*Note de l'éditeur : le chiffrement entièrement homomorphe (FHE) est une technologie qui permet de traiter des données sans décryptage. Cela signifie que les entreprises peuvent fournir des services sans voir les données des utilisateurs, et les utilisateurs ne remarqueront pas de différence de fonctionnalité. Étant donné que les données sont chiffrées pendant la transmission et le traitement, le comportement du réseau est chiffré de bout en bout. En d’autres termes, FHE permet une meilleure mise en œuvre du Zero Trust, qui peut être partagé sur des domaines non fiables et les données ne peuvent pas être lues par la personne effectuant le calcul. *
Concept de l'industrie
Zama, leader du secteur FHE, a récemment publié un article sur son « Master Plan ». L'article annonçait que la société avait réussi à lever 73 millions de dollars (la valorisation n'a pas été divulguée) et décrivait la vision de la société visant à créer un réseau crypté de bout en bout HTTPZ (« Z » signifie « Zero Trust », zéro confiance).
En quatre ans, Zama a fait progresser FHE des mathématiques théoriques au code réel, améliorant ainsi l'accessibilité des développeurs et élargissant la portée des applications de FHE. Actuellement, la suite de bibliothèques FHE de Zama peut prendre en charge des applications de chiffrement de bout en bout dans divers secteurs et a également considérablement amélioré la vitesse des solutions FHE. Son lancement de fhEVM, une solution de contrat intelligent confidentiel, résout les problèmes de confidentialité dans les transactions blockchain. Zama estime que FHE présente de nombreux potentiels dans les applications blockchain, notamment les jetons de confidentialité et l'identité décentralisée (DID), soulignant que l'application de FHE à l'intelligence artificielle aura un impact plus large à l'avenir.
Plusieurs constructeurs FHE de Web3 partagent les objectifs de Zama et s'efforcent d'en faire une réalité.
Cet article partagera les points de vue des fondateurs de Mind Network, Fhenix et Inco, trois projets populaires sur la piste FHE, et expliquera comment ils mettent en œuvre des réseaux cryptés de bout en bout dans Web3 et pourquoi ces projets changeront fondamentalement la façon dont les utilisateurs interagissent. avec le réseau et pourquoi ils pensent que les scénarios d’application de FHE sont prometteurs.
Réseau mental
Mind Network est la première solution universelle Restaking Rollup basée sur FHE, offrant une informatique sécurisée et un consensus pour EigenLayer et l'écosystème Ethereum.
Crypto AI et DePIN doivent encore résoudre des problèmes difficiles pour vaincre leurs concurrents Web2. Dans l'IA cryptographique, si d'autres validateurs peuvent reproduire les prédictions, le système réduit intentionnellement la quantité de calcul mais gagne toujours des récompenses symboliques pour la vérification, réduisant ainsi la sécurité du réseau. Par conséquent, le chiffrement de la sortie est la clé.
Un autre défi auquel est confrontée la crypto-IA est de savoir comment lancer un réseau de vérification décentralisé. EigenLayer fournit au marché un service pour résoudre ce problème, permettant de partager la sécurité via l'ETH et les jetons de jalonnement de liquidité. Mais en même temps, comme les calculs de l’intelligence artificielle sont plus complexes, l’intelligence artificielle nécessite des opérations plus sophistiquées que les transactions ordinaires en cryptomonnaies. Il s’agit d’un autre défi majeur que les systèmes d’IA doivent résoudre.
Concernant le problème DePIN, les utilisateurs reçoivent des récompenses symboliques en fournissant des données spécifiques, mais ils exposent également par inadvertance des données importantes telles que l'appareil, l'emplacement et les revenus au réseau. Si DePIN devient la norme industrielle pour l'IoT d'aujourd'hui, les utilisateurs du Web3 bénéficieront d'une moins bonne confidentialité que ceux du modèle Web2. Il s’agit d’un défi clé que DePIN vise à résoudre.
Mind Network propose des solutions pour résoudre les problèmes ci-dessus. Mind Network utilise la bibliothèque FHE de Zama pour implémenter un calcul décentralisé vérifiable sur des données cryptées, résolvant ainsi le premier problème ci-dessus. Deuxièmement, Mind Network a étendu le service de consensus d'EigenLayer pour répondre aux besoins de l'informatique d'intelligence artificielle, réalisant ainsi la clé des réseaux d'intelligence artificielle : le consensus probabiliste.
