*Nota del editor: el cifrado totalmente homomórfico (FHE) es una tecnología que puede procesar datos sin descifrarlos. Esto significa que las empresas pueden proporcionar servicios sin ver los datos del usuario y los usuarios no notarán una diferencia en la funcionalidad. Debido a que los datos se cifran durante la transmisión y el procesamiento, el comportamiento de la red se cifra de un extremo a otro. En otras palabras, FHE permite una mejor implementación de la confianza cero, que se puede compartir en dominios que no son de confianza y la persona que realiza el cálculo no puede leer los datos. *
Concepto de industria
Zama, líder en la industria FHE, publicó recientemente un artículo sobre su "Plan Maestro". El artículo anunció que la empresa recaudó con éxito 73 millones de dólares (la valoración no fue revelada) y describió la visión de la empresa de crear una red HTTPZ cifrada de extremo a extremo ("Z" significa "Confianza cero", confianza cero).
Con cuatro años de antigüedad, Zama ha avanzado FHE desde las matemáticas teóricas hasta el código real, mejorando así la accesibilidad de los desarrolladores y ampliando el alcance de las aplicaciones de FHE. Actualmente, el conjunto de bibliotecas FHE de Zama puede admitir aplicaciones de cifrado de extremo a extremo en diversas industrias y también ha mejorado enormemente la velocidad de las soluciones FHE. Su lanzamiento de fhEVM, una solución de contrato inteligente confidencial, resuelve los problemas de privacidad en las transacciones blockchain. Zama cree que FHE tiene muchos potenciales en aplicaciones blockchain, incluidos tokens de privacidad e identidad descentralizada (DID), y enfatiza que la aplicación de FHE en inteligencia artificial tendrá un impacto más amplio en el futuro.
Varios constructores de FHE en Web3 comparten los objetivos de Zama y están presionando para hacerlos realidad.
Este artículo compartirá las opiniones de los fundadores de Mind Network, Fhenix e Inco, tres proyectos populares en el sector FHE, y explicará cómo implementan redes cifradas de extremo a extremo en Web3 y por qué estos proyectos cambiarán fundamentalmente la forma en que interactúan los usuarios. con la red y por qué creen que los escenarios de aplicación de FHE son prometedores.
Red mental
Mind Network es la primera solución universal de recuperación acumulada basada en FHE, que proporciona computación segura y consenso para EigenLayer y el ecosistema Ethereum.
Crypto AI y DePIN todavía necesitan resolver algunos problemas difíciles para derrotar a sus competidores Web2. En la IA criptográfica, si otros validadores pueden replicar las predicciones, entonces el sistema reduce intencionalmente la cantidad de cálculo, pero aun así obtiene recompensas simbólicas por la verificación, lo que reduce la seguridad de la red. Por lo tanto, cifrar la salida es clave.
Otro desafío al que se enfrenta la criptoIA es cómo lanzar una red de verificación descentralizada. EigenLayer proporciona al mercado un servicio para este problema, permitiendo compartir la seguridad a través de ETH y tokens de participación de liquidez. Pero al mismo tiempo, debido a que los cálculos de la inteligencia artificial son más complejos, la inteligencia artificial requiere operaciones más sofisticadas que las transacciones ordinarias de criptomonedas. Este es otro desafío clave que los sistemas de IA deben resolver.
En cuanto al tema DePIN, los usuarios reciben recompensas simbólicas al contribuir con datos específicos, pero también exponen sin darse cuenta datos importantes como el dispositivo, la ubicación y los ingresos a la red. Si DePIN se convierte en el estándar de la industria para el IoT actual, los usuarios de Web3 tendrán peor privacidad que los del modelo Web2. Este es un desafío clave que DePIN pretende resolver.
Mind Network proporciona soluciones para resolver los problemas anteriores. Mind Network utiliza la biblioteca FHE de Zama para implementar computación descentralizada verificable en datos cifrados, resolviendo así el primer problema anterior. En segundo lugar, Mind Network amplió el servicio de consenso de EigenLayer para satisfacer las necesidades de la computación con inteligencia artificial, logrando así la clave para las redes de inteligencia artificial: el consenso probabilístico.
