Özgün Başlığı 'Tamamen Homomorfik Şifreleme (FHE) Kapsamlı Rehberi' İleriye Doğru

ÖZET:

• Tamamen Homomorfik Şifreleme (FHE), yükselmek üzere olan ve yatırımımıza değer olan bir sonraki nesil gizlilik koruma teknolojisidir. FHE'nin ideal gizlilik koruma yetenekleri bulunmakla birlikte hala performans boşlukları bulunmaktadır. Kripto sermayenin girişiyle, teknolojinin gelişimi ve olgunluğunun hızla hızlanacağına inanıyoruz, son yıllarda ZK'nın hızlı gelişimi gibi.
• Tamamen Homomorfik Şifreleme, işlem gizliliği koruması, yapay zeka gizliliği koruması ve gizlilik koruma işlemcileri için Web3'te kullanılabilir. Bunlar arasında, özellikle gizlilik korumalı EVM'i tercih ediyorum, mevcut halka imza, para karıştırma teknolojileri ve ZK'den daha esnek ve EVM'ye daha uygun.
• Bu yılın sonundan gelecek yılın ilk çeyreğine kadar ana ağda canlı hale gelecek çeşitli olağanüstü tamamen homomorfik şifreleme projelerini araştırdık. Bu projeler arasında ZAMA en güçlü teknolojiye sahip olsa da henüz bir jeton çıkarma planı açıklamadı. Ayrıca, Fhenix'i bunların arasındaki en iyi tamamen homomorfik şifreleme projesi olarak değerlendiriyoruz.

1. FHE, ideal bir gizlilik koruma teknolojisidir.

1.1 FHE'nin rolü

Tamamen Homomorfik Şifreleme (FHE), şifreli metinler üzerinde istenilen sayıda toplama ve çarpma işlemi yapılabilmesini sağlayan bir şifreleme türüdür. Şifre çözüldüğünde, sonuç açık metin üzerinde yapılmış gibi olur. Bu da 'işlenebilir ancak görünmez' veriye ulaşmayı sağlar.

Tamamen homomorfik şifreleme, özellikle dış kaynaklı hesaplama için uygundur. Verilerinizi harici hesaplama gücüne dış kaynak olarak verebilir ve veri sızıntısı endişesi duymazsınız.

Lai̇k kişilerin anlayabileceği bir dille, örneğin, bir şirket yönetiyorsunuz ve şirket verileri çok değerli. Bu verileri işlemek ve hesaplamak için kullanışlı bulut hizmetlerini kullanmak istiyorsunuz, ancak bulutta veri sızıntısı konusunda endişeli siniz. O zaman yapabilirsiniz:

1. Verileri tamamen homomorfik şifreleme ile şifreleyerek ve ardından bulut sunucusuna yükleyin. Örneğin, yukarıdaki resimdeki 5 ve 10 sayıları şifrelenerek şifre metni olarak "X" ve "YZ" olarak ifade edilecektir.
2. Veri üzerinde işlemler gerçekleştirmeniz gerektiğinde, örneğin, 5 ve 10 sayılarını toplamak istiyorsanız, sadece bulut sunucusundaki şifre metni "X" ve "YZ"nın algoritma tarafından belirtilen karşılık gelen düz metin + işlemini gerçekleştirmesine izin vermeniz yeterlidir. Belirli bir işlem, şifre metni sonucu "PDQ"ya yol açar.
3. Bulut sunucusundan şifreli metin sonucu indirildikten sonra, düz metin elde etmek için şifre çözülür. Düz metin sonucunun 5 + 10 işlem sonucu olduğunu göreceksiniz.

Açık metin sadece size görünürken, bulutta depolanan ve hesaplanan tüm veriler şifreli verilerdir. Bu şekilde veri sızıntısıyla ilgili endişelenmenize gerek yoktur. Bu gizlilik koruma yaklaşımı idealdir.

