Autor: Mohamed Fouda, Socio, Volt Capital, traducido por Golden Finance 0xjs
La falta de privacidad en la cadena es uno de los mayores problemas de las criptomonedas.
Si bien las soluciones zk, como Aztec, permiten transacciones privadas y computación a partir de datos privados, tienen un problema importante: manejar un estado privado compartido.
Aquí es donde brillan FHE y startups como Inco Network y similares.
En primer lugar, ¿por qué necesitamos compartir un Estado privado?
El estado privado compartido puede ser el recuento de votos en la cadena privada, el estado de un juego de póquer o el estado de un dark pool de AMM. El estado privado compartido permite casos de uso que no son posibles en criptomonedas.
¿Por qué Aztec no puede manejar el estado de uso compartido privado?**
Para mantener la privacidad de los datos, se requiere cifrado, pero ZK no puede manejar datos cifrados, los datos deben descifrarse, el cálculo se realiza en el lado del cliente y el resultado debe volver a cifrarse.
Cuando los datos son personales, como la edad, los datos patrimoniales, etc., es factible hacer cálculos del lado del cliente.
Cuando se comparten datos privados, es decir, varias personas pueden cambiarlos, debe compartir la clave de descifrado, lo que comprometerá la privacidad o usará FHE.
¿Cómo resuelve FHE este problema?
El cifrado totalmente homomórfico (FHE) le permite cifrar datos y ejecutar cálculos en esos datos sin descifrarlos.
Por ejemplo, en una encuesta privada, cada nuevo voto cambia el resultado del conteo de votos sin revelarlo
Del mismo modo, el estado de un grupo de AMM o protocolo de préstamo se puede cambiar a través de una transacción válida sin revelar el estado del protocolo antes o después de la transacción. Esto puede proporcionar protección contra los MEV extractivos, como los ataques de sándwich
En general, FHE tiene algunas ventajas importantes: muchos usuarios pueden cambiar el estado privado, lo que mejora la composibilidad, la experiencia del usuario mejora al no requerir que los usuarios almacenen datos o generen ZKP, y privacidad total a través de direcciones privadas.
Pero FHE todavía tiene sus propios desafíos
En primer lugar, FHE es computacionalmente costoso, e incluso con una biblioteca optimizada como la biblioteca TFHE-rs de ZAMA, el cálculo FHE puede ser un millón de veces más lento que el cálculo transparente.
A continuación, se muestra un ejemplo del uso de cálculos de FHE en IA:
A pesar de la complejidad, innovaciones como fhEVM (EVM con FHE) nos acercan a las aplicaciones del mundo real.
En fhEVM, cuando se utiliza Inco Network para L1, las operaciones FHE se implementan como precompilación EVM para acelerar el cálculo y reducir el consumo de gas.
Con fhEVM, los desarrolladores pueden crear cualquier matriz de variables cifradas que compartan un estado privado como una matriz de variables cifradas que Solidify SC puede leer y modificar sin descifrar. En otras palabras, muchas aplicaciones existentes se pueden modificar para habilitar la privacidad.
Los desarrolladores comenzaron a utilizar esta arquitectura para implementar juegos de información oculta como Werewolf y Mafia.
Queda mucho por hacer para lograr este progreso. Para lograr una compatibilidad total con EVM, fhEVM debe admitir variables criptográficas más grandes (hasta 256 bits), admitir más operaciones matemáticas y cooperar con MPC para cifrar/descifrar el estado privado.
El avance de esta tecnología también requiere educar a los desarrolladores sobre cómo construir modelos mentales adecuados en torno al trato con los estados privados.
Remi Gai ha estado trabajando en estrecha colaboración con los desarrolladores en este sentido para construir la próxima generación de aplicaciones privadas en la red Icno.
Esta es una discusión interesante sobre el cifrado de estado privado.
Con todo, cualquier estado compartido requiere una clave de cifrado/descifrado. La clave debe particionarse entre validadores de red (MPC). Los validadores descifran los datos, como los resultados finales de la votación, cuando es necesario.
Hasta donde yo sé, las implementaciones existentes de fhEVM aún no tienen este componente MPC. Además, este MPC debe ser dinámico y la clave se puede cambiar con el tiempo para evitar que 1 clave controle la privacidad de todos los estados históricos.
Fuente: Golden Finance
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¿Qué innovaciones puede aportar fhEVM a la privacidad on-chain?
