方舟资本:为何选择在FHE领域进行投资?

方舟资本:为何选择在FHE领域进行投资?
方舟资本:为何选择在FHE领域进行投资?

密码学技术在信息安全和隐私保护领域发挥重要作用。其中,全同态加密(FHE)是一种前沿的密码学技术,允许对加密数据进行无限次的计算和操作。微软和Zama是该领域的知名企业,它们提供了高效和稳定的FHE实现,推动了FHE技术的发展和应用。微软的SEAL是一款支持FHE的库,提供了高效的C++接口,而Zama的TFHE是一个专注于高性能全同态加密的开源库。为了实现FHE在区块链上的应用,需要引入阈值的多方安全计算方案。具体实现方案是将FHE封装为通用的智能合约代码库,并在智能合约虚拟机中支持FHE所需的复杂数学运算和加密操作。EVM是一个广泛采用的虚拟机,对于实现FHE的应用而言是首选。Zama的fhEVM是一个支持Solidity实现隐私计算的全同态EVM。fhEVM提供了FHE的操作支持和解密机制,并降低了开发门槛。然而,fhEVM本身并不能单独构成一个完整的生态体系,需要依托于公链级别的架构或采用Layer 2/Layer 3的解决方案。构建FHE-Rollups生态是实现FHE在区块链上应用的一种途径。Fhenix发布了首个公开版本Fhenix Frontier,这是一个基于Rollup技术的Layer 2解决方案。由于ZK Rollups技术涉及复杂的零知识证明机制,并且需要大量计算资源来生成验证所需的证明,因此直接实现基于ZK Rollups的FHE-Rollups方案面临许多挑战。因此,在目前阶段,相比于ZK Rollups,采用Optimistic Rollups方案作为Fhenix的技术选择更为实际和高效。

Fhenix的技术栈主要包括以下几个关键组件:Arbitrum Nitro’s fraud prover的变种,它可以在WebAssembly进行欺诈证明,因此,FHE逻辑可以先编译成WebAssembly进行安全运行。核心库fheOS提供了将FHE逻辑集成到智能合约中所需的所有功能。阈值服务网络(TSN)是另一个重要组件,它托管着秘密共享的网络密钥,使用特定算法的秘密共享技术将其分割成多份来确保安全性,并且在必要时负责解密数据等任务。

基于上述的技术栈,Fhenix发布了首个公开版本Fhenix Frontier。尽管这是有不少限制和功能缺失的早期版本,但它已经全方位提供了智能合约代码库、Solidity API、合约开发工具链(如Hardhat/Remix)、前端交互JavaScript库等的使用说明。对此感兴趣的开发者和生态项目方可以参考官方文档进行探索。

在FHE-Rollups的基础上,Fhenix巧妙地引入了Relay模块,旨在赋能各类公链、L2及L3网络,使得它们能够接入FHE Coprocessors使用FHE功能。这意味着,即便原先的Host Chain并不支持FHE,现在也能间接享受到FHE的强大功能。然而,由于FHE-Rollups的证明挑战期通常长达7天,这在一定程度上限制了FHE的广泛应用。为了克服这一挑战,Fhenix联手EigenLayer,通过EigenLayer的Restaking机制,为FHE Coprocessors的服务提供了更为快速方便的通道,极大地提升了整个FHE Coprocessors的效率和灵活性。

FHE Coprocessors的使用流程简单明了:
1. 应用合约在Host Chain上调用FHE Coprocessor执行加密计算操作
2. Relay合约排队请求
3. Relay节点监听Relay合约并将调用转发至专用的Fhenix Rollup
4. FHE Rollup执行FHE计算操作
5. 阈值网络解密输出
6. Relay节点将结果和乐观证明回传给合约
7. 合约验证乐观证明并将结果发送给调用方
8. 应用合约结合调用结果继续执行合约

如果你是一名开发者,你可以深入研究Fhenix的资料文档,并基于这些文档开发属于你自己的FHE型应用,以探索其在实际应用中的潜力。如果你是一名用户,不妨尝试体验Fhenix的FHE-Rollups所提供的dApps,感受FHE带来的数据安全性和隐私保护。如果你是一名研究员,强烈推荐你仔细阅读Fhenix的资料文档,深入了解FHE的原理、技术细节和应用前景,以便在你的研究领域内做出更有价值的贡献。

FHE技术展现出了广泛的应用前景,��别是在全链游戏、DeFi以及AI等领域。我们坚信其在这些领域拥有巨大的发展潜力和广阔的应用空间。FHE被成为加密学界的圣杯,其潜力与价值早已被广泛认可。Fhenix的主网发布和正式上线将进一步推动FHE技术的发展,为不同领域的应用提供提升的机会。

除了Fhenix,FHE生态中还有其他一些优秀的项目。例如Sunscreen通过自助研发构建的FHE编译器,支持传统编程语言进行FHE转换;Mind Network结合EigenLayer的Restaking机制,专门为AI和DePIN网络扩展安全性的FHE网络;PADO Labs推出融合ZKP和FHE的zkFHE,并在其上构建的去中心化计算网络等等。

总之,FHE技术的前景非常乐观,Fhenix作为一个有潜力的项目也备受期待。FHE生态中还有许多其他优秀的项目,值得我们深入了解和关注。

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