• Yarı homomorfik şifreleme: Yarı homomorfizm daha kolay ve daha pratiktir. Yarı homomorfizm, şifre metninin sadece bir homomorfik özelliğe sahip olduğu anlamına gelir, örneğin, toplamsal homomorfizm/çarpımsal homomorfizm gibi.
• Yaklaşık olarak homomorfik: Bize aynı anda şifre üstünde toplama ve çarpma işlemi yapmamıza izin verir, ancak desteklenen işlem sayısı çok sınırlıdır.
• Sonlu dizi tamamen homomorfik şifreleme: Bize şifre metni üzerinde toplama ve çarpma işleminin herhangi bir kombinasyonunu sınırsız sayıda yapmamıza izin verir. Ancak fonksiyonun karmaşıklığını sınırlayan yeni bir karmaşıklık üst sınırı bulunmaktadır.
• Tamamen homomorfik şifreleme: Herhangi bir sayıda toplama ve çarpma işlemiyle desteklenmesi gerekiyor, karmaşıklık ve sayı sınırı olmaksızın.

Tamamen homomorfik şifreleme burada en zor ve ideal olanıdır ve kriptografinin “Kutsal Kase'si” olarak adlandırılır.

1.2 Tarih

Tamamen homomorfik şifreleme uzun bir geçmişe sahiptir

• 1978: Tamamen homomorfik şifreleme kavramı önerildi.
• Yıl 2009 (Birinci nesil): İlk tamamen homomorfik şema önerildi.
• yıl 2011 (İkinci nesil): Tamsayılar temelli tamamen homomorfik bir şema önerilmiştir. Önceki çözümden daha basittir, ancak verimlilik artmamıştır.
• 2013 yılı (Üçüncü nesil): Daha verimli ve daha güvenli olan bir FTE çözümü oluşturmak için GSW adlı yeni bir teknoloji önerildi. Bu teknoloji daha da geliştirildi ve FHEW ve TFHE geliştirildi, verimliliği daha da arttırdı.
• 2016(Dördüncü nesil): Yaklaşık olarak homomorfik şifreleme şeması CKKS önerilmiştir, bu polinom yaklaşımını değerlendirmek için en etkili yöntemdir ve özellikle gizlilik koruyucu makine öğrenme uygulamaları için uygun bir yöntemdir.

Genellikle kullanılan homomorfik şifreleme kütüphaneleri tarafından şu anda desteklenen algoritmalar genellikle üçüncü ve dördüncü nesil algoritmalardır. Algoritmik yenilik, mühendislik optimizasyonu, daha dostu Blockchain ve donanım hızlandırma, sermayenin girişiyle kolayca ortaya çıkabilir.

1.3 Mevcut performans ve erişilebilirlik

Yaygın olarak kullanılan homomorfik şifreleme kütüphaneleri:

ZAMA TFHE performansı:

Örneğin: ZAMA TFHE'nin 256 bitlik toplama ve çıkarma işlemi yaklaşık 200ms sürer ve düz metin hesaplaması onlarca hatta yüzlerce nanosaniye sürer. FHE hesaplama hızı düz metin hesaplamasından yaklaşık 10^6 kat daha yavaştır. Kısmen optimize edilmiş işlemler düz metinden yaklaşık 1000 kat daha yavaştır. Tabii ki, bir şifreli hesaplamanın düz metin hesaplamasıyla karşılaştırılması adil değildir. Gizlilik için bir bedel ödenmesi gerekir, tamamen homomorfizmin ideal gizlilik koruma teknolojisi olduğundan bahsetmiyorum bile.

ZAMA, FHE donanımının geliştirilmesi aracılığıyla performansı artırmayı hedefliyor.

1.4 Web3'te FHE için Teknik Araştırma Yönleri

Web3, doğal olarak merkezi olmayan bir yapıya sahiptir ve Fully Homomorphic Encryption (FHE) ile entegrasyon, birkaç umut vaat eden araştırma yönünü ortaya çıkarır:

• Blockchain uygulamaları için FHE'yi daha kullanıcı dostu, daha hızlı ve daha uygun hale getirmek için yenilikçi FHE şemaları, derleyiciler ve kütüphaneler geliştirmek.
• Bilgisel performansı artırmak için FHE donanımı oluşturma.
• Tamamen homomorfik şifreleme ile Sıfır-Bilgi Kanıtları (ZKP) birleştirilerek, girdilerin ve çıktıların belirli koşulları karşıladığını veya FHE işlemlerinin doğru bir şekilde gerçekleştirildiğini kanıtlarken özel hesaplamaların güvence altına alınması sağlanmaktadır.
• EigenLayer restaking gibi çözümler kullanılarak, hesaplama düğümlerini kötü niyetli davranışlardan korumak.
• Paylaşılan durumların şifrelenmiş olduğu ve anahtarların MPC parçalanması kullandığı, güvenli ve yüksek performanslı eşik deşifre protokolü gerektiren MPC (Çoklu Taraflı Hesaplama) deşifre şemalarının uygulanması.
• Mevcut Celestia yapılandırması gerekli gereksinimleri karşılamadığı için daha yüksek veri kullanılabilirlik (DA) katmanı için verimliliği artırma.

Özetle, tamamen homomorfik şifreleme (FHE)'yi yükselen nesil gizlilik koruma teknolojisi olarak görüyoruz. Mükemmel gizlilik yetenekleri sunarken, hala üstesinden gelinmesi gereken performans zorlukları bulunmaktadır. Kripto sermaye akışı ile birlikte, bu teknolojide hızlı ilerlemeler ve olgunlaşma bekliyoruz, son yıllarda Sıfır Bilgi Kanıtları (ZK) ile görülen ilerlemeyle benzer. FHE sektörü kesinlikle yatırımımıza değer.

2. FHE, Web3'te çeşitli gizlilik koruma senaryolarında kullanılır, bunlar arasında gizlilik EVM konusunda en iyimser olduğum.

FHE, gizlilik koruma yoluna aittir. Basitçe söylemek gerekirse, "İşlem gizliliği koruması"+"AI gizlilik koruması"+"Gizliliği Koruyan Yardımcı İşlemci" içerir.

• İşlem gizlilik koruması ayrıca gizlilik koruyucu Defi, oylama, teklif verme, anti-MEV vb. içerir.
• AI gizlilik koruması ayrıca merkezi olmayan kimlik ve diğer yapay zeka modelleri ve verilerinin gizliliği de dahil edilir.
• Gizlilik koruma yardımcı işlemcisi tamamen homomorfik şifreleme işlemlerini zincir dışında gerçekleştirir ve sonuçları nihayetinde zincire geri döndürür. Güvenilir olmayan oyunlar vb. için kullanılabilir.

Tabii ki, birçok gizlilik koruma teknolojisi bulunmaktadır ve onları karşılaştırarak FHE'nin özgünlüğünü bileceksiniz.

• TEE çok hızlıdır. Veriler güvenilir donanımda düz metin olarak depolanır ve hesaplanır, bu yüzden çok hızlıdır. Ancak güvenli donanıma dayanır. Aslında algoritmadan ziyade donanım üreticisine güvenir. Bu güven modeli merkezidir. Ve TEE'nin bazı hesaplama doğrulamaları uzaktan doğrulama için TEE üreticisine bağlanmayı gerektirir. Bu, blok zincirine entegrasyon için uygun değildir. Çünkü biz on-chain doğrulama gerektiriyor, sadece blok zincirinin tarihsel veri düğümleri bağımsız olarak tamamlanabilir ve dış merkezi kurumlara güvenmemelidir.
• MPC güvenli çoklu parti hesaplama aynı zamanda gizliliği koruyan çoklu parti hesaplama teknolojisidir. Ancak, bu teknoloji genellikle birden fazla parti tarafından aynı anda çevrimiçi olmalarını ve sık sık etkileşimde bulunmalarını gerektirir ve genellikle blokzincir gibi asenkron senaryolar için uygun değildir. MPC genellikle merkezi olmayan anahtar yönetimi için kullanılır. MPC cüzdanında, özel anahtar hiçbir yerde tam biçimde depolanmaz. Bunun yerine, özel anahtar birden fazla parçaya bölünmüş (veya parçalara) ve farklı cihazlarda veya düğümlerde depolanmıştır. Yalnızca bir işlemin imzalanması gerektiğinde, birden fazla parça çoklu parti hesaplama protokolü aracılığıyla hesaplama yapmak üzere ortak bir şekilde katılır ve bir imza oluşturur.
• ZK zero-bilgi kanıtları, belirli bir hesaplama sürecinin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlamak için çoğunlukla hesaplama kanıtları için kullanılır ve nadiren gizlilik koruması için kullanılır. ZK ve homomorfik teknoloji de ayrılamaz bir şekilde ilişkilidir ve homomorfik teknoloji aynı zamanda gizlilik koruma bölümünde de kullanılır.
• FHE tamamen homomorfik şifreleme, şifreleme işlemi sürecinde verilerin ortada değiş tokuş edilmesini gerektirmez ve tamamen sunucu/düğüm üzerinde hesaplanabilir. Bu nedenle, MPC'nin başlatıcı/çoklu tarafların çevrimiçi olmasını gerektirmediği ve blockchain için daha uygun olduğu söylenebilir. Ve TEE'ye kıyasla, Güvenli Değildir. Tek dezavantajı performansının yüksek olmamasıdır.