Actuellement, les solutions d'intelligence artificielle de Mind Network ont atteint leur première adéquation produit-marché avec des projets tels que IO.Net, AIOZ, Chainlink, Connext et Akash.
Phénix
Depuis sa création, Ethereum a choisi d’échanger l’intégrité des données contre la confidentialité. Les utilisateurs peuvent faire confiance à Ethereum lorsqu’il s’agit de respecter les règles du système, par exemple pour tenir honnêtement des comptes financiers. Mais lorsqu’il s’agit d’informations sensibles, les utilisateurs sont totalement incapables de maintenir le même niveau de confiance.
Cette dichotomie limite considérablement les types de cas d’utilisation qu’Ethereum peut gérer. En fait, pour qu'Ethereum se développe véritablement en « Web3 », les utilisateurs doivent s'assurer qu'Ethereum peut non seulement faire ce que le réseau actuel peut faire, mais aussi le faire mieux. Prenons l'exemple du "jeu de poker" : même si l'on pense qu'Ethereum ne trichera pas, il ne peut pas permettre à chaque joueur de cacher ses cartes les uns aux autres. Si cela n'est pas possible, le jeu ne peut pas être joué du tout.
Ce n’est qu’en résolvant le problème de la confidentialité en chaîne que de telles applications pourront être réalisées, et c’est là qu’intervient FHE. Fhenix utilise et étend la bibliothèque de chiffrement de Zama pour créer un coprocesseur FHE. Le coprocesseur FHE est une extension d'Ethereum (L1, L2 ou L3) qui permet aux applications d'externaliser des calculs spécifiques nécessitant le traitement de données sensibles. Par exemple, un mécanisme de gouvernance DAO pourrait exécuter un mécanisme de vote privé qui permettrait aux gens de crypter leurs votes, puis de les faire compter par un coprocesseur (sur des données cryptées) tout en ne révélant que le résultat final.
La technologie de coprocesseur FHE de Fhenix est basée sur l'architecture légère FHE Rollup, qui améliore considérablement l'évolutivité. En supposant que chaque chaîne soit équipée d’un tel coprocesseur, cela peut favoriser l’émergence d’innombrables nouvelles applications. Fhenix pense que cela incitera plus d’un milliard d’utilisateurs à se tourner vers les crypto-monnaies.
Inco
Inco est une blockchain de couche 1 basée sur EVM, sécurisée par Ethereum via EigenLayer, et simplifie la complexité de FHE, permettant aux développeurs d'utiliser le langage de contrat intelligent le plus couramment utilisé (Solidity et les outils de l'écosystème Ethereum tels que Metamask, Remix et Hardhat) pour créez une DApp de confidentialité en 20 minutes.
De plus, de la même manière que Celestia fournit la disponibilité des données (DA) pour Ethereum et d'autres blockchains, Inco sert de réseau informatique confidentiel modulaire qui étend la confidentialité en fournissant un stockage, un calcul et un contrôle d'accès confidentiels pour Ethereum et d'autres L1 et L2 publics.
Par exemple, un jeu en chaîne sans confiance pourrait être développé sur Arbitrum avec la majeure partie de sa logique de base hébergée sur Arbitrum, tandis qu'Inco se consacre au stockage d'informations cachées (telles que les cartes, les états des joueurs ou les ressources) ou à la réalisation de calculs privés (tels que les paiements). , vote ou attaques furtives). L’objectif d’Inco est d’apporter la confidentialité à la couche de valeur d’Internet et de conduire la prochaine phase d’adoption massive.
Résumer
Les fondateurs estiment qu'un réseau crypté de bout en bout est la seule solution potentielle aux problèmes les plus critiques du réseau, et cela pourrait prendre quatre ou huit ans pour atteindre cet objectif. Cependant, l'infrastructure zéro confiance mise en œuvre par FHE apporte une protection raisonnable et obligatoire de la confidentialité des transactions et des données, contribue à rendre DePIN public et aide l'intelligence artificielle décentralisée à vaincre l'intelligence artificielle centralisée.
Regard vers l'avenir : l'importance du cryptage entièrement homomorphe
Le chiffrement entièrement homomorphe (FHE) est le « Saint Graal » de la cryptographie et la clé pour protéger la vie privée et répondre aux besoins de sécurité des temps contemporains. Ses origines remontent au concept proposé pour la première fois par Rivest, Adleman et Dertouzos en 1978. Cependant, ce n’est qu’en 2009 que Craig Gentry, doctorant à Stanford, a concrétisé cette vision avec un article révolutionnaire fournissant la première solution FHE réalisable.
