Giới thiệu

Trong quá khứ, mật mã học đã đóng một vai trò quan trọng trong sự tiến bộ của nền văn minh nhân loại, đặc biệt là trong lĩnh vực bảo mật thông tin và bảo vệ quyền riêng tư. Nó không chỉ cung cấp sự bảo vệ mạnh mẽ cho việc truyền và lưu trữ dữ liệu trên các lĩnh vực khác nhau, mà hệ thống mã hóa bất đối xứng với các khóa công khai và riêng tư, cùng với các hàm băm, đã được Satoshi Nakamoto kết hợp sáng tạo vào năm 2008. Điều này dẫn đến việc thiết kế một cơ chế bằng chứng công việc giải quyết vấn đề chi tiêu gấp đôi, do đó xúc tác cho sự ra đời của Bitcoin, một loại tiền kỹ thuật số mang tính cách mạng và mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành công nghiệp blockchain.

Khi ngành công nghiệp blockchain tiếp tục phát triển và phát triển nhanh chóng, một loạt các công nghệ mật mã tiên tiến đã xuất hiện, với Bằng chứng không có kiến thức (ZKP), Tính toán đa bên (MPC) và Mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE) là nổi bật nhất. Những công nghệ này đã được sử dụng rộng rãi trong các tình huống khác nhau, chẳng hạn như kết hợp ZKP với giải pháp Rollup để giải quyết vấn đề "tiến thoái lưỡng nan tam giác" của blockchain và thúc đẩy việc áp dụng hàng loạt giao diện người dùng bằng cách kết hợp MPC với hệ thống khóa công khai và riêng tư. Đối với FHE, được coi là một trong những chén thánh của mật mã, tính năng độc đáo của nó cho phép bên thứ ba thực hiện một số hoạt động và tính toán tùy ý trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã nó, do đó cho phép tính toán quyền riêng tư trên chuỗi có thể kết hợp và mang lại khả năng mới cho nhiều lĩnh vực và kịch bản.

Tổng quan nhanh về FHE

Khi chúng ta đề cập đến FHE (Mã hóa đồng cấu hoàn toàn), điều quan trọng trước tiên là phải hiểu tên có nghĩa là gì. HE là viết tắt của Mã hóa đồng cấu, một công nghệ có tính năng cốt lõi là khả năng thực hiện tính toán và hoạt động trên dữ liệu được mã hóa, trong đó các hoạt động này có thể được ánh xạ trực tiếp đến bản rõ, do đó bảo toàn các thuộc tính toán học của dữ liệu được mã hóa. Chữ "F" trong FHE có nghĩa là đặc tính đồng cấu này đã được đưa lên một tầm cao mới, cho phép tính toán và hoạt động không giới hạn trên dữ liệu được mã hóa.

Để giúp hiểu, chúng tôi chọn hàm tuyến tính đơn giản nhất làm thuật toán mã hóa và giải thích đồng cấu cộng và đồng cấu nhân với một thao tác duy nhất. Tất nhiên, FHE thực tế sử dụng một loạt các thuật toán toán học phức tạp hơn và các thuật toán này đòi hỏi một lượng tài nguyên tính toán cao (CPU và bộ nhớ).

Mặc dù các nguyên tắc toán học của FHE rất sâu sắc và phức tạp, chúng tôi sẽ không đi sâu vào chúng ở đây. Điều đáng nói là trong lĩnh vực mã hóa đồng cấu, ngoài FHE, còn có Mã hóa đồng cấu một phần và Mã hóa hơi đồng cấu. Sự khác biệt chính của chúng nằm ở các loại hoạt động mà chúng hỗ trợ và số lượng hoạt động chúng cho phép, nhưng chúng tương tự cho phép tính toán và hoạt động trên dữ liệu được mã hóa. Tuy nhiên, để giữ cho nội dung ngắn gọn, chúng tôi sẽ không thảo luận sâu về những điều này ở đây.

Trong ngành công nghiệp FHE, mặc dù nhiều công ty nổi tiếng tham gia nghiên cứu và phát triển, Microsoft và Zama nổi bật với các sản phẩm mã nguồn mở tuyệt vời (thư viện mã), làm nổi bật khả năng sử dụng và ảnh hưởng vô song của họ. Họ cung cấp cho các nhà phát triển triển khai FHE ổn định và hiệu quả, thúc đẩy đáng kể sự phát triển liên tục và ứng dụng rộng rãi công nghệ FHE.