Bu nedenle, FHE performansı giderek iyileştikçe, gizlilik koruma yetenekleri Web3 için daha uygun hale gelmektedir.

Aynı zamanda, işlem gizliliği koruması açısından tamamen homomorfik şifreleme, EVM için de daha uygun olmaktadır. Çünkü:

• Yüzük imzası ve para karıştırma teknolojileri sözleşmeleri destekleyemez.
• Aleo gibi ZK gizlilik koruma projeleri için, özel veri UTXO modeline benzer, EVM hesap modeline değil.
• Tamamen homomorfik şifreleme hem sözleşmeleri hem de hesap modellerini destekleyebilir ve EVM'ye kolayca entegre edilebilir.

Tersine, tamamen homomorfik bir EVM gerçekten çekici.

AI hesaplamaları doğası gereği hesaplama açısından yoğun olup tamamen homomorfik şifreleme kadar karmaşık bir şifreleme modu eklemek düşük performans ve yüksek maliyetlere neden olabilir. Ben AI gizlilik korumasının sonunda TEE/MPC/ZK/yarı homomorfik bir hibrit çözüm olacağını düşünüyorum.

Özetle, tamamen homomorfik şifreleme, Web3Transaction gizliliği korumasında, yapay zeka gizliliği korumasında ve gizlilik koruma yardımcı işlemcisinde kullanılabilir. Bunların arasında, özellikle gizlilik koruma EVM konusunda iyimserim. Mevcut halka imzası, para karıştırma teknolojisi ve ZK'dan daha esnek ve EVM için daha uygun.

3. En FHE Projelerinin Çoğu Bu Yılın ve Gelecek Yılın İlk Çeyreği Arasında Mainnet'te Başlatılacak; ZAMA'nın Yanı Sıra Fhenix'in En İyi FHE Projesi Olduğuna İnanıyoruz

Mevcut olan birkaç önde gelen Tamamen Homomorfik Şifreleme (FHE) projesini değerlendirdik. İşte kısa bir özet:

3.1 ZAMA (Araçlar)

Genel Bakış: ZAMA, blockchain ve yapay zeka için tamamen homomorfik şifreleme çözümleri sunmaktadır.

• Araçlar: TFHE-rs, TFHE'nin Rust uygulaması.
• Araçlar: TFHE için bir derleyici olan Beton.
• Ürünler: Beton ML, gizlilik koruyan bir makine öğrenme platformu.
• Ürünler: tamamen homomorfik şifreleme EVM, gizlilik koruyucu akıllı sözleşmeler.
• Ekip:
  • CTO & Co-Kurucu: Pascal Paillier, seçkin bir kriptograf. 1999 yılında Telecom ParisTech'ten doktorasını yapmış ve aynı yıl Paillier şifreleme sistemini icat etmiştir. 2013 yılından beri homomorfik şifreleme üzerine makaleler yayınlamakta ve bu alanda önde gelen bir uzmandır.
  • CEO ve Kurucu: Rand Hindi, 2011'de UCL'de Biyoenformatik alanında doktorasını tamamlayan kişidir. ZAMA'da çalışmaları sırasında birçok veri bilimi projesinde çalışmış ve birçok projeye danışmanlık yapmıştır.
• Finansman: ZAMA son dört yılda 82 milyon doların üzerinde topladı. En sonki Seri A turu, Multicoin Capital ve Protocol Labs tarafından yönetilen 73 milyon dolarlık yatırımı güvence altına aldı.
  • 26 Eylül 2023'te Multicoin Capital liderliğinde, Node Capital, Bankless Ventures, Robot Ventures, Tane Labs, HackVC ve Metaplanet'in katılımıyla 7 milyon dolarlık bir Tohum Turu'nda topladılar.