Actualmente, las soluciones de inteligencia artificial de Mind Network han alcanzado el ajuste inicial entre productos y mercados con proyectos como IO.Net, AIOZ, Chainlink, Connext y Akash.
Fénix
Desde sus inicios, Ethereum ha optado por intercambiar la integridad de los datos por la confidencialidad. Los usuarios pueden confiar en Ethereum cuando se trata de cumplir con las reglas del sistema, por ejemplo, llevar cuentas financieras con honestidad. Pero cuando se trata de información confidencial, los usuarios son completamente incapaces de mantener el mismo nivel de confianza.
Esta dicotomía limita en gran medida los tipos de casos de uso que Ethereum puede manejar. De hecho, para que Ethereum se convierta realmente en "Web3", los usuarios deben asegurarse de que Ethereum no sólo pueda hacer lo que la red actual puede hacer, sino también hacerlo mejor. Tomemos como ejemplo el "juego de póquer": aunque se cree que Ethereum no hace trampa, no puede permitir que cada jugador oculte sus cartas entre sí. Si esto no es posible, el juego no se puede jugar en absoluto.
Sólo resolviendo el problema de la confidencialidad en la cadena se podrán realizar este tipo de aplicaciones, y aquí es donde entra en juego FHE. Fhenix utiliza y amplía la biblioteca de cifrado de Zama para construir un coprocesador FHE. El coprocesador FHE es una extensión de Ethereum (L1, L2 o L3) que permite a las aplicaciones subcontratar cálculos específicos que requieren el procesamiento de datos confidenciales. Por ejemplo, un mecanismo de gobernanza de DAO podría ejecutar un mecanismo de votación privado que permita a las personas cifrar sus votos y luego hacer que un coprocesador los cuente (en datos cifrados) mientras solo revela el resultado final.
La tecnología de coprocesador FHE de Fhenix se basa en la arquitectura liviana FHE Rollup, que mejora enormemente la escalabilidad. Suponiendo que cada cadena esté equipada con un coprocesador de este tipo, se puede promover la aparición de innumerables aplicaciones nuevas. Fhenix cree que esto será el catalizador para que más de mil millones de usuarios recurran a las criptomonedas.
En co
Inco es una cadena de bloques de Capa 1 basada en EVM, protegida por Ethereum a través de EigenLayer, y simplifica la complejidad de FHE, lo que permite a los desarrolladores utilizar el lenguaje de contrato inteligente más comúnmente utilizado (Solidez y herramientas en el ecosistema de Ethereum, como Metamask, Remix y Hardhat) para Cree una DApp de confidencialidad en 20 minutos.
Además, de manera similar a cómo Celestia proporciona disponibilidad de datos (DA) para Ethereum y otras cadenas de bloques, Inco sirve como una red informática confidencial modular que extiende la confidencialidad al proporcionar almacenamiento, computación y control de acceso confidenciales a Ethereum y otras L1 y L2 públicas.
Por ejemplo, un juego en cadena sin confianza podría desarrollarse en Arbitrum con la mayor parte de su lógica central alojada en Arbitrum, mientras que Inco se dedica a almacenar información oculta (como tarjetas, estados de jugadores o recursos) o realizar cálculos privados (como pagos). , votaciones o ataques sigilosos). El objetivo de Inco es llevar la confidencialidad a la capa de valor de Internet e impulsar la siguiente fase de adopción masiva.
Resumir
Los fundadores creen que una red cifrada de extremo a extremo es la única solución potencial a los problemas más críticos de la red, y podrían llevar cuatro u ocho años lograr este objetivo. Sin embargo, la infraestructura de confianza cero implementada por FHE brinda una protección de privacidad razonable y obligatoria a las transacciones y los datos, ayuda a acercar DePIN al público y ayuda a que la inteligencia artificial descentralizada derrote a la inteligencia artificial centralizada.
Mirando hacia el futuro: la importancia del cifrado totalmente homomórfico
El cifrado totalmente homomórfico (FHE) es el "Santo Grial" de la criptografía y la clave para proteger la privacidad y satisfacer las necesidades de seguridad en los tiempos contemporáneos. Sus orígenes se remontan al concepto propuesto por primera vez por Rivest, Adleman y Dertouzos en 1978. Sin embargo, no fue hasta 2009 que el candidato al doctorado de Stanford, Craig Gentry, hizo realidad esta visión con un artículo innovador que proporcionó la primera solución FHE factible.