SEAL: Một thư viện FHE của Microsoft được chế tạo tỉ mỉ bởi Microsoft Research, không chỉ hỗ trợ Mã hóa đồng cấu hoàn toàn mà còn Mã hóa đồng cấu một phần. SEAL cung cấp giao diện C ++ hiệu quả và, bằng cách tích hợp nhiều thuật toán và kỹ thuật tối ưu hóa, cải thiện đáng kể hiệu suất và hiệu quả tính toán.

TFHE của Zama: Một thư viện mã nguồn mở tập trung vào Mã hóa đồng cấu hoàn toàn hiệu suất cao. TFHE cung cấp dịch vụ thông qua giao diện ngôn ngữ C và áp dụng một loạt các kỹ thuật và thuật toán tối ưu hóa tiên tiến, nhằm đạt được tốc độ tính toán nhanh hơn và tiêu thụ tài nguyên thấp hơn.

Theo ý tưởng đơn giản nhất, quy trình hoạt động trải nghiệm FHE đại khái như sau:

• Tạo khóa: Sử dụng thư viện / khung FHE để tạo một cặp khóa công khai và khóa riêng.
• Mã hóa dữ liệu: Sử dụng khóa công khai để mã hóa dữ liệu cần được xử lý bằng tính toán FHE.
• Thực hiện các phép tính đồng cấu: Sử dụng các hàm tính toán đồng cấu do thư viện FHE cung cấp để thực hiện các thao tác tính toán khác nhau trên dữ liệu được mã hóa, chẳng hạn như cộng, nhân, v.v.
• Giải mã kết quả: Khi cần xem kết quả tính toán, người dùng hợp pháp sử dụng khóa riêng để giải mã kết quả tính toán.

Trong thực hành Mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE), chiến lược quản lý khóa giải mã (tạo, lưu thông và sử dụng, v.v.) là rất quan trọng. Vì kết quả tính toán và hoạt động trên dữ liệu được mã hóa cần được giải mã để sử dụng tại một số thời điểm nhất định và trong một số tình huống nhất định, khóa giải mã trở thành cốt lõi để đảm bảo sự an toàn và toàn vẹn của dữ liệu gốc và được xử lý. Kế hoạch quản lý khóa giải mã tương tự như quản lý khóa truyền thống theo nhiều cách. Tuy nhiên, do tính chất khác biệt của FHE, một chiến lược nghiêm ngặt và chi tiết hơn có thể được thiết kế.

Đối với blockchain, do đặc điểm phân cấp, minh bạch và bất biến, sự ra đời của Tính toán đa bên ngưỡng (TMPC) là một lựa chọn mạnh mẽ tiềm năng. Sơ đồ này cho phép nhiều người tham gia cùng quản lý và kiểm soát khóa giải mã và dữ liệu chỉ có thể được giải mã thành công khi đạt đến số ngưỡng đặt trước (tức là số lượng người tham gia). Điều này không chỉ tăng cường tính bảo mật của quản lý khóa mà còn giảm nguy cơ một nút bị xâm phạm, đảm bảo mạnh mẽ cho việc áp dụng FHE trong môi trường blockchain.

Đặt nền móng với fhEVM

Từ góc độ xâm nhập tối thiểu, cách lý tưởng để triển khai Mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE) trên blockchain là đóng gói nó như một thư viện mã hợp đồng thông minh chung để đảm bảo tính nhẹ nhàng và linh hoạt. Tuy nhiên, điều kiện tiên quyết cho phương pháp này là máy ảo hợp đồng thông minh phải hỗ trợ trước tập lệnh cụ thể của các hoạt động toán học phức tạp và các hoạt động mã hóa theo yêu cầu của FHE. Nếu máy ảo không thể đáp ứng các yêu cầu này, cần phải đi sâu vào kiến trúc cốt lõi của máy ảo để tùy chỉnh và chuyển đổi để thích ứng với các yêu cầu của thuật toán FHE, từ đó đạt được sự tích hợp liền mạch.

