Nguồn: ArkStream Capital
Lời nói đầu
Trong quá khứ, công nghệ mật mã đã đóng vai trò quyết định trong sự tiến bộ của nền văn minh nhân loại, đặc biệt là trong lĩnh vực công nghệ thông tin đã đóng một vai trò không thể thay thế. Nó không chỉ cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho việc truyền và lưu trữ dữ liệu trong nhiều lĩnh vực khác nhau, mà hệ thống khóa công khai và riêng tư mã hóa bất đối xứng và chức năng băm đã được Satoshi Nakamoto tích hợp một cách sáng tạo vào năm 2008 để thiết kế một giải pháp cho việc chi tiêu gấp đôi. Cơ chế của vấn đề đã thúc đẩy sự ra đời của Bitcoin, một loại tiền kỹ thuật số mang tính cách mạng và mở ra một kỷ nguyên mới của ngành công nghiệp blockchain.
Với sự phát triển không ngừng và nhanh chóng của ngành công nghiệp chuỗi khối, một loạt công nghệ mã hóa tiên tiến tiếp tục xuất hiện, bao gồm bằng chứng không kiến thức (ZKP), tính toán nhiều bên (MPC) và đồng cấu hình hoàn toàn. mã hóa (FHE), v.v. là nổi bật nhất. Các công nghệ này đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều tình huống, chẳng hạn như ZKP kết hợp với giải pháp Rollup để giải quyết vấn đề “tam giác không thể” của blockchain và MPC kết hợp với hệ thống khóa chung và khóa riêng để thúc đẩy ứng dụng quy mô lớn của cổng thông tin người dùng (Nhận nuôi đại chúng). Đối với mã hóa đồng hình hoàn toàn FHE, được coi là một trong những chén thánh của mật mã, các đặc điểm độc đáo của nó cho phép bên thứ ba thực hiện bất kỳ số lượng tính toán và thao tác nào trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu đó, nhờ đó đạt được quyền riêng tư tổng hợp trên chuỗi điện toán mang lại những khả năng mới cho nhiều lĩnh vực và kịch bản.
Tổng quan nhanh về FHE
Khi đề cập đến FHE (Mã hóa hoàn toàn đồng hình), trước tiên chúng ta có thể hiểu ý nghĩa đằng sau tên của nó. nghĩa. Trước hết, HE là viết tắt của công nghệ mã hóa đồng hình. Tính năng cốt lõi của nó là cho phép tính toán và thực hiện các thao tác trên bản mã và các thao tác này có thể được ánh xạ trực tiếp tới bản rõ, nghĩa là các đặc tính toán học của dữ liệu được mã hóa không thay đổi. Chữ "F" trong FHE có nghĩa là tính đồng hình này đã đạt đến một cấp độ hoàn toàn mới, cho phép tính toán và thao tác không giới hạn trên dữ liệu được mã hóa.

Để giúp hiểu rõ hơn, chúng tôi chọn Hàm tuyến tính đơn giản nhất đóng vai trò như một thuật toán mã hóa và các phép đồng cấu cộng và nhân được minh họa kết hợp với một thao tác duy nhất. Tất nhiên, FHE thực tế sử dụng một loạt các thuật toán toán học phức tạp hơn và những thuật toán này đòi hỏi rất cao về tài nguyên máy tính (CPU và bộ nhớ).

Mặc dù các nguyên tắc toán học của FHE rất sâu sắc Nó phức tạp nhưng chúng ta sẽ không đi sâu vào chi tiết ở đây. Điều đáng nói là trong lĩnh vực mã hóa đồng cấu, ngoài FHE còn có hai dạng mã hóa đồng cấu một phần và mã hóa đồng cấu một phần. Sự khác biệt chính của chúng nằm ở loại hoạt động mà chúng hỗ trợ và số lượng hoạt động được phép, nhưng chúng cũng cung cấp khả năng thực hiện các phép tính và hoạt động trên dữ liệu được mã hóa. Tuy nhiên, để giữ nội dung ngắn gọn, chúng tôi sẽ không thảo luận sâu ở đây.
