FHEトラックを探索する
紹介
これまで、暗号技術は人類の文明の進歩、特に情報セキュリティとプライバシー保護の分野で極めて重要な役割を果たしてきました。さまざまな分野でのデータ送信と保存を堅牢に保護するだけでなく、公開鍵と秘密鍵による非対称暗号化のシステムとハッシュ関数は、2008年にサトシ・ナカモトによって創造的に組み合わされました。これにより、二重支出の問題を解決するプルーフオブワークメカニズムの設計につながり、革新的なデジタル通貨であるビットコインの誕生を促進し、ブロックチェーン業界の新時代の到来を告げました。
ブロックチェーン業界が急速に進化・発展し続ける中、ゼロ知識証明(ZKP)、マルチパーティ計算(MPC)、完全準同型暗号化(FHE)など、一連の最先端の暗号技術が登場しています。これらの技術は、ZKPとRollupソリューションを組み合わせてブロックチェーンの「三角形のジレンマ」問題に対処したり、MPCと公開鍵・秘密鍵システムを組み合わせることでユーザーインターフェースの大量導入を促進したりするなど、さまざまな場面で広く利用されています。暗号の聖杯の一つとされるFHEは、暗号化されたデータを復号することなく、第三者が任意の数の演算や計算を行うことができるというユニークな特徴により、コンポーザブルなオンチェーンのプライバシー計算が可能となり、複数の分野やシナリオに新たな可能性をもたらします。
FHEの概要
FHE(完全準同型暗号化)に言及するときは、まずその名前が何を意味するのかを理解することが重要です。HEはHomomorphic Encryptionの略で、暗号化されたデータに対して計算と操作を実行する機能をコア機能とし、これらの操作を平文に直接マッピングできるため、暗号化されたデータの数学的特性を維持できるテクノロジーです。FHEの「F」は、この準同型特性が新たな高みに到達し、暗号化されたデータに対して無制限の計算と操作が可能になったことを意味します。
理解を助けるために、暗号化アルゴリズムとして最も単純な線形関数を選択し、加法準同型と乗法準同型を1回の操作で説明します。もちろん、実際のFHEでは、より複雑な数学的アルゴリズムがいくつも使われており、これらのアルゴリズムは大量の計算リソース(CPUやメモリ)を必要とします。
FHEの数学的原理は深遠で複雑ですが、ここでは掘り下げません。準同型暗号の分野では、FHEに加えて、部分準同型暗号とやや準同型暗号もあることに言及する価値があります。主な違いは、サポートする操作の種類と許可する操作の数にありますが、暗号化されたデータの計算と操作も同様に有効になります。ただし、内容を簡潔にするために、ここでは詳しく説明しません。
FHE業界では、多くの有名企業が研究開発に参加していますが、Microsoftと座間は優れたオープンソース製品(コードライブラリ)で際立っており、比類のない使いやすさと影響力を強調しています。これらは、開発者に安定した効率的なFHE実装を提供し、FHEテクノロジーの継続的な開発と幅広い適用を大幅に促進します。
Microsoft Research によって細心の注意を払って作成された Microsoft の SEAL: FHE ライブラリは、完全準同型暗号化だけでなく、部分準同型暗号化もサポートしています。SEAL は効率的な C++ インターフェースを提供し、多数の最適化アルゴリズムと手法を統合することで、計算パフォーマンスと効率を大幅に向上させます。
Zama's TFHE: 高性能な完全準同型暗号に重点を置いたオープンソースライブラリ。TFHEは、C言語インターフェースを介してサービスを提供し、一連の高度な最適化手法とアルゴリズムを適用して、より高速な計算速度とリソース消費の低減を実現することを目指しています。
最も単純化された考え方によると、FHEを体験する操作プロセスは大まかに次のようになります。
- キーの生成: FHE ライブラリ/フレームワークを使用して、公開キーと秘密キーのペアを生成します。
- データの暗号化: 公開キーを使用して、FHE 計算で処理する必要があるデータを暗号化します。
- 準同型計算の実行: FHEライブラリが提供する準同型計算関数を使用して、加算、乗算など、暗号化されたデータに対してさまざまな計算操作を実行します。
- 復号化結果: 計算結果を表示する必要がある場合、正当なユーザーは秘密キーを使用して計算結果を復号化します。
完全準同型暗号(FHE)の実践では、復号鍵の管理戦略(生成、流通、使用など)が重要です。暗号化されたデータに対する計算と操作の結果は、特定の時間および特定のシナリオで使用するために復号化する必要があるため、復号化キーは、元のデータと処理されたデータの安全性と整合性を確保するためのコアになります。復号化キーの管理計画は、多くの点で従来のキー管理と似ています。ただし、FHEの明確な性質により、より厳密で詳細な戦略を設計できます。