Là một máy ảo đã được áp dụng và xác minh rộng rãi trong một thời gian dài, Máy ảo Ethereum (EVM) nghiễm nhiên trở thành lựa chọn hàng đầu để triển khai FHE. Tuy nhiên, có rất ít học viên trong lĩnh vực này. Trong số đó, chúng tôi nhận thấy TFHE mã nguồn mở từ công ty Zama một lần nữa. Trên thực tế, Zama không chỉ cung cấp thư viện TFHE cơ bản, mà còn, với tư cách là một công ty công nghệ tập trung vào ứng dụng công nghệ FHE vào các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và blockchain, đã tung ra hai sản phẩm mã nguồn mở quan trọng: ML bê tông và fhEVM. Concrete ML tập trung vào các tính toán về quyền riêng tư trong học máy. Thông qua Concrete ML, các nhà khoa học dữ liệu và những người thực hành ML có thể đào tạo và suy luận các mô hình học máy trên dữ liệu nhạy cảm dưới tiền đề bảo vệ quyền riêng tư, từ đó tận dụng tối đa tài nguyên dữ liệu mà không lo rò rỉ quyền riêng tư. Một sản phẩm khác, fhEVM, là một EVM hoàn toàn đồng cấu hỗ trợ các tính toán quyền riêng tư được triển khai trong Solidity. fhEVM cho phép các nhà phát triển sử dụng công nghệ mã hóa hoàn toàn đồng cấu trong các hợp đồng thông minh Ethereum để đạt được sự bảo vệ quyền riêng tư và tính toán an toàn.

Từ việc đọc các tài liệu fhEVM, chúng tôi biết rằng các tính năng cốt lõi của fhEVM là:

• fhEVM: Ở cấp độ bytecode không EVM, dưới dạng các hàm nhúng, thông qua việc tích hợp nhiều trạng thái khác nhau của các hợp đồng được biên dịch sẵn thư viện FHE mã nguồn mở Zama, nó cung cấp hỗ trợ vận hành FHE. Ngoài ra, một bộ nhớ EVM đặc biệt và khu vực lưu trữ được xây dựng đặc biệt cho FHE để lưu trữ, đọc, ghi và xác minh bản mã FHE;
• Cơ chế giải mã được thiết kế dựa trên giao thức ngưỡng phân tán: Nó hỗ trợ khóa FHE toàn cầu cho dữ liệu được mã hóa hỗn hợp giữa nhiều người dùng và nhiều hợp đồng và lưu trữ khóa được mã hóa trên chuỗi và cơ chế mã hóa không đồng bộ để chia sẻ khóa giải mã giữa nhiều người xác minh với sơ đồ tính toán bảo mật ngưỡng;
• Thư viện hợp đồng Solidity hạ thấp ngưỡng cho các nhà phát triển: Nó thiết kế kiểu dữ liệu mã hóa, loại hoạt động, cuộc gọi giải mã và đầu ra mã hóa của FHE, v.v.;

FHEVM của Zama cung cấp một điểm khởi đầu vững chắc cho việc áp dụng công nghệ FHE trong các ứng dụng blockchain. Tuy nhiên, xem xét rằng Zama chủ yếu tập trung vào phát triển công nghệ, giải pháp của nó nghiêng nhiều hơn về trình độ kỹ thuật và suy nghĩ về hạ cánh kỹ thuật và các ứng dụng thương mại tương đối ít hơn. Do đó, trong quá trình đẩy fhEVM lên các ứng dụng thực tế, nó có thể gặp phải nhiều thách thức bất ngờ khác nhau, bao gồm nhưng không giới hạn ở các ngưỡng kỹ thuật và các vấn đề tối ưu hóa hiệu suất.

Xây dựng hệ sinh thái với FHE-Rollups

FHEVM độc lập không thể tự tạo thành một dự án hoặc một hệ sinh thái hoàn chỉnh; nó giống như một trong những khách hàng đa dạng trong hệ sinh thái Ethereum. Để thiết lập chính nó như một dự án độc lập, fhEVM phải dựa vào kiến trúc cấp chuỗi công khai hoặc áp dụng giải pháp Layer2 / Layer3. Hướng phát triển của chuỗi công khai FHE chắc chắn cần phải giải quyết làm thế nào để giảm sự dư thừa và lãng phí tài nguyên tính toán FHE giữa các nút xác minh phân tán. Ngược lại, các giải pháp Layer2 / Layer3, vốn tồn tại dưới dạng lớp thực thi của chuỗi công khai, có thể phân bổ công việc tính toán cho một vài nút, làm giảm đáng kể thứ tự độ lớn của chi phí tính toán. Do đó, với tư cách là người tiên phong, Fhenix đang tích cực khám phá sự kết hợp giữa công nghệ fhEVM và Rollup, đề xuất xây dựng giải pháp Layer2 loại FHE-Rollups tiên tiến.