Trong ngành FHE, mặc dù có nhiều công ty nổi tiếng tham gia nghiên cứu và phát triển, Microsoft và Zama đã nêu bật khả năng sử dụng và tầm ảnh hưởng vô song của họ bằng các sản phẩm nguồn mở (thư viện mã) tuyệt vời của họ. Chúng cung cấp cho các nhà phát triển khả năng triển khai FHE ổn định và hiệu quả, đồng thời những đóng góp này đã thúc đẩy đáng kể sự phát triển liên tục và ứng dụng rộng rãi của công nghệ FHE.
SEAL của Microsoft: một thư viện FHE được Microsoft Research xây dựng cẩn thận, không chỉ hỗ trợ mã hóa đồng cấu hoàn toàn mà còn tương thích với mã hóa đồng cấu một phần. SEAL cung cấp giao diện C++ hiệu quả và cải thiện đáng kể hiệu suất và hiệu quả tính toán bằng cách tích hợp nhiều thuật toán và công nghệ tối ưu hóa.
TFHE của Zama: là một thư viện mã nguồn mở tập trung vào mã hóa đồng cấu hoàn toàn hiệu suất cao. TFHE cung cấp dịch vụ thông qua giao diện ngôn ngữ C và sử dụng một loạt công nghệ và thuật toán tối ưu hóa tiên tiến để đạt được tốc độ tính toán nhanh hơn và tiêu thụ tài nguyên thấp hơn.
Theo ý tưởng đơn giản nhất thì quy trình hoạt động trải nghiệm FHE đại khái như sau:
Tạo khóa: Sử dụng thư viện/khung FHE để tạo một cặp khóa chung và khóa riêng.
Mã hóa dữ liệu: Sử dụng khóa chung để mã hóa dữ liệu cần xử lý bằng phép tính FHE.
Thực hiện các phép tính đồng cấu: Sử dụng các hàm tính toán đồng cấu do thư viện FHE cung cấp để thực hiện các phép tính khác nhau trên dữ liệu được mã hóa, chẳng hạn như cộng, nhân, v.v.
Giải mã kết quả: Khi bạn cần xem kết quả tính toán, người dùng hợp pháp sẽ sử dụng khóa riêng để giải mã kết quả tính toán.
Trong thực tế của FHE, sơ đồ quản lý các khóa giải mã (tạo, lưu thông và sử dụng, v.v.) là đặc biệt quan trọng. Do kết quả tính toán và vận hành của dữ liệu được mã hóa cần được giải mã để sử dụng vào những thời điểm và tình huống nhất định nên khóa giải mã trở thành cốt lõi để đảm bảo tính bảo mật và toàn vẹn của dữ liệu gốc và dữ liệu đã xử lý. Về việc quản lý khóa giải mã, sơ đồ này thực sự có nhiều điểm tương đồng với quản lý khóa truyền thống, nhưng do tính đặc thù của FHE, một chiến lược chi tiết và chặt chẽ hơn cũng có thể được thiết kế.
Đối với blockchain, do đặc tính phân quyền, minh bạch và không giả mạo, nên sơ đồ tính toán an toàn đa bên (Threshold Multi-Party Computation, TMPC) đưa ra các ngưỡng là một Lựa chọn rất tiềm năng. Sơ đồ này cho phép nhiều người tham gia cùng quản lý và kiểm soát khóa giải mã và chỉ khi đạt đến số ngưỡng đặt trước (tức là số lượng người tham gia), dữ liệu mới có thể được giải mã thành công. Điều này không chỉ có thể cải thiện tính bảo mật của việc quản lý khóa mà còn giảm nguy cơ một nút đơn lẻ bị xâm phạm, mang lại sự đảm bảo mạnh mẽ cho ứng dụng FHE trong môi trường blockchain.