ブロックチェーンにとって、分散化、透明性、不変性という特徴から、TMPC(Threshold Multi-Party Computation)の導入は潜在的に強力な選択肢となります。この方式では、複数の参加者が共同で復号鍵を管理・制御することができ、あらかじめ設定された閾値数(参加者数)に達した場合にのみ、データの復号化に成功します。これにより、鍵管理のセキュリティが強化されるだけでなく、単一のノードが侵害されるリスクが軽減され、ブロックチェーン環境でのFHEの適用が強力に保証されます。
fhEVMで基盤を築く
侵入を最小限に抑えるという観点から、ブロックチェーンに完全準同型暗号化(FHE)を実装する理想的な方法は、軽量性と柔軟性を確保するために、共通のスマートコントラクトコードライブラリとしてカプセル化することです。ただし、このアプローチの前提条件は、スマート コントラクト仮想マシンが、FHE で必要な複雑な数学演算と暗号化演算の特定の命令セットを事前にサポートする必要があることです。仮想マシンがこれらの要件を満たせない場合は、仮想マシンのコアアーキテクチャを掘り下げてカスタマイズと変換を行い、FHEアルゴリズムの要件に適応させ、シームレスな統合を実現する必要があります。
長い間広く採用され、検証されてきた仮想マシンとして、イーサリアム仮想マシン(EVM)は当然、FHEを実装するための最初の選択肢になります。しかし、この分野の実務家は少ないです。その中で、改めて気づいたのが座間社のオープンソースTFHEです。実際、座間は基本的なTFHEライブラリを提供するだけでなく、FHE技術を人工知能とブロックチェーンの分野に応用することに焦点を当てたテクノロジー企業として、Concrete MLとfhEVMという2つの重要なオープンソース製品を立ち上げました。Concrete MLは、機械学習におけるプライバシー計算に焦点を当てています。Concrete MLを通じて、データサイエンティストやML担当者は、プライバシー保護を前提に機密データに関する機械学習モデルをトレーニングおよび推論できるため、プライバシー漏洩を心配することなくデータリソースを最大限に活用できます。別の製品であるfhEVMは、Solidityに実装されたプライバシー計算をサポートする完全準同型EVMです。fhEVMを使用すると、開発者はイーサリアムのスマートコントラクトで完全準同型暗号化技術を使用して、プライバシー保護と安全な計算を実現できます。
fhEVMのドキュメントを読むと、fhEVMのコア機能は次のとおりです。
- fhEVM: 非 EVM バイトコード・レベルでは、コンパイル済みの Zama オープンソース FHE ライブラリの複数の異なる状態を統合することにより、組み込み関数の形式で FHE 運用をサポートします。さらに、FHE が FHE 暗号文を保存、読み取り、書き込み、検証するために、特別な EVM メモリとストレージ領域が特別に構築されています。
- 分散閾値プロトコルに基づいて設計された復号メカニズム:複数のユーザーおよび複数のコントラクト間で暗号化されたデータを混合するためのグローバルFHEキーと、チェーン上の暗号化されたキーストレージ、および閾値セキュアコンピューティングスキームを使用して複数の検証者間で復号キーを共有するための非同期暗号化メカニズムをサポートします。
- 開発者の敷居を下げるSolidityコントラクトライブラリ:FHEの暗号化データ型、操作タイプ、復号化呼び出し、暗号化出力などを設計します。
座間のfhEVMは、ブロックチェーンアプリケーションにおけるFHE技術の応用のための確かな出発点を提供します。ただし、座間が主に技術開発に重点を置いていることを考えると、そのソリューションは技術レベルに傾いており、エンジニアリングランディングと商用アプリケーションの考え方は比較的少なくなっています。そのため、fhEVMを実用化する過程で、技術的な閾値や性能最適化の問題など、さまざまな予期せぬ課題に直面する可能性があります。
FHEロールアップによるエコシステムの構築
スタンドアロンのfhEVMは、単独ではプロジェクトや完全なエコシステムを構成することはできません。イーサリアムのエコシステム内の多様なクライアントの1つのようなものです。独立したプロジェクトとしての地位を確立するには、fhEVMはパブリックチェーンレベルのアーキテクチャに依存するか、レイヤー2/レイヤー3ソリューションを採用する必要があります。FHEパブリックチェーンの開発の方向性は、必然的に、分散型検証ノード間のFHEコンピューティングリソースの冗長性と浪費を削減する方法を解決する必要があります。逆に、パブリックチェーンの実行層として本来存在するLayer2/Layer3ソリューションは、計算作業を少数のノードに割り当てることができるため、計算オーバーヘッドの桁違いが大幅に削減されます。そこで、Fhenixはパイオニアとして、fhEVMとRollup技術の組み合わせを積極的に検討し、高度なFHE-RollupsタイプのLayer2ソリューションの構築を提案しています。