Xem xét công nghệ ZK Rollups liên quan đến các cơ chế ZKP phức tạp và đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn để tạo ra bằng chứng cần thiết để xác minh, kết hợp với các đặc điểm của FHE đầy đủ, việc triển khai trực tiếp giải pháp FHE-Rollups dựa trên ZK Rollups sẽ phải đối mặt với nhiều thách thức. Do đó, ở giai đoạn hiện tại, so với ZK Rollups, việc áp dụng giải pháp Optimistic Rollups làm lựa chọn công nghệ của Fhenix sẽ thiết thực và hiệu quả hơn.

Ngăn xếp công nghệ của Fhenix chủ yếu bao gồm một số thành phần chính: một biến thể của trình chứng minh gian lận của Arbitrum Nitro có thể thực hiện bằng chứng gian lận trong WebAssembly và do đó, logic FHE có thể được biên dịch thành WebAssembly để hoạt động an toàn. Thư viện lõi fheOS cung cấp tất cả các chức năng cần thiết để tích hợp logic FHE vào các hợp đồng thông minh. Mạng dịch vụ ngưỡng (TSN) là một thành phần quan trọng khác, lưu trữ khóa mạng được chia sẻ bí mật, sử dụng công nghệ chia sẻ bí mật của một thuật toán cụ thể để chia nó thành nhiều phần để đảm bảo an ninh và chịu trách nhiệm giải mã dữ liệu khi cần thiết.

Dựa trên ngăn xếp công nghệ trên, Fhenix đã phát hành phiên bản công khai đầu tiên, Fhenix Frontier. Mặc dù đây là phiên bản đầu tiên với nhiều hạn chế và thiếu tính năng, nhưng nó đã cung cấp hướng dẫn sử dụng toàn diện cho các thư viện mã hợp đồng thông minh, API Solidity, chuỗi công cụ phát triển hợp đồng (như Hardhat / Remix), thư viện JavaScript tương tác frontend, v.v. Các nhà phát triển và các bên dự án hệ sinh thái quan tâm đến điều này có thể tham khảo tài liệu chính thức để khám phá.

Bộ đồng xử lý FHE bất khả tri chuỗi

Xây dựng dựa trên FHE-Rollups, Fhenix khéo léo giới thiệu mô-đun Relay, nhằm trao quyền cho các chuỗi công cộng khác nhau, mạng L2 và L3, cho phép chúng kết nối với Bộ đồng xử lý FHE và sử dụng các chức năng FHE. Điều này có nghĩa là ngay cả khi Host Chain ban đầu không hỗ trợ FHE, giờ đây nó có thể gián tiếp hưởng lợi từ các tính năng mạnh mẽ của FHE. Tuy nhiên, vì thời gian thử thách bằng chứng của FHE-Rollups thường kéo dài trong 7 ngày, nên nó phần nào hạn chế việc áp dụng rộng rãi FHE. Để vượt qua thách thức này, Fhenix hợp tác với EigenLayer, sử dụng cơ chế Restaking của EigenLayer để cung cấp một kênh nhanh hơn và thuận tiện hơn cho các dịch vụ của FHE Coprocessors, nâng cao đáng kể hiệu quả và tính linh hoạt của toàn bộ Bộ đồng xử lý FHE.

Quy trình sử dụng Bộ đồng xử lý FHE rất đơn giản và rõ ràng:

1. Hợp đồng ứng dụng gọi Bộ đồng xử lý FHE trên Chuỗi máy chủ để thực hiện các hoạt động tính toán được mã hóa.
2. Hợp đồng chuyển tiếp xếp hàng các yêu cầu
3. Các nút chuyển tiếp giám sát hợp đồng Chuyển tiếp và chuyển tiếp cuộc gọi đến Fhenix Rollup chuyên dụng.
4. FHE Rollup thực hiện các hoạt động tính toán FHE
5. Mạng ngưỡng giải mã đầu ra
6. Các nút chuyển tiếp trả về kết quả và bằng chứng lạc quan cho hợp đồng.
7. Hợp đồng xác minh bằng chứng lạc quan và gửi kết quả cho người gọi.
8. Hợp đồng ứng dụng tiếp tục thực hiện hợp đồng kết hợp với kết quả cuộc gọi.

Hướng dẫn tham gia Fhenix

Nếu bạn là nhà phát triển, bạn có thể đi sâu vào tài liệu của Fhenix và phát triển các ứng dụng dựa trên FHE của riêng bạn dựa trên các tài liệu này, khám phá tiềm năng của nó trong các ứng dụng thực tế.