3.2 Fhenix (EVM + YZ)

• Anlatı: FHE Yardımcı İşlemcisi/L2 FHE Rollup (EVM Uyumlu Gizlilik L2)
  • Ürün: Rollup, FHE'yi destekler ve EVM uyumlu gizli akıllı sözleşmedir. Geliştiriciler, veri gizliliğini sağlarken Solidity kullanarak Dapp'ler geliştirir.
  • Ürün: FHE yardımcı işlemcisi, şifreli hesaplama görevlerini ana zincirden (Ethereum, L2 veya L3 olduğu fark etmeksizin) zincir dışına aktarır. Bu işlemler FHE tabanlı operasyonların verimliliğini büyük ölçüde artırır.
  • İşbirliği: Zama ile işbirliği yapın, ZAMA'nın fhEVM'sini kullanın ve github'daki ZAMA kütüphanesi çatallanmıştır.
  • İşbirliği: EigenLayer ile işbirliği yapın, Rollup düğümleri EigenLayer'da yeniden oluşturulmalıdır
• Ekip: Guy Itzhaki, Intel'de 7 yıldan fazla bir süredir çalışma deneyimine sahiptir ve Intel'in Homomorfik Şifreleme ve Blok Zinciri İş Geliştirme Direktörü olarak görev yapmaktadır.
  • Kurucu: Guy Zyskind, MIT'de doktora adayı, 2016'da MIT'de MSC. MIT Enigma gizlilik protokolü araştırma ve geliştirme çalışmalarına katıldı ve güçlü araştırma ve geliştirme yeteneklerine sahip.
  • CEO: Guy Itzhaki, Intel'de 7 yıllık çalışma deneyimine sahip ve gizlilik koruma alanında çok güçlü deneyime sahip. Intel'in Homomorfik Şifreleme ve Blockchain İş Geliştirme Direktörü olarak görev yapmıştır.
  • Prof. Chris, Peikert, tamamen homomorfik şifreleme için Kriptozoolojistler. Algorand'ın kriptografi lideri.
• Finansman: 1 yıl, en son Seri A turunda 15 milyon toplandı, Hack VC liderliğinde, ardından Foresight Ventures ve diğer kurumlar takip etti.
  • Mayıs 2024'te, Hack VC liderliğindeki Seri A, Foresight Ventures ve diğer kurumlar tarafından takip edilen 15 milyon dolar topladı.
  • 26 Eylül 2023 tarihinde, Multicoin Capital tarafından yönetilen, Node Capital, Bankless Ventures, Robot Ventures, Tane Labs, HackVC ve Metaplanet'in katılımıyla Seed Round 7 milyon ABD doları topladı.
• Yol Haritası: Test ağı 2024'ün Q2'sinde yayınlanacak ve 2025'in Q1'inde başlatılacak.
  • 2024'ün ikinci çeyreğinde, eşik ağı yayınlanacak.
  • 2024 yılı 3. çeyrekte, FHE Yardımcı İşlemci V0.
  • Q1 2025, ana ağ
  • 2025年Q3, FHE Co-processor V1.