Đặt nền tảng của fhEVM
Từ góc độ giảm thiểu sự xâm nhập, cách lý tưởng nhất để hiện thực hóa ứng dụng FHE trên blockchain là Encapsulated như một thư viện mã hợp đồng thông minh phổ quát để đảm bảo tính di động và linh hoạt. Tuy nhiên, tiền đề của giải pháp này là máy ảo hợp đồng thông minh phải hỗ trợ bộ hướng dẫn cụ thể của các phép toán phức tạp và các phép toán mật mã mà FHE yêu cầu trước. Nếu máy ảo không thể đáp ứng các yêu cầu này, kiến trúc cốt lõi của máy ảo phải được tùy chỉnh và chuyển đổi để thích ứng với nhu cầu của thuật toán FHE nhằm đạt được sự tích hợp liền mạch.
Là một máy ảo được áp dụng rộng rãi và đã được chứng minh từ lâu, EVM nghiễm nhiên trở thành lựa chọn hàng đầu để triển khai FHE. Tuy nhiên, có rất ít người thực hành trong lĩnh vực này. Trong số đó, một lần nữa chúng tôi nhận thấy công ty Zama đã mở nguồn TFHE. Hóa ra Zama không chỉ cung cấp thư viện TFHE cơ bản mà với tư cách là một công ty công nghệ tập trung ứng dụng công nghệ FHE vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và blockchain, họ còn cho ra mắt hai sản phẩm nguồn mở quan trọng: Concrete ML và fhEVM. Concrete ML tập trung vào tính toán quyền riêng tư của máy học. Thông qua Concrete ML, các nhà khoa học dữ liệu và người thực hành ML có thể đào tạo và suy luận các mô hình học máy trên dữ liệu nhạy cảm đồng thời bảo vệ quyền riêng tư, từ đó tận dụng tối đa tài nguyên dữ liệu mà không lo rò rỉ quyền riêng tư. Một sản phẩm khác, fhEVM, là một EVM đồng hình hoàn toàn hỗ trợ Solidity cho điện toán bảo mật. fhEVM cho phép các nhà phát triển sử dụng công nghệ mã hóa đồng nhất hoàn toàn trong hợp đồng thông minh Ethereum để đạt được sự bảo vệ quyền riêng tư và tính toán an toàn.
Khi đọc thông tin về fhEVM, chúng tôi hiểu rằng các tính năng cốt lõi của fhEVM là:
-
fhEVM: Ở cấp mã byte không phải EVM, hỗ trợ vận hành FHE được cung cấp dưới dạng các hàm nhúng bằng cách tích hợp nhiều hợp đồng được biên dịch trước ở các trạng thái khác nhau của thư viện FHE nguồn mở Zama. Ngoài ra, một vùng lưu trữ và bộ nhớ EVM cụ thể được tạo riêng cho FHE để lưu trữ, đọc, ghi và xác minh bản mã FHE;
Được thiết kế dựa trên giao thức ngưỡng phân tán. khóa FHE toàn cầu để trộn dữ liệu được mã hóa giữa nhiều người dùng và nhiều hợp đồng cũng như lưu trữ khóa mã hóa trên chuỗi, cũng như mã hóa không đồng bộ để chia sẻ khóa giải mã với sơ đồ điện toán bảo mật nhiều bên giữa nhiều cơ chế xác minh;
Thư viện hợp đồng vững chắc giúp hạ thấp ngưỡng cho các nhà phát triển: thiết kế các loại dữ liệu được mã hóa, loại hoạt động, lệnh gọi giải mã và đầu ra được mã hóa của FHE;
li>
FhEVM của Zama cung cấp một điểm khởi đầu vững chắc cho công nghệ FHE trong các ứng dụng blockchain. Tuy nhiên, vì Zama chủ yếu tập trung vào nghiên cứu và phát triển công nghệ nên các giải pháp của nó ở cấp độ kỹ thuật cao hơn và trong việc triển khai kỹ thuật thì tương đối ít suy nghĩ về các ứng dụng thương mại. Do đó, trong quá trình đưa fhEVM vào ứng dụng thực tế, nó có thể gặp phải nhiều thách thức bất ngờ khác nhau, bao gồm nhưng không giới hạn ở các vấn đề về ngưỡng kỹ thuật và tối ưu hóa hiệu suất.
