Автор: Мохамед Фуда, партнер, Volt Capital, перевод Golden Finance 0xjs
Отсутствие конфиденциальности в блокчейне является одной из самых больших проблем в криптовалюте.
Несмотря на то, что zk-решения, такие как Aztec, позволяют проводить частные транзакции и выполнять вычисления на основе частных данных, у них есть одна серьезная проблема: обработка общего частного состояния.
Именно здесь FHE и такие стартапы, как Inco Network и им подобные, блистают.
Во-первых, зачем нам делить частное государство?
Общим приватным состоянием может быть подсчет голосов в приватной цепочке, состояние покерной игры или состояние даркпула AMM. Общее частное состояние позволяет использовать такие варианты использования, которые невозможны в криптовалюте.
Почему Aztec не может обработать статус частного доступа?**
Для сохранения конфиденциальности данных требуется шифрование, но ZK не может обрабатывать зашифрованные данные, данные должны быть расшифрованы, вычисления выполняются на стороне клиента, а результат должен быть повторно зашифрован.
Когда данные являются персональными, такими как возраст, данные о богатстве и т. д., можно выполнить расчеты на стороне клиента.
Когда личные данные являются общими, т.е. несколько человек могут изменить их, вам необходимо поделиться ключом дешифрования, который либо поставит под угрозу конфиденциальность, либо использует FHE.
Как FHE решает эту проблему?
Полностью гомоморфное шифрование (FHE) позволяет шифровать данные и выполнять вычисления с этими данными без их расшифровки.
Например, в закрытом опросе каждый новый голос изменяет результат подсчета голосов, не раскрывая его
Аналогичным образом, состояние пула AMM или протокола кредитования может быть изменено с помощью действительной транзакции без раскрытия статуса протокола до или после транзакции. Это может обеспечить защиту от экстрактивных MEV, таких как сэндвич-атаки
В целом, FHE имеет несколько основных преимуществ: частное состояние может быть изменено многими пользователями, что улучшает компонуемость, пользовательский опыт улучшается за счет того, что пользователям не требуется хранить данные или генерировать ZKP, и полная конфиденциальность через частные адреса.
Но у FHE все еще есть свои проблемы
Во-первых, FHE требует больших вычислительных ресурсов, и даже с оптимизированной библиотекой, такой как библиотека TFHE-rs от ZAMA, вычисления FHE могут быть в миллион раз медленнее, чем прозрачные вычисления.
Вот пример использования вычислений FHE в ИИ:
Несмотря на сложность, такие инновации, как fhEVM (EVM с FHE), приближают нас к реальным приложениям.
В fhEVM, когда Inco Network используется для L1, операции FHE реализуются в виде предварительной компиляции EVM для ускорения вычислений и снижения потребления газа.
Используя fhEVM, разработчики могут создавать любой массив зашифрованных переменных, которые разделяют частное состояние в виде массива зашифрованных переменных, которые Solidify SC может считывать и изменять без расшифровки. Другими словами, многие существующие приложения могут быть изменены для обеспечения конфиденциальности.
Разработчики начали использовать эту архитектуру для реализации скрытой информации в играх, таких как Werewolf и Mafia.
Для достижения этого прогресса еще многое предстоит сделать. Для достижения полной совместимости с EVM fhEVM должен поддерживать большие криптографические переменные (до 256 бит), поддерживать больше математических операций и взаимодействовать с MPC для шифрования/расшифровки закрытого состояния.
Развитие этой технологии также требует обучения разработчиков тому, как строить правильные ментальные модели для работы с частными государствами.
Реми Гай тесно сотрудничает с разработчиками в этом отношении, чтобы создать следующее поколение частных приложений в сети Icno.
Это интересная дискуссия о шифровании частного состояния.
В целом, для любого общего состояния требуется ключ шифрования/дешифрования. Ключ должен быть сегментирован между валидаторами сети (MPC). Валидаторы расшифровывают данные, такие как окончательные результаты голосования, когда это необходимо.
Насколько мне известно, существующие реализации fhEVM пока не имеют этого компонента MPC. Кроме того, этот MPC должен быть динамическим, и ключ может быть изменен с течением времени, чтобы избежать 1 ключа, контролирующего конфиденциальность всех исторических состояний.
Источник: Голден Финанс
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Какие инновации fhEVM может привнести в ончейн-конфиденциальность?