Esta tecnología permite realizar cálculos complejos sobre datos cifrados sin necesidad de descifrarlos, proporcionando una solución donde los datos permanecen seguros y privados incluso durante el análisis, un proceso conocido como "crear un estado privado compartido" (Crear estado privado compartido). Sólo en los últimos años, los avances en FHE han aumentado significativamente la eficiencia y la usabilidad, pasando de un concepto teórico a una herramienta práctica para el procesamiento seguro de datos.
Hoy en día, FHE se ha convertido en la tecnología de vanguardia para la seguridad de redes Web2 y se utiliza ampliamente en los campos de la computación en la nube y el análisis de datos. En estas áreas, la información confidencial debe protegerse sin comprometer la capacidad de extraer información valiosa. Web2 ya cuenta con estrictas protecciones de privacidad y, a pesar de estar centralizado, sigue siendo vulnerable a los ataques. Web3 se creó originalmente para datos públicos, lo cual es un desafío clave que el ecosistema Web3 debe resolver. Si Web2 se convirtiera mañana en Web3, nuestras facturas de comestibles, suscripciones a aplicaciones, facturas telefónicas, etc. se convertirían en información pública. Resolver los problemas de confidencialidad en Web3 es crucial. FHE o los usuarios podrán implementar soluciones poderosas para mejorar la privacidad y la seguridad en el futuro, permitiendo operaciones sobre transacciones cifradas, datos y contratos inteligentes manteniendo la confidencialidad.
Entre los tres métodos de prueba de conocimiento cero, computación multipartita y cifrado totalmente homomórfico FHE, FHE es la piedra angular. Estos tres métodos constituyen un nuevo campo vertical en Web3: computación confidencial descentralizada (Decentralized Confidential Computation—DeCC). DeCC ampliará enormemente los casos de uso de Web3 y hará que Web3 se adopte ampliamente.
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¿Ha llegado la narrativa del cifrado totalmente homomórfico? Una lista de las opiniones de los fundadores de tres proyectos populares de FHE
*Nota del editor: el cifrado totalmente homomórfico (FHE) es una tecnología que puede procesar datos sin descifrarlos. Esto significa que las empresas pueden proporcionar servicios sin ver los datos del usuario y los usuarios no notarán una diferencia en la funcionalidad. Debido a que los datos se cifran durante la transmisión y el procesamiento, el comportamiento de la red se cifra de un extremo a otro. En otras palabras, FHE permite una mejor implementación de la confianza cero, que se puede compartir en dominios que no son de confianza y la persona que realiza el cálculo no puede leer los datos. *
Concepto de industria
Zama, líder en la industria FHE, publicó recientemente un artículo sobre su "Plan Maestro". El artículo anunció que la empresa recaudó con éxito 73 millones de dólares (la valoración no fue revelada) y describió la visión de la empresa de crear una red HTTPZ cifrada de extremo a extremo ("Z" significa "Confianza cero", confianza cero).
Con cuatro años de antigüedad, Zama ha avanzado FHE desde las matemáticas teóricas hasta el código real, mejorando así la accesibilidad de los desarrolladores y ampliando el alcance de las aplicaciones de FHE. Actualmente, el conjunto de bibliotecas FHE de Zama puede admitir aplicaciones de cifrado de extremo a extremo en diversas industrias y también ha mejorado enormemente la velocidad de las soluciones FHE. Su lanzamiento de fhEVM, una solución de contrato inteligente confidencial, resuelve los problemas de privacidad en las transacciones blockchain. Zama cree que FHE tiene muchos potenciales en aplicaciones blockchain, incluidos tokens de privacidad e identidad descentralizada (DID), y enfatiza que la aplicación de FHE en inteligencia artificial tendrá un impacto más amplio en el futuro.
Varios constructores de FHE en Web3 comparten los objetivos de Zama y están presionando para hacerlos realidad.