Nếu bạn là người dùng, tại sao không thử trải nghiệm các dApp được cung cấp bởi FHE-Rollups của Fhenix, cảm nhận bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư do FHE mang lại.

Nếu bạn là một nhà nghiên cứu, chúng tôi khuyên bạn nên đọc kỹ tài liệu của Fhenix, hiểu sâu về các nguyên tắc, chi tiết kỹ thuật và triển vọng ứng dụng của FHE, để có những đóng góp có giá trị hơn trong lĩnh vực nghiên cứu của bạn.

Các kịch bản ứng dụng tốt nhất của FHE

Công nghệ FHE đã cho thấy một loạt các triển vọng ứng dụng, đặc biệt là trong các lĩnh vực trò chơi toàn chuỗi, DeFi và AI. Chúng tôi tin chắc rằng nó có tiềm năng phát triển lớn và không gian ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực sau:

• Trò chơi toàn chuỗi được bảo vệ quyền riêng tư: Công nghệ FHE cung cấp đảm bảo mã hóa mạnh mẽ cho các giao dịch tài chính và hoạt động của người chơi trong nền kinh tế trò chơi, ngăn chặn hiệu quả các hành vi thao túng thời gian thực, đảm bảo tính công bằng và công bằng của trò chơi. Đồng thời, FHE có thể ẩn danh các hoạt động của người chơi, giảm đáng kể nguy cơ rò rỉ tài sản tài chính và thông tin cá nhân của người chơi, do đó bảo vệ đầy đủ quyền riêng tư và bảo mật của người chơi.
• DeFi / MEV: Với sự phát triển bùng nổ của các hoạt động DeFi, nhiều hoạt động DeFi đã trở thành mục tiêu của các cuộc tấn công MEV trong khu rừng tối tăm. Để giải quyết thách thức này, FHE có thể bảo vệ hiệu quả dữ liệu nhạy cảm trong DeFi không muốn tiết lộ, chẳng hạn như số lượng vị thế, dòng thanh lý, trượt giá giao dịch, v.v., đồng thời đảm bảo xử lý các tính toán logic nghiệp vụ. Bằng cách áp dụng FHE, tình trạng sức khỏe của DeFi trên chuỗi có thể được cải thiện đáng kể, do đó giảm đáng kể tần suất các hành vi MEV bất lợi.
• AI: Đào tạo mô hình AI dựa trên các tập dữ liệu. Khi nó liên quan đến việc sử dụng dữ liệu cá nhân để đào tạo, việc đảm bảo an toàn cho dữ liệu nhạy cảm cá nhân trở thành điều kiện tiên quyết chính. Vì lý do này, công nghệ FHE trở thành giải pháp lý tưởng để đào tạo dữ liệu bảo mật cá nhân trong các mô hình AI. Nó cho phép AI xử lý trên dữ liệu được mã hóa, do đó hoàn thành quá trình đào tạo mà không tiết lộ bất kỳ thông tin nhạy cảm cá nhân nào.

Sự công nhận cộng đồng của FHE

Sự phát triển của công nghệ không chỉ phụ thuộc vào các tính năng cốt lõi của nó. Để đạt được sự trưởng thành và tiến bộ liên tục trong công nghệ, nó đòi hỏi sự hỗ trợ của nghiên cứu và phát triển học thuật nhất quán, và xây dựng tích cực các lực lượng cộng đồng. Về vấn đề này, FHE được coi là Chén Thánh trong lĩnh vực mật mã, và tiềm năng và giá trị của nó đã được công nhận rộng rãi. Năm 2020, Vitalik Buterin đã đánh giá cao và ủng hộ công nghệ FHE trong bài viết "Khám phá mã hóa đồng cấu hoàn toàn". Gần đây, ông đã lên tiếng ủng hộ một lần nữa trên phương tiện truyền thông xã hội, củng cố lập trường của mình và kêu gọi thêm nguồn lực và lực lượng để phát triển công nghệ FHE. Tương ứng, các dự án mới nổi lên, các tổ chức nghiên cứu và giáo dục phi lợi nhuận, và các quỹ thị trường liên tục được bơm vào dường như đang báo trước khúc dạo đầu cho một sự bùng nổ công nghệ.