ZK Rollupsテクノロジーは複雑なZKPメカニズムを含み、検証に必要な証明を生成するために膨大なコンピューティングリソースを必要とし、フルFHEの特性と相まって、ZK Rollupsに基づくFHEロールアップソリューションを直接実装することは多くの課題に直面します。したがって、現段階では、ZK Rollupsと比較して、Fhenixのテクノロジーの選択としてOptimistic Rollupsソリューションを採用する方が実用的で効率的です。
Fhenixのテクノロジースタックには、主にいくつかの重要なコンポーネントが含まれています:Arbitrum Nitroの不正防止機能の亜種で、WebAssemblyで不正防止を行うことができるため、FHEロジックをWebAssemblyにコンパイルして安全に運用することができます。コアライブラリfheOSは、FHEロジックをスマートコントラクトに統合するために必要なすべての機能を提供します。Threshold Service Network(TSN)は、秘密裏に共有されるネットワークキーをホストし、特定のアルゴリズムの秘密分散技術を使用してセキュリティを確保するために複数の部分に分割し、必要に応じてデータを復号化する役割を担う重要なコンポーネントです。
上記の技術スタックに基づいて、Fhenixは最初のパブリックバージョンであるFhenix Frontierをリリースしました。これは多くの制限と不足している機能を備えた初期バージョンですが、スマートコントラクトコードライブラリ、Solidity API、契約開発ツールチェーン(Hardhat / Remixなど)、フロントエンドインタラクションJavaScriptライブラリなどの包括的な使用ガイドをすでに提供しています。これに関心のある開発者やエコシステムプロジェクト関係者は、公式ドキュメントを参照して探索することができます。
チェーンに依存しないFHEコプロセッサ
Fhenixは、FHE-Rollupsに基づいて、さまざまなパブリックチェーン、L2およびL3ネットワークを強化し、FHEコプロセッサに接続してFHE機能を利用できるようにすることを目的として、リレーモジュールを巧みに導入しています。つまり、元のホスト チェーンが FHE をサポートしていない場合でも、FHE の強力な機能を間接的に活用できます。ただし、FHEロールアップの証明チャレンジ期間は通常7日間続くため、FHEの幅広い適用は多少制限されます。この課題を克服するために、FhenixはEigenLayerと連携し、EigenLayerのリステーキングメカニズムを使用して、FHEコプロセッサのサービスに高速で便利なチャネルを提供し、FHEコプロセッサ全体の効率と柔軟性を大幅に向上させます。
FHEコプロセッサーの使用プロセスは単純明快です。
- アプリケーション コントラクトは、ホスト チェーン上の FHE コプロセッサを呼び出して、暗号化された計算操作を実行します。
- リレーコントラクトは要求をキューに入れます
- リレーノードはリレーコントラクトを監視し、専用のFhenixロールアップにコールを転送します。
- FHE ロールアップは FHE 計算操作を実行します
- しきい値ネットワークは出力を復号化します
- リレーノードは、結果と楽観的証明をコントラクトに返します。
- コントラクトは楽観的証明を検証し、結果を呼び出し元に送信します。
- アプリケーションコントラクトは、コール結果と連動してコントラクトの実行を続行します。
Fhenix参加ガイド
開発者であれば、Fhenixのドキュメントを掘り下げ、これらのドキュメントに基づいて独自のFHEベースのアプリケーションを開発し、実際のアプリケーションでの可能性を探ることができます。
ユーザーの方は、FhenixのFHE-Rollupsが提供するdAppsを体験し、FHEがもたらすデータセキュリティとプライバシー保護を感じてみてはいかがでしょうか。
研究者の方は、Fhenixのドキュメントをよく読み、FHEの原理、技術的な詳細、アプリケーションの見通しを深く理解し、研究分野でより価値のある貢献をすることを強くお勧めします。
FHEの最適なアプリケーションシナリオ
FHEテクノロジーは、特にホールチェーンゲーム、DeFi、AIの分野で、幅広いアプリケーションの見通しを示しています。私たちは、これらの分野で大きな開発の可能性と幅広い応用空間を持っていると固く信じています。
- プライバシーが保護されたチェーン全体のゲーム:FHEテクノロジーは、ゲーム経済における金融取引とプレーヤーの操作に強力な暗号化保証を提供し、リアルタイムの操作行動を効果的に防止し、ゲームの公平性と正義を保証します。同時に、FHEはプレイヤーの活動を匿名化できるため、金融資産やプレイヤーの個人情報漏洩のリスクを大幅に軽減し、プレイヤーのプライバシーとセキュリティを完全に保護します。
- DeFi/MEV:DeFi活動の急成長に伴い、多くのDeFi業務が暗い森の中でMEV攻撃の標的になっています。この課題を解決するために、FHEは、ビジネスロジックの計算処理を確保しながら、ポジション数量、清算ライン、取引スリッページなど、開示されたくないDeFiの機密データを効果的に保護することができます。FHEを適用することで、オンチェーンDeFiの健康状態を大幅に改善することができ、それによってMEVの有害な行動の頻度を大幅に減らすことができます。