Xây dựng FHE-Rollups sinh thái
Bản thân fhEVM đơn giản không tạo thành một dự án hay một hệ sinh thái hoàn chỉnh, nó giống như Một trong những những khách hàng đa dạng nhất trong hệ sinh thái Ethereum. Để tồn tại như một dự án độc lập, fhEVM phải dựa vào kiến trúc cấp chuỗi công cộng hoặc áp dụng các giải pháp Layer2/Layer3. Hướng phát triển của chuỗi công khai FHE chắc chắn sẽ giải quyết cách giảm sự dư thừa và lãng phí tài nguyên máy tính FHE giữa các nút xác thực phân tán. Ngược lại, giải pháp Layer2/Layer3, vốn tồn tại dưới dạng lớp thực thi của chuỗi công cộng, có thể phân bổ công việc tính toán cho một số nút, giúp giảm đáng kể mức độ chi phí tính toán. Vì lý do này, Fhenix, với tư cách là người tiên phong, tích cực khám phá sự kết hợp giữa công nghệ fhEVM và Rollup, đồng thời đề xuất xây dựng giải pháp FHE-Rollups Layer 2 tiên tiến.
Xét rằng công nghệ ZK Rollups bao gồm các cơ chế ZKP phức tạp và yêu cầu tài nguyên điện toán khổng lồ để tạo ra bằng chứng cần thiết cho việc xác minh, kết hợp với các đặc điểm của chính FHE đầy đủ, việc triển khai trực tiếp giải pháp FHE-Rollups dựa trên ZK Rollups sẽ Đối mặt với nhiều thách thức. Do đó, ở giai đoạn hiện tại, so với ZK Rollups, việc áp dụng giải pháp Optimistic Rollups là lựa chọn công nghệ của Fhenix sẽ thực tế và hiệu quả hơn.
Bộ công nghệ của Fenix chủ yếu bao gồm các thành phần chính sau: một biến thể của công cụ chứng minh gian lận của Arbitrum Nitro, có thể thực hiện bằng chứng gian lận trong WebAssembly. Do đó, logic FHE có thể được biên dịch vào WebAssembly trước tiên để vận hành an toàn. Thư viện lõi fheOS cung cấp tất cả các chức năng cần thiết để tích hợp logic FHE vào hợp đồng thông minh. Mạng dịch vụ ngưỡng (TSN) là một thành phần quan trọng khác. Nó lưu trữ các khóa mạng được chia sẻ bí mật, chia chúng thành nhiều phần chia sẻ bằng công nghệ chia sẻ bí mật dành riêng cho thuật toán để đảm bảo an ninh và chịu trách nhiệm thực hiện các tác vụ như giải mã dữ liệu khi cần thiết.

Dựa trên ngăn xếp công nghệ trên , Fhenix đã phát hành phiên bản công khai đầu tiên của mình, Fhenix Frontier. Mặc dù đây là phiên bản đầu tiên có nhiều hạn chế và thiếu chức năng nhưng nó đã cung cấp hướng dẫn toàn diện về cách sử dụng thư viện mã hợp đồng thông minh, API Solidity, chuỗi công cụ phát triển hợp đồng (như Hardhat/Remix), thư viện JavaScript tương tác front-end, v.v. . Các nhà phát triển và các bên dự án sinh thái quan tâm đến vấn đề này có thể tham khảo tài liệu chính thức để khám phá.
Bộ đồng xử lý FHE của Chain-Agnostics
Dựa trên FHE-Rollups, Fhenix đã khéo léo giới thiệu mô-đun Rơle, nhằm mục đích trao quyền cho nhiều loại chuỗi Công khai khác nhau, L2 và mạng L3 cho phép họ truy cập Bộ đồng xử lý FHE để sử dụng các chức năng FHE. Điều này có nghĩa là ngay cả khi Chuỗi máy chủ ban đầu không hỗ trợ FHE, giờ đây bạn có thể gián tiếp tận hưởng các chức năng mạnh mẽ của FHE. Tuy nhiên, do thời gian thử thách bằng chứng của FHE-Rollups thường kéo dài tới 7 ngày, điều này hạn chế khả năng áp dụng rộng rãi của FHE ở một mức độ nhất định. Để vượt qua thử thách này, Fhenix đã hợp tác với EigenLayer để cung cấp kênh nhanh hơn và thuận tiện hơn cho các dịch vụ của Bộ đồng xử lý FHE thông qua cơ chế Đặt lại của EigenLayer, cải thiện đáng kể hiệu quả và tính linh hoạt của toàn bộ Bộ đồng xử lý FHE.