Hệ sinh thái FHE sớm tiềm năng

Trong giai đoạn phát triển ban đầu của hệ sinh thái FHE, bên cạnh công ty dịch vụ kỹ thuật cơ bản cốt lõi Zama và dự án chất lượng cao Fhenix rất được mong đợi, có hàng loạt dự án nổi bật không kém xứng đáng với sự hiểu biết và quan tâm sâu sắc của chúng tôi:

• Kem chống nắng: Thông qua trình biên dịch FHE tự phát triển, nó hỗ trợ các ngôn ngữ lập trình truyền thống để chuyển đổi FHE, thiết kế lưu trữ phi tập trung tương ứng cho bản mã FHE và cuối cùng xuất ra các tính năng FHE dưới dạng SDK cho các ứng dụng Web3.
• Mind Network: Kết hợp với cơ chế Restaking của EigenLayer, nó là một mạng FHE chuyên dụng để mở rộng bảo mật của mạng AI và DePIN.
• PADO Labs: Ra mắt zkFHE tích hợp ZKP và FHE, đồng thời xây dựng một mạng máy tính phi tập trung trên đó.
• Arcium: Trước đây là giao thức bảo mật Elusiv của Solana, gần đây đã chuyển đổi thành một mạng máy tính bí mật song song bao gồm FHE.
• Mạng Inco: Dựa trên fhEVM của Zama, nó tập trung vào việc tối ưu hóa chi phí và hiệu quả của điện toán PHE, sau đó phát triển một hệ sinh thái hoàn chỉnh cho Lớp 1.
• Điều trị: Được tạo ra bởi nhóm Shiba và Zama, cam kết mở rộng FHE Layer3 của hệ sinh thái Shiba.
• Octra: Mạng FHE hỗ trợ môi trường thực thi cách ly, được phát triển dựa trên OCaml, AST, ReasonML và C ++.
• BasedAI: Một mạng phân tán hỗ trợ giới thiệu các chức năng FHE cho các mô hình LLM.
• Encifher: Trước đây là BananaHQ, hiện được đổi tên thành Rize Labs, hiện đang tập trung vào FHEML xung quanh FHE.
• Privasea: Một mạng FHE được tạo bởi nhóm cốt lõi của NuLink, sử dụng khung ML bê tông của Zama, nhằm thực hiện bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu trong quy trình suy luận ML của lĩnh vực AI.

Đối với các tổ chức nghiên cứu và giáo dục phi lợi nhuận, chúng tôi khuyên bạn nên FHE.org và FHE Onchain, cung cấp các nguồn tài nguyên có giá trị cho nghiên cứu học thuật và phổ biến giáo dục của toàn bộ hệ sinh thái.

Do hạn chế về không gian, chúng tôi không thể liệt kê tất cả các dự án xuất sắc trong hệ sinh thái FHE. Tuy nhiên, hãy tin rằng hệ sinh thái này chứa đựng tiềm năng và cơ hội vô hạn, xứng đáng để chúng tôi không ngừng khám phá và khám phá.

Kết thúc

Chúng tôi lạc quan về triển vọng của công nghệ FHE (Mã hóa đồng cấu hoàn toàn) và đặt nhiều kỳ vọng vào dự án Fhenix. Khi mạng chính Fhenix được khởi chạy và đi vào hoạt động, chúng tôi dự đoán các ứng dụng trên các miền khác nhau sẽ được tăng cường do công nghệ FHE. Chúng tôi tin chắc rằng tương lai sáng tạo và sôi động này đang đến gần.

Tham khảo

https://zama.ai/

https://github.com/microsoft/SEAL

https://www.fhenix.io/

https://mindnetwork.xyz/

https://www.inco.org/

https://x.com/treatsforShib

https://docs.octra.org/

https://x.com/encifherio

https://www.getbased.ai/

https://www.privasea.ai/

https://x.com/fhe_org

https://x.com/FHEOnchain

https://vitalik.eth.limo/general/2020/07/20/homomorphic.html

https://x.com/MessariCrypto/status/1720134959875457352

https://foresightnews.pro/article/detail/59947

Tuyên bố:

1. Bài viết này được sao chép từ [ArkStream Capital], tựa gốc "ArkStream Capital: Tại sao chúng tôi đầu tư vào ca khúc PHE", bản quyền thuộc về tác giả gốc [Ris], nếu bạn có bất kỳ phản đối nào về việc tái bản, vui lòng liên hệ với Gate Learn Team, đội ngũ sẽ xử lý trong thời gian sớm nhất theo các thủ tục liên quan.

2. Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ đại diện cho quan điểm cá nhân của tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.

3. Các phiên bản ngôn ngữ khác của bài viết được dịch bởi nhóm Gate Learn, không được đề cập trong Gate.io, bài viết đã dịch không được sao chép, phân phối hoặc đạo văn.