3.3 Inco (EVM)

• Anlatı: Modüler Gizlilik Hesaplama Katmanı/Destek EVM Zinciri
  • Ürün: Rollup, tamamen homomorfik şifreleme (FHE) desteği ve EVM uyumlu gizli akıllı sözleşmelerdir. Geliştiriciler, veri gizliliğini sağlarken Solidity kullanarak Dapp'ler geliştirirler.
  • İşbirliği: Zama ile işbirliği yapın ve ZAMA'nın fhEVM'sini kullanın
• Ekip: Kurucu Remi Ga, erken dönemlerde Microsoft ve Google'da kısa bir süre yazılım mühendisi olarak çalıştı ve Parallel Finance'in DeFi projesinde çalıştı.
  • Kurucu: Remi Gai, 22 yıl önce Microsoft ve Google'da sırasıyla yazılım mühendisi olarak 6 ila 9 ay deneyime sahipti ve daha sonra Parallel Finance ve DeFi projeleri üzerinde çalıştı.
  • Teknoloji lideri: Cosmos'un çekirdek geliştiricisi Amaury A
• Finansman: En son tohum finansman turu, 1kx liderliğinde 4,5 milyon yuan oldu.
  • Şubat 2024'te, Inco Network, 1kx liderliğinde Circle Ventures, Robot Ventures, Portal VC, Alliance DAO, Big Brain Holdings, Symbolic, GSR, Polygon Ventures, Daedalus, Matter Labs ve Fenbushi'nin katılımıyla 4.5 milyon dolarlık bir tohum turunu tamamladı.
• İlerleme: Test ağı Mart 2024'te başlatıldı, ana ağ 2024'ün 4. çeyreğinde başlatıldı
  • Mart 2024'te, fhEVM'yi içeren test ağı başlatılacak. Şu anda, gizlilik koruyan ERC-20, gizlilik oylama, kör fotoğrafçılık ve gizlilik DID örneklerini içeriyor.
  • 2024'ün Q2~Q3'ünde, tamamen homomorfik şifreleme (fhEVM) dahil olmak üzere test ağı başlatılacak.
  • Ana ağda 2024 yılı 4. çeyrek
  • 2025 yılında, FPGA donanım hızlandırma uygulamayı planlıyoruz, TPS'nin 100~1000'e ulaşmasını umuyoruz.

3.4 Mind Network (AI&DePIN)

• Anlatı: Verilerin gizliliği ve özel hesaplama koruması. Yapay zeka ve DePIN veri ve modelleri.
  • Ürün: 23 yıllık anlatı, Gizlilik Veri Gölü'dür, gizlilik koruyan veri depolama ve hesaplama. Bu yıl, AI ve DePIN veri ve modelleri için gizlilik koruması ayarlandı.
  • İşbirliği: ZAMA ile işbirliği yapın ve ZAMA'nın tamamen homomorfik kütüphanesini kullanın
  • İşbirliği: Fhenix ve Inco ile işbirliği yapın, Rollup için fhEVM'yi kullanın
  • İşbirliği: Şifrelenmiş verileri depolamak için Arweave ile işbirliği yapın
  • İşbirliği: EigenLayer, Babylon vb. ile işbirliği yaparak düğüm yeniden paylaşımını hizmete sunun. Referans: https://mindnetwork.medium.com/fhe-secured-restaking-layer-scaling-security-for-ai-depin-networks-73d5c6e5dda3
• Ekip: CTO George, Cambridge Üniversitesi'nde araştırmacıydı.
  • Kurucu ortak ve CTO: George, Cambridge Üniversitesi'nde araştırmacı, çok uluslu bir bankanın teknik direktörü ve İnternet finans teknolojisi alanında birçok yıllık deneyime sahip.
• Finansman: 2 yıl, Tohum 2,5 milyon dolar toplandı, Binance Labs tarafından kuluçkaya alındı.
  • 20 Haziran 2023 tarihinde, Binance Labs liderliğinde HashKey, SevenX vb. katılımcılardan 2.5 milyon ABD doları toplandı.
• Yol Haritası: Test ağı üzerinde bulunuyor ve şu anda yeniden paylaşım fonksiyonuna sahip. Geri kalan Yol Haritası henüz duyurulmadı.