Quy trình sử dụng Bộ đồng xử lý FHE rất đơn giản và rõ ràng:
Hợp đồng ứng dụng nằm trên Chuỗi máy chủ Gọi Bộ đồng xử lý FHE để thực hiện các hoạt động tính toán được mã hóa
Chuyển tiếp yêu cầu xếp hàng hợp đồng
Nút Chuyển tiếp lắng nghe hợp đồng Chuyển tiếp và chuyển tiếp cuộc gọi đến Bản tổng hợp Fhenix chuyên dụng
FHE Rollup thực hiện các hoạt động tính toán FHE
Đầu ra giải mã mạng ngưỡng
< li>Nút Rơle gửi kết quả và bằng chứng lạc quan trở lại hợp đồng
Hợp đồng xác minh bằng chứng lạc quan và gửi kết quả cho người gọi
< li>Hợp đồng ứng dụng tiếp tục thực hiện hợp đồng dựa trên kết quả cuộc gọi

Hướng dẫn tham gia Fenix
Nếu bạn là nhà phát triển, bạn có thể nghiên cứu kỹ tài liệu của Fhenix và phát triển các ứng dụng loại FHE của riêng mình dựa trên các tài liệu này để khám phá tiềm năng của nó trong các ứng dụng thực tế.
Nếu là người dùng, bạn có thể muốn dùng thử các dApp do FHE-Rollups của Fhenix cung cấp và trải nghiệm tính năng bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư do FHE mang lại.
Nếu bạn là nhà nghiên cứu, chúng tôi khuyên bạn nên đọc kỹ tài liệu của Fhenix để hiểu sâu hơn về các nguyên tắc, chi tiết kỹ thuật và triển vọng ứng dụng của FHE, để có những đóng góp có giá trị hơn trong lĩnh vực nghiên cứu của bạn.
Các kịch bản ứng dụng tốt nhất của FHE
Công nghệ FHE đã cho thấy nhiều triển vọng ứng dụng, đặc biệt là trong các trò chơi toàn chuỗi, DeFi và In như AI, chúng tôi tin chắc rằng nó có tiềm năng phát triển to lớn và không gian ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực này:
Privacy Protected trò chơi toàn chuỗi: Công nghệ FHE cung cấp đảm bảo mã hóa mạnh mẽ cho các giao dịch tài chính và hoạt động của người chơi trong nền kinh tế trò chơi, ngăn chặn hiệu quả việc thao túng thời gian thực và đảm bảo tính công bằng, khách quan của trò chơi. Đồng thời, FHE cũng có thể ẩn danh các hoạt động của người chơi, giảm đáng kể nguy cơ rò rỉ tài sản tài chính và thông tin cá nhân của người chơi, từ đó bảo vệ hoàn toàn quyền riêng tư và bảo mật của người chơi.
DeFi/MEV: Với sự phát triển bùng nổ của hoạt động DeFi, nhiều hoạt động DeFi đã trở thành mục tiêu của các cuộc tấn công MEV trong khu rừng tối. Để giải quyết thách thức này, FHE có thể bảo vệ một cách hiệu quả dữ liệu nhạy cảm không muốn bị rò rỉ trong DeFi, chẳng hạn như số lượng vị trí, dòng thanh lý, trượt giao dịch, v.v., đồng thời đảm bảo tính toán và xử lý logic kinh doanh. Bằng cách áp dụng FHE, sức khỏe của DeFi trên chuỗi có thể được cải thiện đáng kể, từ đó giảm đáng kể tần suất hành vi MEV xấu.