Este artículo compartirá las opiniones de los fundadores de Mind Network, Fhenix e Inco, tres proyectos populares en el sector FHE, y explicará cómo implementan redes cifradas de extremo a extremo en Web3 y por qué estos proyectos cambiarán fundamentalmente la forma en que interactúan los usuarios. con la red y por qué creen que los escenarios de aplicación de FHE son prometedores.
Red mental
Mind Network es la primera solución universal de recuperación acumulada basada en FHE, que proporciona computación segura y consenso para EigenLayer y el ecosistema Ethereum.
Crypto AI y DePIN todavía necesitan resolver algunos problemas difíciles para derrotar a sus competidores Web2. En la IA criptográfica, si otros validadores pueden replicar las predicciones, entonces el sistema reduce intencionalmente la cantidad de cálculo, pero aun así obtiene recompensas simbólicas por la verificación, lo que reduce la seguridad de la red. Por lo tanto, cifrar la salida es clave.
Otro desafío al que se enfrenta la criptoIA es cómo lanzar una red de verificación descentralizada. EigenLayer proporciona al mercado un servicio para este problema, permitiendo compartir la seguridad a través de ETH y tokens de participación de liquidez. Pero al mismo tiempo, debido a que los cálculos de la inteligencia artificial son más complejos, la inteligencia artificial requiere operaciones más sofisticadas que las transacciones ordinarias de criptomonedas. Este es otro desafío clave que los sistemas de IA deben resolver.
En cuanto al tema DePIN, los usuarios reciben recompensas simbólicas al contribuir con datos específicos, pero también exponen sin darse cuenta datos importantes como el dispositivo, la ubicación y los ingresos a la red. Si DePIN se convierte en el estándar de la industria para el IoT actual, los usuarios de Web3 tendrán peor privacidad que los del modelo Web2. Este es un desafío clave que DePIN pretende resolver.
Mind Network proporciona soluciones para resolver los problemas anteriores. Mind Network utiliza la biblioteca FHE de Zama para implementar computación descentralizada verificable en datos cifrados, resolviendo así el primer problema anterior. En segundo lugar, Mind Network amplió el servicio de consenso de EigenLayer para satisfacer las necesidades de la computación con inteligencia artificial, logrando así la clave para las redes de inteligencia artificial: el consenso probabilístico.
Actualmente, las soluciones de inteligencia artificial de Mind Network han alcanzado el ajuste inicial entre productos y mercados con proyectos como IO.Net, AIOZ, Chainlink, Connext y Akash.
Fénix
Desde sus inicios, Ethereum ha optado por intercambiar la integridad de los datos por la confidencialidad. Los usuarios pueden confiar en Ethereum cuando se trata de cumplir con las reglas del sistema, por ejemplo, llevar cuentas financieras con honestidad. Pero cuando se trata de información confidencial, los usuarios son completamente incapaces de mantener el mismo nivel de confianza.
Esta dicotomía limita en gran medida los tipos de casos de uso que Ethereum puede manejar. De hecho, para que Ethereum se convierta realmente en "Web3", los usuarios deben asegurarse de que Ethereum no sólo pueda hacer lo que la red actual puede hacer, sino también hacerlo mejor. Tomemos como ejemplo el "juego de póquer": aunque se cree que Ethereum no hace trampa, no puede permitir que cada jugador oculte sus cartas entre sí. Si esto no es posible, el juego no se puede jugar en absoluto.
Sólo resolviendo el problema de la confidencialidad en la cadena se podrán realizar este tipo de aplicaciones, y aquí es donde entra en juego FHE. Fhenix utiliza y amplía la biblioteca de cifrado de Zama para construir un coprocesador FHE. El coprocesador FHE es una extensión de Ethereum (L1, L2 o L3) que permite a las aplicaciones subcontratar cálculos específicos que requieren el procesamiento de datos confidenciales. Por ejemplo, un mecanismo de gobernanza de DAO podría ejecutar un mecanismo de votación privado que permita a las personas cifrar sus votos y luego hacer que un coprocesador los cuente (en datos cifrados) mientras solo revela el resultado final.
La tecnología de coprocesador FHE de Fhenix se basa en la arquitectura liviana FHE Rollup, que mejora enormemente la escalabilidad. Suponiendo que cada cadena esté equipada con un coprocesador de este tipo, se puede promover la aparición de innumerables aplicaciones nuevas. Fhenix cree que esto será el catalizador para que más de mil millones de usuarios recurran a las criptomonedas.