- AI: AI モデルのトレーニングは、データセットに依存しています。トレーニングに個人データを使用する場合、個々の機密データの安全性を確保することが第一の前提条件になります。このため、FHEテクノロジーは、AIモデルで個々のプライバシーデータをトレーニングするための理想的なソリューションになります。これにより、AIは暗号化されたデータを処理できるため、個人の機密情報を公開することなくトレーニングプロセスを完了できます。
FHEのコミュニティでの認知度
テクノロジーの開発は、そのハードコアな機能だけに依存しているわけではありません。技術の成熟と継続的な進歩を達成するためには、一貫した学術研究と開発の支援と、コミュニティの力の積極的な構築が必要です。この点で、FHEは暗号の分野における聖杯と見なされており、その可能性と価値は広く認識されています。2020年、Vitalik Buterin氏は「Exploring Fully Homomorphic Encryption」という記事でFHE技術を高く評価し、支持しました。最近、彼はソーシャルメディアで再び支持を表明し、彼の立場を強化し、FHE技術の開発のためのより多くのリソースと力を求めました。それに対応して、新しいプロジェクト、非営利の研究・教育機関、継続的に注入される市場資金など、すべてが技術爆発の序章を告げているようです。
初期のFHEエコシステムの可能性
FHEエコシステムの初期開発段階では、中核となる基本技術サービス会社である座間と、待望の高品質プロジェクトであるFhenixに加えて、当社の深い理解と注目に値する一連の同様に優れたプロジェクトがあります。
- 日焼け止め:自社開発のFHEコンパイラを通じて、FHE変換用の従来のプログラミング言語をサポートし、FHE暗号文に対応する分散型ストレージを設計し、最終的にWeb3アプリケーション用のSDKの形式でFHE機能を出力します。
- Mind Network:EigenLayerのリステーキングメカニズムと組み合わせることで、AIおよびDePINネットワークのセキュリティを拡張するための専用のFHEネットワークです。
- PADO Labs:ZKPとFHEを統合したzkFHEを立ち上げ、その上に分散型コンピューティングネットワークを構築。
- Arcium: 以前は Solana のプライバシー プロトコル Elusiv でしたが、最近、FHE を含む並列コンフィデンシャル コンピューティング ネットワークに変わりました。
- Inco Network:座間のfhEVMに基づいて、FHEコンピューティングのコストと効率を最適化し、Layer1の完全なエコシステムを開発することに重点を置いています。
- Treat:Shibaチームと座間が共同で作成し、ShibaエコシステムのFHEレイヤー3の拡張に取り組んでいます。
- Octra: OCaml、AST、ReasonML、C++をベースに開発された、分離実行環境をサポートするFHEネットワーク。
- BasedAI:LLMモデルへのFHE機能の導入を支援する分散ネットワーク。
- Encifher: 以前は BananaHQ でしたが、現在は Rize Labs に改名されていますが、現在は FHE を中心に FHEML に注力しています。
- Privasea:NuLinkのコアチームがZamaのConcrete MLフレームワークを使用して作成したFHEネットワークで、AI分野のML推論プロセスにデータプライバシー保護を実装することを目的としています。
非営利の研究・教育機関には、エコシステム全体の学術研究や教育の普及に貴重なリソースを提供する FHE.org とFHE Onchainを強くお勧めします。
スペースの制約により、FHEエコシステムの優れたプロジェクトをすべてリストアップすることはできませんでした。しかし、このエコシステムには無限の可能性と機会があり、私たちの継続的な探求と発見に値すると信じてください。
結論
私たちは、FHE(完全準同型暗号)技術の将来性を楽観視しており、Fhenixプロジェクトに大きな期待を寄せています。Fhenixメインネットがローンチされ、稼働すると、FHEテクノロジーにより、さまざまなドメインにわたるアプリケーションが強化されると予想されます。私たちは、この革新的で活気に満ちた未来がすぐそこまで来ていると確信しています。
参照
https://github.com/microsoft/SEAL
https://vitalik.eth.limo/general/2020/07/20/homomorphic.html
https://x.com/MessariCrypto/status/1720134959875457352
https://foresightnews.pro/article/detail/59947
陳述：