Cette technologie permet d'effectuer des calculs complexes sur des données cryptées sans avoir besoin de déchiffrement, offrant ainsi une solution où les données restent sécurisées et privées même pendant l'analyse, un processus connu sous le nom de « création d'un état privé partagé » (Create shared private state). Au cours des dernières années seulement, les progrès du FHE ont considérablement accru son efficacité et sa convivialité, le faisant passer d'un concept théorique à un outil pratique pour le traitement sécurisé des données.
Aujourd'hui, FHE est devenu la technologie de pointe en matière de sécurité des réseaux Web2 et est largement utilisé dans les domaines du cloud computing et de l'analyse de données. Dans ces domaines, les informations sensibles doivent être protégées sans compromettre la capacité à extraire des informations précieuses. Web2 dispose déjà de protections strictes en matière de confidentialité et, bien qu'il soit centralisé, il reste vulnérable aux attaques. Web3 a été conçu à l'origine pour les données publiques, ce qui constitue un défi clé que l'écosystème Web3 doit résoudre. Si Web2 devenait Web3 demain, nos factures d’épicerie, nos abonnements à des applications, nos factures de téléphone, etc. deviendraient tous des informations publiques. Résoudre les problèmes de confidentialité dans Web3 est crucial. FHE ou les utilisateurs pourront à l'avenir mettre en œuvre des solutions puissantes pour améliorer la confidentialité et la sécurité, permettant des opérations sur des transactions, des données et des contrats intelligents cryptés tout en préservant la confidentialité.
Parmi les trois méthodes de Zero Knowledge Proofs, Multi-Party Computation et Fully Homomorphic Encryption FHE, FHE est la pierre angulaire.Ces trois méthodes constituent un nouveau domaine vertical dans le Web3 : l'informatique confidentielle décentralisée (Decentralized Confidential Computation—DeCC). DeCC élargira considérablement les cas d'utilisation du Web3 et rendra le Web3 largement adopté.
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Le récit du chiffrement entièrement homomorphique est-il arrivé ? Une liste des points de vue des fondateurs de trois projets populaires de la FHE
*Note de l'éditeur : le chiffrement entièrement homomorphe (FHE) est une technologie qui permet de traiter des données sans décryptage. Cela signifie que les entreprises peuvent fournir des services sans voir les données des utilisateurs, et les utilisateurs ne remarqueront pas de différence de fonctionnalité. Étant donné que les données sont chiffrées pendant la transmission et le traitement, le comportement du réseau est chiffré de bout en bout. En d’autres termes, FHE permet une meilleure mise en œuvre du Zero Trust, qui peut être partagé sur des domaines non fiables et les données ne peuvent pas être lues par la personne effectuant le calcul. *
Concept de l'industrie
Zama, leader du secteur FHE, a récemment publié un article sur son « Master Plan ». L'article annonçait que la société avait réussi à lever 73 millions de dollars (la valorisation n'a pas été divulguée) et décrivait la vision de la société visant à créer un réseau crypté de bout en bout HTTPZ (« Z » signifie « Zero Trust », zéro confiance).
En quatre ans, Zama a fait progresser FHE des mathématiques théoriques au code réel, améliorant ainsi l'accessibilité des développeurs et élargissant la portée des applications de FHE. Actuellement, la suite de bibliothèques FHE de Zama peut prendre en charge des applications de chiffrement de bout en bout dans divers secteurs et a également considérablement amélioré la vitesse des solutions FHE. Son lancement de fhEVM, une solution de contrat intelligent confidentiel, résout les problèmes de confidentialité dans les transactions blockchain. Zama estime que FHE présente de nombreux potentiels dans les applications blockchain, notamment les jetons de confidentialité et l'identité décentralisée (DID), soulignant que l'application de FHE à l'intelligence artificielle aura un impact plus large à l'avenir.
Plusieurs constructeurs FHE de Web3 partagent les objectifs de Zama et s'efforcent d'en faire une réalité.
Cet article partagera les points de vue des fondateurs de Mind Network, Fhenix et Inco, trois projets populaires sur la piste FHE, et expliquera comment ils mettent en œuvre des réseaux cryptés de bout en bout dans Web3 et pourquoi ces projets changeront fondamentalement la façon dont les utilisateurs interagissent. avec le réseau et pourquoi ils pensent que les scénarios d’application de FHE sont prometteurs.