En co
Inco es una cadena de bloques de Capa 1 basada en EVM, protegida por Ethereum a través de EigenLayer, y simplifica la complejidad de FHE, lo que permite a los desarrolladores utilizar el lenguaje de contrato inteligente más comúnmente utilizado (Solidez y herramientas en el ecosistema de Ethereum, como Metamask, Remix y Hardhat) para Cree una DApp de confidencialidad en 20 minutos.
Además, de manera similar a cómo Celestia proporciona disponibilidad de datos (DA) para Ethereum y otras cadenas de bloques, Inco sirve como una red informática confidencial modular que extiende la confidencialidad al proporcionar almacenamiento, computación y control de acceso confidenciales a Ethereum y otras L1 y L2 públicas.
Por ejemplo, un juego en cadena sin confianza podría desarrollarse en Arbitrum con la mayor parte de su lógica central alojada en Arbitrum, mientras que Inco se dedica a almacenar información oculta (como tarjetas, estados de jugadores o recursos) o realizar cálculos privados (como pagos). , votaciones o ataques sigilosos). El objetivo de Inco es llevar la confidencialidad a la capa de valor de Internet e impulsar la siguiente fase de adopción masiva.
Resumir
Los fundadores creen que una red cifrada de extremo a extremo es la única solución potencial a los problemas más críticos de la red, y podrían llevar cuatro u ocho años lograr este objetivo. Sin embargo, la infraestructura de confianza cero implementada por FHE brinda una protección de privacidad razonable y obligatoria a las transacciones y los datos, ayuda a acercar DePIN al público y ayuda a que la inteligencia artificial descentralizada derrote a la inteligencia artificial centralizada.
Mirando hacia el futuro: la importancia del cifrado totalmente homomórfico
El cifrado totalmente homomórfico (FHE) es el "Santo Grial" de la criptografía y la clave para proteger la privacidad y satisfacer las necesidades de seguridad en los tiempos contemporáneos. Sus orígenes se remontan al concepto propuesto por primera vez por Rivest, Adleman y Dertouzos en 1978. Sin embargo, no fue hasta 2009 que el candidato al doctorado de Stanford, Craig Gentry, hizo realidad esta visión con un artículo innovador que proporcionó la primera solución FHE factible.
Esta tecnología permite realizar cálculos complejos sobre datos cifrados sin necesidad de descifrarlos, proporcionando una solución donde los datos permanecen seguros y privados incluso durante el análisis, un proceso conocido como "crear un estado privado compartido" (Crear estado privado compartido). Sólo en los últimos años, los avances en FHE han aumentado significativamente la eficiencia y la usabilidad, pasando de un concepto teórico a una herramienta práctica para el procesamiento seguro de datos.
Hoy en día, FHE se ha convertido en la tecnología de vanguardia para la seguridad de redes Web2 y se utiliza ampliamente en los campos de la computación en la nube y el análisis de datos. En estas áreas, la información confidencial debe protegerse sin comprometer la capacidad de extraer información valiosa. Web2 ya cuenta con estrictas protecciones de privacidad y, a pesar de estar centralizado, sigue siendo vulnerable a los ataques. Web3 se creó originalmente para datos públicos, lo cual es un desafío clave que el ecosistema Web3 debe resolver. Si Web2 se convirtiera mañana en Web3, nuestras facturas de comestibles, suscripciones a aplicaciones, facturas telefónicas, etc. se convertirían en información pública. Resolver los problemas de confidencialidad en Web3 es crucial. FHE o los usuarios podrán implementar soluciones poderosas para mejorar la privacidad y la seguridad en el futuro, permitiendo operaciones sobre transacciones cifradas, datos y contratos inteligentes manteniendo la confidencialidad.
Entre los tres métodos de prueba de conocimiento cero, computación multipartita y cifrado totalmente homomórfico FHE, FHE es la piedra angular. Estos tres métodos constituyen un nuevo campo vertical en Web3: computación confidencial descentralizada (Decentralized Confidential Computation—DeCC). DeCC ampliará enormemente los casos de uso de Web3 y hará que Web3 se adopte ampliamente.