3.5 Privasea (AI&DePIN)

• Anlatı: Yapay Zeka ve DePIN Gizlilik Hesaplama.
  • Ürün: ML modellerini eğitmek için FHE kullanın. Optimized TFHE'nin Boolean kapıları.
  • Ürün: FaceID, gizlilik korumalı yüz tanıma versiyonu. Cadılık önleme ve KYC için kullanılır
  • İşbirliği: Şifreli verileri depolamak için BNB Greenfield entegrasyonu
• Ekip: Zhuan Cheng, Chicago Üniversitesi'nden matematik doktorası olan CTO, kriptografi teknolojisi araştırma ve geliştirme konusunda zengin deneyime sahiptir.
  • CEO: David Jiao, yapay zeka projesi 20 milyon yuan topladı, ve blok zinciri projesi 4 milyon yuan topladı.
  • Chicago Üniversitesi'nde Matematik alanında doktora derecesine sahip CTO Zhuan Cheng, kriptografi araştırma ve geliştirme konusunda zengin deneyime sahiptir. Daha önce NuLink'in ZK gizlilik koruma projesinde çalışmıştır.
• Finansman: 1 yıl, Seed 5 milyon dolar toplandı, Binance Labs tarafından kuluçkaya alındı
  • Mart 2024'te, Binance Labs tarafından kuluçkaya alınan, MH Ventures, K300, Gate Labs, 1NVST vb. katılımlarıyla 5 milyon dolar toplandı.
• Yol Haritası: Testnet V2 Nisan 2024'te yayınlandı, 2024 Q3 ana ağı.
  • Ocak 2024, Testnet V1.
  • Nisan 2024, Testnet V2.
  • 2024 yılı 3. çeyreğinde, TGE.

3.6 Optalysys (Araçlar)

Anlatı: Homomorfik şifreleme donanımı.

Yukarıdaki bilgilere göre, ZAMA, bu projelere tamamen homomorfik şifreleme çekirdek açık kaynak kütüphanesi sağlamaktadır ve şu anda haklı olarak teknoloji öncüsü ve en güçlü oyuncudur. Bununla birlikte, ZAMA henüz herhangi bir madeni para çıkarma planı açıklamamıştır, bu nedenle Fhinex'e odaklandık.

Fhinex, gizliliği koruyan EVM ve gizliliği koruyan akıllı sözleşmeler uygulayacak. Fhenix L2, tamamen homomorfik gizlilik EVM'si oluşturmayı planlıyorlar. Gizlilik koruyan işlemler ve DeFi sağlamak. Bu L2 ayrıca bazı şifreleme ve deşifreleme işlemlerini gerçekleştirmek için bir eşik ağı ile donatılmıştır; ayrıca Fhenix, Fhenix'ten başka EVM zincirlerine hizmet edebilen tamamen homomorfik hesaplama ağı olan bir FHE yardımcı işlemcisi de oluşturacak ve tamamen homomorfik hesaplama sağlayacak.

Fhinex ekibi güçlü teknik yeteneğe sahiptir. Ekip üyeleri yalnızca Intel'de gizlilik hesaplama sorumlusu olan uzmanları değil, aynı zamanda MIT'deki Enigma gizlilik protokolünün geliştirilmesine katılan PHD'leri ve Algorand şifreleme liderini de içermektedir.

Kısacası, ZAMA ve Fhinex gibi tamamen homomorfik şifreleme projelerinin blockchain'e ideal gizlilik koruma araçları getirebileceğine inanıyoruz.

Disclaimer：

1. Bu makale [den yeniden basılmıştırForesight Araştırması]. Orjinal Başlığı İleri Taşı ‘Foresight Ventures: Derinlemesine FHE (Fully Homomorphic Encryption - Tamamen Homomorfik Şifreleme) Yarışı Yolu’.Tüm telif hakları orijinal yazarına aittir [Maggie]. If there are objections to this reprint, please contact the Gate Öğren takım ve derhal halledecekler.
2. Sorumluluk Reddi: Bu makalede ifade edilen görüş ve görüşler yalnızca yazara aittir ve herhangi bir yatırım tavsiyesi teşkil etmez.
3. Makalenin diğer dillere çevirileri Gate Learn ekibi tarafından yapılmaktadır. Belirtilmediği sürece, çevrilen makalelerin kopyalanması, dağıtılması veya kopyalanması yasaktır.