この記事は[ArkStream Capital]から転載されたもので、原題は「ArkStream Capital:FHEトラックに投資する理由」であり、著作権は原作者[Ris]に帰属しますので、転載に異議がある場合は、 Gate Learn Teamにご連絡ください。
免責事項:この記事で表明された見解や意見は、著者の個人的な見解を表しているにすぎず、投資アドバイスを構成するものではありません。
記事の他の言語版はGate Learnチームによって翻訳されており、 Gate.io で言及されていない場合、翻訳された記事を複製、配布、または盗用することはできません。
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ブロックチェーン業界が急速に進化・発展し続ける中、ゼロ知識証明(ZKP)、マルチパーティ計算(MPC)、完全準同型暗号化(FHE)など、一連の最先端の暗号技術が登場しています。これらの技術は、ZKPとRollupソリューションを組み合わせてブロックチェーンの「三角形のジレンマ」問題に対処したり、MPCと公開鍵・秘密鍵システムを組み合わせることでユーザーインターフェースの大量導入を促進したりするなど、さまざまな場面で広く利用されています。暗号の聖杯の一つとされるFHEは、暗号化されたデータを復号することなく、第三者が任意の数の演算や計算を行うことができるというユニークな特徴により、コンポーザブルなオンチェーンのプライバシー計算が可能となり、複数の分野やシナリオに新たな可能性をもたらします。
FHEの概要
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理解を助けるために、暗号化アルゴリズムとして最も単純な線形関数を選択し、加法準同型と乗法準同型を1回の操作で説明します。もちろん、実際のFHEでは、より複雑な数学的アルゴリズムがいくつも使われており、これらのアルゴリズムは大量の計算リソース(CPUやメモリ)を必要とします。
FHEの数学的原理は深遠で複雑ですが、ここでは掘り下げません。準同型暗号の分野では、FHEに加えて、部分準同型暗号とやや準同型暗号もあることに言及する価値があります。主な違いは、サポートする操作の種類と許可する操作の数にありますが、暗号化されたデータの計算と操作も同様に有効になります。ただし、内容を簡潔にするために、ここでは詳しく説明しません。
FHE業界では、多くの有名企業が研究開発に参加していますが、Microsoftと座間は優れたオープンソース製品(コードライブラリ)で際立っており、比類のない使いやすさと影響力を強調しています。これらは、開発者に安定した効率的なFHE実装を提供し、FHEテクノロジーの継続的な開発と幅広い適用を大幅に促進します。
Microsoft Research によって細心の注意を払って作成された Microsoft の SEAL: FHE ライブラリは、完全準同型暗号化だけでなく、部分準同型暗号化もサポートしています。SEAL は効率的な C++ インターフェースを提供し、多数の最適化アルゴリズムと手法を統合することで、計算パフォーマンスと効率を大幅に向上させます。
Zama's TFHE: 高性能な完全準同型暗号に重点を置いたオープンソースライブラリ。TFHEは、C言語インターフェースを介してサービスを提供し、一連の高度な最適化手法とアルゴリズムを適用して、より高速な計算速度とリソース消費の低減を実現することを目指しています。
最も単純化された考え方によると、FHEを体験する操作プロセスは大まかに次のようになります。
- キーの生成: FHE ライブラリ/フレームワークを使用して、公開キーと秘密キーのペアを生成します。
- データの暗号化: 公開キーを使用して、FHE 計算で処理する必要があるデータを暗号化します。
- 準同型計算の実行: FHEライブラリが提供する準同型計算関数を使用して、加算、乗算など、暗号化されたデータに対してさまざまな計算操作を実行します。
- 復号化結果: 計算結果を表示する必要がある場合、正当なユーザーは秘密キーを使用して計算結果を復号化します。
完全準同型暗号(FHE)の実践では、復号鍵の管理戦略(生成、流通、使用など)が重要です。暗号化されたデータに対する計算と操作の結果は、特定の時間および特定のシナリオで使用するために復号化する必要があるため、復号化キーは、元のデータと処理されたデータの安全性と整合性を確保するためのコアになります。復号化キーの管理計画は、多くの点で従来のキー管理と似ています。ただし、FHEの明確な性質により、より厳密で詳細な戦略を設計できます。
ブロックチェーンにとって、分散化、透明性、不変性という特徴から、TMPC(Threshold Multi-Party Computation)の導入は潜在的に強力な選択肢となります。この方式では、複数の参加者が共同で復号鍵を管理・制御することができ、あらかじめ設定された閾値数(参加者数)に達した場合にのみ、データの復号化に成功します。これにより、鍵管理のセキュリティが強化されるだけでなく、単一のノードが侵害されるリスクが軽減され、ブロックチェーン環境でのFHEの適用が強力に保証されます。