Autor: Mohamed Fouda, Socio, Volt Capital, traducido por Golden Finance 0xjs
La falta de privacidad en la cadena es uno de los mayores problemas de las criptomonedas.
Si bien las soluciones zk, como Aztec, permiten transacciones privadas y computación a partir de datos privados, tienen un problema importante: manejar un estado privado compartido.
Aquí es donde brillan FHE y startups como Inco Network y similares.
En primer lugar, ¿por qué necesitamos compartir un Estado privado?
El estado privado compartido puede ser el recuento de votos en la cadena privada, el estado de un juego de póquer o el estado de un dark pool de AMM. El estado privado compartido permite casos de uso que no son posibles en criptomonedas.
¿Por qué Aztec no puede manejar el estado de uso compartido privado?**
Para mantener la privacidad de los datos, se requiere cifrado, pero ZK no puede manejar datos cifrados, los datos deben descifrarse, el cálculo se realiza en el lado del cliente y el resultado debe volver a cifrarse.
Cuando los datos son personales, como la edad, los datos patrimoniales, etc., es factible hacer cálculos del lado del cliente.
Cuando se comparten datos privados, es decir, varias personas pueden cambiarlos, debe compartir la clave de descifrado, lo que comprometerá la privacidad o usará FHE.
¿Cómo resuelve FHE este problema?
El cifrado totalmente homomórfico (FHE) le permite cifrar datos y ejecutar cálculos en esos datos sin descifrarlos.
Por ejemplo, en una encuesta privada, cada nuevo voto cambia el resultado del conteo de votos sin revelarlo
Del mismo modo, el estado de un grupo de AMM o protocolo de préstamo se puede cambiar a través de una transacción válida sin revelar el estado del protocolo antes o después de la transacción. Esto puede proporcionar protección contra los MEV extractivos, como los ataques de sándwich
En general, FHE tiene algunas ventajas importantes: muchos usuarios pueden cambiar el estado privado, lo que mejora la composibilidad, la experiencia del usuario mejora al no requerir que los usuarios almacenen datos o generen ZKP, y privacidad total a través de direcciones privadas.
Pero FHE todavía tiene sus propios desafíos
En primer lugar, FHE es computacionalmente costoso, e incluso con una biblioteca optimizada como la biblioteca TFHE-rs de ZAMA, el cálculo FHE puede ser un millón de veces más lento que el cálculo transparente.
A continuación, se muestra un ejemplo del uso de cálculos de FHE en IA:
A pesar de la complejidad, innovaciones como fhEVM (EVM con FHE) nos acercan a las aplicaciones del mundo real.
En fhEVM, cuando se utiliza Inco Network para L1, las operaciones FHE se implementan como precompilación EVM para acelerar el cálculo y reducir el consumo de gas.
Con fhEVM, los desarrolladores pueden crear cualquier matriz de variables cifradas que compartan un estado privado como una matriz de variables cifradas que Solidify SC puede leer y modificar sin descifrar. En otras palabras, muchas aplicaciones existentes se pueden modificar para habilitar la privacidad.
Los desarrolladores comenzaron a utilizar esta arquitectura para implementar juegos de información oculta como Werewolf y Mafia.
Queda mucho por hacer para lograr este progreso. Para lograr una compatibilidad total con EVM, fhEVM debe admitir variables criptográficas más grandes (hasta 256 bits), admitir más operaciones matemáticas y cooperar con MPC para cifrar/descifrar el estado privado.
El avance de esta tecnología también requiere educar a los desarrolladores sobre cómo construir modelos mentales adecuados en torno al trato con los estados privados.
Remi Gai ha estado trabajando en estrecha colaboración con los desarrolladores en este sentido para construir la próxima generación de aplicaciones privadas en la red Icno.
Esta es una discusión interesante sobre el cifrado de estado privado.
Con todo, cualquier estado compartido requiere una clave de cifrado/descifrado. La clave debe particionarse entre validadores de red (MPC). Los validadores descifran los datos, como los resultados finales de la votación, cuando es necesario.
Hasta donde yo sé, las implementaciones existentes de fhEVM aún no tienen este componente MPC. Además, este MPC debe ser dinámico y la clave se puede cambiar con el tiempo para evitar que 1 clave controle la privacidad de todos los estados históricos.
Fuente: Golden Finance