Réseau mental
Mind Network est la première solution universelle Restaking Rollup basée sur FHE, offrant une informatique sécurisée et un consensus pour EigenLayer et l'écosystème Ethereum.
Crypto AI et DePIN doivent encore résoudre des problèmes difficiles pour vaincre leurs concurrents Web2. Dans l'IA cryptographique, si d'autres validateurs peuvent reproduire les prédictions, le système réduit intentionnellement la quantité de calcul mais gagne toujours des récompenses symboliques pour la vérification, réduisant ainsi la sécurité du réseau. Par conséquent, le chiffrement de la sortie est la clé.
Un autre défi auquel est confrontée la crypto-IA est de savoir comment lancer un réseau de vérification décentralisé. EigenLayer fournit au marché un service pour résoudre ce problème, permettant de partager la sécurité via l'ETH et les jetons de jalonnement de liquidité. Mais en même temps, comme les calculs de l’intelligence artificielle sont plus complexes, l’intelligence artificielle nécessite des opérations plus sophistiquées que les transactions ordinaires en cryptomonnaies. Il s’agit d’un autre défi majeur que les systèmes d’IA doivent résoudre.
Concernant le problème DePIN, les utilisateurs reçoivent des récompenses symboliques en fournissant des données spécifiques, mais ils exposent également par inadvertance des données importantes telles que l'appareil, l'emplacement et les revenus au réseau. Si DePIN devient la norme industrielle pour l'IoT d'aujourd'hui, les utilisateurs du Web3 bénéficieront d'une moins bonne confidentialité que ceux du modèle Web2. Il s’agit d’un défi clé que DePIN vise à résoudre.
Mind Network propose des solutions pour résoudre les problèmes ci-dessus. Mind Network utilise la bibliothèque FHE de Zama pour implémenter un calcul décentralisé vérifiable sur des données cryptées, résolvant ainsi le premier problème ci-dessus. Deuxièmement, Mind Network a étendu le service de consensus d'EigenLayer pour répondre aux besoins de l'informatique d'intelligence artificielle, réalisant ainsi la clé des réseaux d'intelligence artificielle : le consensus probabiliste.
Actuellement, les solutions d'intelligence artificielle de Mind Network ont atteint leur première adéquation produit-marché avec des projets tels que IO.Net, AIOZ, Chainlink, Connext et Akash.
Phénix
Depuis sa création, Ethereum a choisi d’échanger l’intégrité des données contre la confidentialité. Les utilisateurs peuvent faire confiance à Ethereum lorsqu’il s’agit de respecter les règles du système, par exemple pour tenir honnêtement des comptes financiers. Mais lorsqu’il s’agit d’informations sensibles, les utilisateurs sont totalement incapables de maintenir le même niveau de confiance.
Cette dichotomie limite considérablement les types de cas d’utilisation qu’Ethereum peut gérer. En fait, pour qu'Ethereum se développe véritablement en « Web3 », les utilisateurs doivent s'assurer qu'Ethereum peut non seulement faire ce que le réseau actuel peut faire, mais aussi le faire mieux. Prenons l'exemple du "jeu de poker" : même si l'on pense qu'Ethereum ne trichera pas, il ne peut pas permettre à chaque joueur de cacher ses cartes les uns aux autres. Si cela n'est pas possible, le jeu ne peut pas être joué du tout.
Ce n’est qu’en résolvant le problème de la confidentialité en chaîne que de telles applications pourront être réalisées, et c’est là qu’intervient FHE. Fhenix utilise et étend la bibliothèque de chiffrement de Zama pour créer un coprocesseur FHE. Le coprocesseur FHE est une extension d'Ethereum (L1, L2 ou L3) qui permet aux applications d'externaliser des calculs spécifiques nécessitant le traitement de données sensibles. Par exemple, un mécanisme de gouvernance DAO pourrait exécuter un mécanisme de vote privé qui permettrait aux gens de crypter leurs votes, puis de les faire compter par un coprocesseur (sur des données cryptées) tout en ne révélant que le résultat final.
La technologie de coprocesseur FHE de Fhenix est basée sur l'architecture légère FHE Rollup, qui améliore considérablement l'évolutivité. En supposant que chaque chaîne soit équipée d’un tel coprocesseur, cela peut favoriser l’émergence d’innombrables nouvelles applications. Fhenix pense que cela incitera plus d’un milliard d’utilisateurs à se tourner vers les crypto-monnaies.