fhEVMで基盤を築く
侵入を最小限に抑えるという観点から、ブロックチェーンに完全準同型暗号化(FHE)を実装する理想的な方法は、軽量性と柔軟性を確保するために、共通のスマートコントラクトコードライブラリとしてカプセル化することです。ただし、このアプローチの前提条件は、スマート コントラクト仮想マシンが、FHE で必要な複雑な数学演算と暗号化演算の特定の命令セットを事前にサポートする必要があることです。仮想マシンがこれらの要件を満たせない場合は、仮想マシンのコアアーキテクチャを掘り下げてカスタマイズと変換を行い、FHEアルゴリズムの要件に適応させ、シームレスな統合を実現する必要があります。
長い間広く採用され、検証されてきた仮想マシンとして、イーサリアム仮想マシン(EVM)は当然、FHEを実装するための最初の選択肢になります。しかし、この分野の実務家は少ないです。その中で、改めて気づいたのが座間社のオープンソースTFHEです。実際、座間は基本的なTFHEライブラリを提供するだけでなく、FHE技術を人工知能とブロックチェーンの分野に応用することに焦点を当てたテクノロジー企業として、Concrete MLとfhEVMという2つの重要なオープンソース製品を立ち上げました。Concrete MLは、機械学習におけるプライバシー計算に焦点を当てています。Concrete MLを通じて、データサイエンティストやML担当者は、プライバシー保護を前提に機密データに関する機械学習モデルをトレーニングおよび推論できるため、プライバシー漏洩を心配することなくデータリソースを最大限に活用できます。別の製品であるfhEVMは、Solidityに実装されたプライバシー計算をサポートする完全準同型EVMです。fhEVMを使用すると、開発者はイーサリアムのスマートコントラクトで完全準同型暗号化技術を使用して、プライバシー保護と安全な計算を実現できます。
fhEVMのドキュメントを読むと、fhEVMのコア機能は次のとおりです。
- fhEVM: 非 EVM バイトコード・レベルでは、コンパイル済みの Zama オープンソース FHE ライブラリの複数の異なる状態を統合することにより、組み込み関数の形式で FHE 運用をサポートします。さらに、FHE が FHE 暗号文を保存、読み取り、書き込み、検証するために、特別な EVM メモリとストレージ領域が特別に構築されています。
- 分散閾値プロトコルに基づいて設計された復号メカニズム:複数のユーザーおよび複数のコントラクト間で暗号化されたデータを混合するためのグローバルFHEキーと、チェーン上の暗号化されたキーストレージ、および閾値セキュアコンピューティングスキームを使用して複数の検証者間で復号キーを共有するための非同期暗号化メカニズムをサポートします。
- 開発者の敷居を下げるSolidityコントラクトライブラリ:FHEの暗号化データ型、操作タイプ、復号化呼び出し、暗号化出力などを設計します。
座間のfhEVMは、ブロックチェーンアプリケーションにおけるFHE技術の応用のための確かな出発点を提供します。ただし、座間が主に技術開発に重点を置いていることを考えると、そのソリューションは技術レベルに傾いており、エンジニアリングランディングと商用アプリケーションの考え方は比較的少なくなっています。そのため、fhEVMを実用化する過程で、技術的な閾値や性能最適化の問題など、さまざまな予期せぬ課題に直面する可能性があります。
FHEロールアップによるエコシステムの構築
スタンドアロンのfhEVMは、単独ではプロジェクトや完全なエコシステムを構成することはできません。イーサリアムのエコシステム内の多様なクライアントの1つのようなものです。独立したプロジェクトとしての地位を確立するには、fhEVMはパブリックチェーンレベルのアーキテクチャに依存するか、レイヤー2/レイヤー3ソリューションを採用する必要があります。FHEパブリックチェーンの開発の方向性は、必然的に、分散型検証ノード間のFHEコンピューティングリソースの冗長性と浪費を削減する方法を解決する必要があります。逆に、パブリックチェーンの実行層として本来存在するLayer2/Layer3ソリューションは、計算作業を少数のノードに割り当てることができるため、計算オーバーヘッドの桁違いが大幅に削減されます。そこで、Fhenixはパイオニアとして、fhEVMとRollup技術の組み合わせを積極的に検討し、高度なFHE-RollupsタイプのLayer2ソリューションの構築を提案しています。
ZK Rollupsテクノロジーは複雑なZKPメカニズムを含み、検証に必要な証明を生成するために膨大なコンピューティングリソースを必要とし、フルFHEの特性と相まって、ZK Rollupsに基づくFHEロールアップソリューションを直接実装することは多くの課題に直面します。したがって、現段階では、ZK Rollupsと比較して、Fhenixのテクノロジーの選択としてOptimistic Rollupsソリューションを採用する方が実用的で効率的です。
