governança geralmente têm maior influência na votação, potencialmente criando um viés autoritário que afeta os resultados. Os contratos de governança da DAO também envolvem informações sensíveis sobre gastos financeiros e alocações de projetos, que devem permanecer privadas para proteger os montantes de financiamento do projeto ou as identidades dos destinatários.

A abordagem da Zama permite o processamento criptografado de cada voto dos membros. Contratos de votação podem totalizar votos e calcular resultados sem descriptografar 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

As licitações cegas on-chain permitem que os participantes enviem ofertas de forma privada sem as revelar até que a licitação termine. A maioria dos desenvolvedores utiliza provas de conhecimento zero e um processo de duas etapas para garantir a privacidade das ofertas, o que frequentemente requer armazenar dados off-chain, introduzindo desafios adicionais de encriptação.

A solução de criptografia totalmente homomórfica da Zama permite que lances criptografados sejam processados na cadeia sem precisar revelá-los. Em leilões cegos tradicionais, os lances são divulgados após o término do leilão, mas a abordagem da Zama permite que os 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 multiplexação criptografada selecionam o lance mais alto e atualizam os resultados com base em condições criptografadas, gerenciando com segurança os detalhes do lance sem expor informações sensíveis. No final do leilão, apenas o licitante vencedor pode descriptografar seu prêmio com segurança, verificando seu status como o maior licitante sem revelar outros detalhes do lance.

Jogos On-Chain

Usando fhEVM, a Zama introduz uma forma de melhorar os jogos on-chain com criptografia totalmente homomórfica. No seu site, a Zama demonstra como construir uma versão encriptada do popular jogo "Wordle" na blockchain. A solução da Zama encripta tanto o estado do jogo como as entradas, permitindo que os contratos inteligentes verifiquem os resultados. Isto significa que os dados sensíveis do jogo permanecem privados, protegendo contra acessos não autorizados ou manipulação, mesmo quando processados on-chain. Esta 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 escalabilidade não está mais na tecnologia de infraestrutura em si, mas sim na falta de apoio regulatório e aceitação de mercado, que são cruciais para uma 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 estreite a lacuna de experiência entre as bolsas 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 para soluções de preservação da privacidade seja vasto, as limitações de desempenho continuam a ser um desafio. Atender às demandas de transações de alta frequência em grande escala levará tempo e desenvolvimento consideráveis.