Inco
Inco est une blockchain de couche 1 basée sur EVM, sécurisée par Ethereum via EigenLayer, et simplifie la complexité de FHE, permettant aux développeurs d'utiliser le langage de contrat intelligent le plus couramment utilisé (Solidity et les outils de l'écosystème Ethereum tels que Metamask, Remix et Hardhat) pour créez une DApp de confidentialité en 20 minutes.
De plus, de la même manière que Celestia fournit la disponibilité des données (DA) pour Ethereum et d'autres blockchains, Inco sert de réseau informatique confidentiel modulaire qui étend la confidentialité en fournissant un stockage, un calcul et un contrôle d'accès confidentiels pour Ethereum et d'autres L1 et L2 publics.
Par exemple, un jeu en chaîne sans confiance pourrait être développé sur Arbitrum avec la majeure partie de sa logique de base hébergée sur Arbitrum, tandis qu'Inco se consacre au stockage d'informations cachées (telles que les cartes, les états des joueurs ou les ressources) ou à la réalisation de calculs privés (tels que les paiements). , vote ou attaques furtives). L’objectif d’Inco est d’apporter la confidentialité à la couche de valeur d’Internet et de conduire la prochaine phase d’adoption massive.
Résumer
Les fondateurs estiment qu'un réseau crypté de bout en bout est la seule solution potentielle aux problèmes les plus critiques du réseau, et cela pourrait prendre quatre ou huit ans pour atteindre cet objectif. Cependant, l'infrastructure zéro confiance mise en œuvre par FHE apporte une protection raisonnable et obligatoire de la confidentialité des transactions et des données, contribue à rendre DePIN public et aide l'intelligence artificielle décentralisée à vaincre l'intelligence artificielle centralisée.
Regard vers l'avenir : l'importance du cryptage entièrement homomorphe
Le chiffrement entièrement homomorphe (FHE) est le « Saint Graal » de la cryptographie et la clé pour protéger la vie privée et répondre aux besoins de sécurité des temps contemporains. Ses origines remontent au concept proposé pour la première fois par Rivest, Adleman et Dertouzos en 1978. Cependant, ce n’est qu’en 2009 que Craig Gentry, doctorant à Stanford, a concrétisé cette vision avec un article révolutionnaire fournissant la première solution FHE réalisable.
Cette technologie permet d'effectuer des calculs complexes sur des données cryptées sans avoir besoin de déchiffrement, offrant ainsi une solution où les données restent sécurisées et privées même pendant l'analyse, un processus connu sous le nom de « création d'un état privé partagé » (Create shared private state). Au cours des dernières années seulement, les progrès du FHE ont considérablement accru son efficacité et sa convivialité, le faisant passer d'un concept théorique à un outil pratique pour le traitement sécurisé des données.
Aujourd'hui, FHE est devenu la technologie de pointe en matière de sécurité des réseaux Web2 et est largement utilisé dans les domaines du cloud computing et de l'analyse de données. Dans ces domaines, les informations sensibles doivent être protégées sans compromettre la capacité à extraire des informations précieuses. Web2 dispose déjà de protections strictes en matière de confidentialité et, bien qu'il soit centralisé, il reste vulnérable aux attaques. Web3 a été conçu à l'origine pour les données publiques, ce qui constitue un défi clé que l'écosystème Web3 doit résoudre. Si Web2 devenait Web3 demain, nos factures d’épicerie, nos abonnements à des applications, nos factures de téléphone, etc. deviendraient tous des informations publiques. Résoudre les problèmes de confidentialité dans Web3 est crucial. FHE ou les utilisateurs pourront à l'avenir mettre en œuvre des solutions puissantes pour améliorer la confidentialité et la sécurité, permettant des opérations sur des transactions, des données et des contrats intelligents cryptés tout en préservant la confidentialité.
Parmi les trois méthodes de Zero Knowledge Proofs, Multi-Party Computation et Fully Homomorphic Encryption FHE, FHE est la pierre angulaire.Ces trois méthodes constituent un nouveau domaine vertical dans le Web3 : l'informatique confidentielle décentralisée (Decentralized Confidential Computation—DeCC). DeCC élargira considérablement les cas d'utilisation du Web3 et rendra le Web3 largement adopté.