Fhenixのテクノロジースタックには、主にいくつかの重要なコンポーネントが含まれています:Arbitrum Nitroの不正防止機能の亜種で、WebAssemblyで不正防止を行うことができるため、FHEロジックをWebAssemblyにコンパイルして安全に運用することができます。コアライブラリfheOSは、FHEロジックをスマートコントラクトに統合するために必要なすべての機能を提供します。Threshold Service Network(TSN)は、秘密裏に共有されるネットワークキーをホストし、特定のアルゴリズムの秘密分散技術を使用してセキュリティを確保するために複数の部分に分割し、必要に応じてデータを復号化する役割を担う重要なコンポーネントです。
上記の技術スタックに基づいて、Fhenixは最初のパブリックバージョンであるFhenix Frontierをリリースしました。これは多くの制限と不足している機能を備えた初期バージョンですが、スマートコントラクトコードライブラリ、Solidity API、契約開発ツールチェーン(Hardhat / Remixなど)、フロントエンドインタラクションJavaScriptライブラリなどの包括的な使用ガイドをすでに提供しています。これに関心のある開発者やエコシステムプロジェクト関係者は、公式ドキュメントを参照して探索することができます。
チェーンに依存しないFHEコプロセッサ
Fhenixは、FHE-Rollupsに基づいて、さまざまなパブリックチェーン、L2およびL3ネットワークを強化し、FHEコプロセッサに接続してFHE機能を利用できるようにすることを目的として、リレーモジュールを巧みに導入しています。つまり、元のホスト チェーンが FHE をサポートしていない場合でも、FHE の強力な機能を間接的に活用できます。ただし、FHEロールアップの証明チャレンジ期間は通常7日間続くため、FHEの幅広い適用は多少制限されます。この課題を克服するために、FhenixはEigenLayerと連携し、EigenLayerのリステーキングメカニズムを使用して、FHEコプロセッサのサービスに高速で便利なチャネルを提供し、FHEコプロセッサ全体の効率と柔軟性を大幅に向上させます。
FHEコプロセッサーの使用プロセスは単純明快です。
- アプリケーション コントラクトは、ホスト チェーン上の FHE コプロセッサを呼び出して、暗号化された計算操作を実行します。
- リレーコントラクトは要求をキューに入れます
- リレーノードはリレーコントラクトを監視し、専用のFhenixロールアップにコールを転送します。
- FHE ロールアップは FHE 計算操作を実行します
- しきい値ネットワークは出力を復号化します
- リレーノードは、結果と楽観的証明をコントラクトに返します。
- コントラクトは楽観的証明を検証し、結果を呼び出し元に送信します。
- アプリケーションコントラクトは、コール結果と連動してコントラクトの実行を続行します。
Fhenix参加ガイド
開発者であれば、Fhenixのドキュメントを掘り下げ、これらのドキュメントに基づいて独自のFHEベースのアプリケーションを開発し、実際のアプリケーションでの可能性を探ることができます。
ユーザーの方は、FhenixのFHE-Rollupsが提供するdAppsを体験し、FHEがもたらすデータセキュリティとプライバシー保護を感じてみてはいかがでしょうか。
研究者の方は、Fhenixのドキュメントをよく読み、FHEの原理、技術的な詳細、アプリケーションの見通しを深く理解し、研究分野でより価値のある貢献をすることを強くお勧めします。
FHEの最適なアプリケーションシナリオ
FHEテクノロジーは、特にホールチェーンゲーム、DeFi、AIの分野で、幅広いアプリケーションの見通しを示しています。私たちは、これらの分野で大きな開発の可能性と幅広い応用空間を持っていると固く信じています。
- プライバシーが保護されたチェーン全体のゲーム:FHEテクノロジーは、ゲーム経済における金融取引とプレーヤーの操作に強力な暗号化保証を提供し、リアルタイムの操作行動を効果的に防止し、ゲームの公平性と正義を保証します。同時に、FHEはプレイヤーの活動を匿名化できるため、金融資産やプレイヤーの個人情報漏洩のリスクを大幅に軽減し、プレイヤーのプライバシーとセキュリティを完全に保護します。
- DeFi/MEV:DeFi活動の急成長に伴い、多くのDeFi業務が暗い森の中でMEV攻撃の標的になっています。この課題を解決するために、FHEは、ビジネスロジックの計算処理を確保しながら、ポジション数量、清算ライン、取引スリッページなど、開示されたくないDeFiの機密データを効果的に保護することができます。FHEを適用することで、オンチェーンDeFiの健康状態を大幅に改善することができ、それによってMEVの有害な行動の頻度を大幅に減らすことができます。