Автор: Мохамед Фуда, партнер, Volt Capital, перевод Golden Finance 0xjs
Отсутствие конфиденциальности в блокчейне является одной из самых больших проблем в криптовалюте.
Несмотря на то, что zk-решения, такие как Aztec, позволяют проводить частные транзакции и выполнять вычисления на основе частных данных, у них есть одна серьезная проблема: обработка общего частного состояния.
Именно здесь FHE и такие стартапы, как Inco Network и им подобные, блистают.
Во-первых, зачем нам делить частное государство?
Общим приватным состоянием может быть подсчет голосов в приватной цепочке, состояние покерной игры или состояние даркпула AMM. Общее частное состояние позволяет использовать такие варианты использования, которые невозможны в криптовалюте.
Почему Aztec не может обработать статус частного доступа?**
Для сохранения конфиденциальности данных требуется шифрование, но ZK не может обрабатывать зашифрованные данные, данные должны быть расшифрованы, вычисления выполняются на стороне клиента, а результат должен быть повторно зашифрован.
Когда данные являются персональными, такими как возраст, данные о богатстве и т. д., можно выполнить расчеты на стороне клиента.
Когда личные данные являются общими, т.е. несколько человек могут изменить их, вам необходимо поделиться ключом дешифрования, который либо поставит под угрозу конфиденциальность, либо использует FHE.
Как FHE решает эту проблему?
Полностью гомоморфное шифрование (FHE) позволяет шифровать данные и выполнять вычисления с этими данными без их расшифровки.
Например, в закрытом опросе каждый новый голос изменяет результат подсчета голосов, не раскрывая его
Аналогичным образом, состояние пула AMM или протокола кредитования может быть изменено с помощью действительной транзакции без раскрытия статуса протокола до или после транзакции. Это может обеспечить защиту от экстрактивных MEV, таких как сэндвич-атаки
В целом, FHE имеет несколько основных преимуществ: частное состояние может быть изменено многими пользователями, что улучшает компонуемость, пользовательский опыт улучшается за счет того, что пользователям не требуется хранить данные или генерировать ZKP, и полная конфиденциальность через частные адреса.
Но у FHE все еще есть свои проблемы
Во-первых, FHE требует больших вычислительных ресурсов, и даже с оптимизированной библиотекой, такой как библиотека TFHE-rs от ZAMA, вычисления FHE могут быть в миллион раз медленнее, чем прозрачные вычисления.
Вот пример использования вычислений FHE в ИИ:
Несмотря на сложность, такие инновации, как fhEVM (EVM с FHE), приближают нас к реальным приложениям.
В fhEVM, когда Inco Network используется для L1, операции FHE реализуются в виде предварительной компиляции EVM для ускорения вычислений и снижения потребления газа.
Используя fhEVM, разработчики могут создавать любой массив зашифрованных переменных, которые разделяют частное состояние в виде массива зашифрованных переменных, которые Solidify SC может считывать и изменять без расшифровки. Другими словами, многие существующие приложения могут быть изменены для обеспечения конфиденциальности.
Разработчики начали использовать эту архитектуру для реализации скрытой информации в играх, таких как Werewolf и Mafia.
Для достижения этого прогресса еще многое предстоит сделать. Для достижения полной совместимости с EVM fhEVM должен поддерживать большие криптографические переменные (до 256 бит), поддерживать больше математических операций и взаимодействовать с MPC для шифрования/расшифровки закрытого состояния.
Развитие этой технологии также требует обучения разработчиков тому, как строить правильные ментальные модели для работы с частными государствами.
Реми Гай тесно сотрудничает с разработчиками в этом отношении, чтобы создать следующее поколение частных приложений в сети Icno.
Это интересная дискуссия о шифровании частного состояния.
В целом, для любого общего состояния требуется ключ шифрования/дешифрования. Ключ должен быть сегментирован между валидаторами сети (MPC). Валидаторы расшифровывают данные, такие как окончательные результаты голосования, когда это необходимо.
Насколько мне известно, существующие реализации fhEVM пока не имеют этого компонента MPC. Кроме того, этот MPC должен быть динамическим, и ключ может быть изменен с течением времени, чтобы избежать 1 ключа, контролирующего конфиденциальность всех исторических состояний.
Источник: Голден Финанс