- AI: AI モデルのトレーニングは、データセットに依存しています。トレーニングに個人データを使用する場合、個々の機密データの安全性を確保することが第一の前提条件になります。このため、FHEテクノロジーは、AIモデルで個々のプライバシーデータをトレーニングするための理想的なソリューションになります。これにより、AIは暗号化されたデータを処理できるため、個人の機密情報を公開することなくトレーニングプロセスを完了できます。
FHEのコミュニティでの認知度
テクノロジーの開発は、そのハードコアな機能だけに依存しているわけではありません。技術の成熟と継続的な進歩を達成するためには、一貫した学術研究と開発の支援と、コミュニティの力の積極的な構築が必要です。この点で、FHEは暗号の分野における聖杯と見なされており、その可能性と価値は広く認識されています。2020年、Vitalik Buterin氏は「Exploring Fully Homomorphic Encryption」という記事でFHE技術を高く評価し、支持しました。最近、彼はソーシャルメディアで再び支持を表明し、彼の立場を強化し、FHE技術の開発のためのより多くのリソースと力を求めました。それに対応して、新しいプロジェクト、非営利の研究・教育機関、継続的に注入される市場資金など、すべてが技術爆発の序章を告げているようです。
初期のFHEエコシステムの可能性
FHEエコシステムの初期開発段階では、中核となる基本技術サービス会社である座間と、待望の高品質プロジェクトであるFhenixに加えて、当社の深い理解と注目に値する一連の同様に優れたプロジェクトがあります。
- 日焼け止め:自社開発のFHEコンパイラを通じて、FHE変換用の従来のプログラミング言語をサポートし、FHE暗号文に対応する分散型ストレージを設計し、最終的にWeb3アプリケーション用のSDKの形式でFHE機能を出力します。
- Mind Network:EigenLayerのリステーキングメカニズムと組み合わせることで、AIおよびDePINネットワークのセキュリティを拡張するための専用のFHEネットワークです。
- PADO Labs:ZKPとFHEを統合したzkFHEを立ち上げ、その上に分散型コンピューティングネットワークを構築。
- Arcium: 以前は Solana のプライバシー プロトコル Elusiv でしたが、最近、FHE を含む並列コンフィデンシャル コンピューティング ネットワークに変わりました。
- Inco Network:座間のfhEVMに基づいて、FHEコンピューティングのコストと効率を最適化し、Layer1の完全なエコシステムを開発することに重点を置いています。
- Treat:Shibaチームと座間が共同で作成し、ShibaエコシステムのFHEレイヤー3の拡張に取り組んでいます。
- Octra: OCaml、AST、ReasonML、C++をベースに開発された、分離実行環境をサポートするFHEネットワーク。
- BasedAI:LLMモデルへのFHE機能の導入を支援する分散ネットワーク。
- Encifher: 以前は BananaHQ でしたが、現在は Rize Labs に改名されていますが、現在は FHE を中心に FHEML に注力しています。
- Privasea:NuLinkのコアチームがZamaのConcrete MLフレームワークを使用して作成したFHEネットワークで、AI分野のML推論プロセスにデータプライバシー保護を実装することを目的としています。
非営利の研究・教育機関には、エコシステム全体の学術研究や教育の普及に貴重なリソースを提供する FHE.org とFHE Onchainを強くお勧めします。
スペースの制約により、FHEエコシステムの優れたプロジェクトをすべてリストアップすることはできませんでした。しかし、このエコシステムには無限の可能性と機会があり、私たちの継続的な探求と発見に値すると信じてください。
結論
私たちは、FHE(完全準同型暗号)技術の将来性を楽観視しており、Fhenixプロジェクトに大きな期待を寄せています。Fhenixメインネットがローンチされ、稼働すると、FHEテクノロジーにより、さまざまなドメインにわたるアプリケーションが強化されると予想されます。私たちは、この革新的で活気に満ちた未来がすぐそこまで来ていると確信しています。
参照
https://github.com/microsoft/SEAL
https://vitalik.eth.limo/general/2020/07/20/homomorphic.html
https://x.com/MessariCrypto/status/1720134959875457352
https://foresightnews.pro/article/detail/59947
陳述：
この記事は[ArkStream Capital]から転載されたもので、原題は「ArkStream Capital:FHEトラックに投資する理由」であり、著作権は原作者[Ris]に帰属しますので、転載に異議がある場合は、 Gate Learn Teamにご連絡ください。
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