AI: Việc đào tạo các mô hình AI dựa trên các tập dữ liệu. Khi sử dụng dữ liệu cá nhân để đào tạo, việc đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu nhạy cảm của từng cá nhân trở thành điều kiện tiên quyết đầu tiên. Vì lý do này, công nghệ FHE đã trở thành một giải pháp lý tưởng cho việc đào tạo mô hình AI về dữ liệu riêng tư cá nhân. Nó cho phép AI xử lý dữ liệu được mã hóa để hoàn tất quá trình đào tạo mà không tiết lộ bất kỳ thông tin cá nhân nhạy cảm nào.
Sự công nhận của cộng đồng FHE
Sự phát triển của công nghệ không chỉ dựa vào những đặc tính cốt lõi của nó có thể đạt được. Để đạt được sự trưởng thành về công nghệ và tiến bộ liên tục, chúng ta phải dựa vào việc cải tiến liên tục hoạt động nghiên cứu và phát triển học thuật cũng như xây dựng cộng đồng tích cực. Về vấn đề này, FHE đã trở thành chén thánh của mật mã, tiềm năng và giá trị của nó từ lâu đã được công nhận rộng rãi. Năm 2020, Vitalik Buterin đã đánh giá cao và ủng hộ công nghệ FHE trong bài viết "Khám phá mã hóa hoàn toàn đồng hình". Gần đây, ông lại lên tiếng trên mạng xã hội, điều này chắc chắn đã củng cố vị thế này và kêu gọi thêm nguồn lực và sức mạnh để phát triển công nghệ FHE. Tương ứng, các dự án mới, các tổ chức nghiên cứu và giáo dục phi lợi nhuận liên tục xuất hiện và các quỹ thị trường tiếp tục được bơm vào, tất cả những điều này dường như cho thấy khúc dạo đầu cho một cuộc bùng nổ công nghệ sắp bắt đầu.

FHE tiềm năng ban đầu Sinh thái
Trong giai đoạn đầu phát triển hệ sinh thái FHE, bên cạnh các dự án chất lượng cao của công ty dịch vụ công nghệ cơ bản cốt lõi Zama và công ty cao cấp -profile Fhenix, cũng có hàng loạt Dự án nổi bật đáng được chúng ta tìm hiểu và quan tâm sâu sắc:
Kem chống nắng : Trình biên dịch FHE được xây dựng thông qua nghiên cứu và phát triển tự phục vụ, hỗ trợ ngôn ngữ lập trình truyền thống được chuyển đổi sang FHE và bộ lưu trữ phi tập trung văn bản mã hóa FHE tương ứng được thiết kế và cuối cùng các tính năng FHE được xuất ra cho các ứng dụng Web3 dưới dạng SDK
Mạng Tâm trí: Kết hợp với cơ chế Đặt lại của EigenLayer, mạng FHE được thiết kế đặc biệt để mở rộng bảo mật cho mạng AI và DePIN
PADO Labs: ra mắt zkFHE, tích hợp ZKP và FHE, đồng thời xây dựng một mạng máy tính phi tập trung trên đó
PADO Labs: p>
**Arcium : **Trước đây được gọi là giao thức bảo mật Elusiv của Solana, gần đây nó đã được chuyển đổi thành một mạng máy tính bí mật song song kết hợp với FHE
Mạng Inco: Dựa trên fhEVM của Zama, nó tập trung vào tối ưu hóa chi phí và hiệu quả tính toán của FHE, sau đó phát triển Lớp 1 sinh thái hoàn chỉnh
Treat: do nhóm Shiba và Zama cùng xây dựng, dành riêng cho FHE Layer3 nhằm mở rộng hệ sinh thái Shiba
octra: mạng FHE được phát triển dựa trên OCaml, AST, ReasonML và C++ hỗ trợ các môi trường thực thi biệt lập
Dựa trên AI: Mạng phân tán hỗ trợ việc đưa các chức năng FHE vào các mô hình LLM
Encifher: Trước đây là BananaHQ, giờ được đổi tên thành Rize Labs, họ đang xây dựng FHEML xung quanh FHE
Privasea: Mạng FHE do nhóm cốt lõi NuLink xây dựng sử dụng khung Concrete ML của Zama để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu trong quá trình suy luận ML trong lĩnh vực AI
Đối với các tổ chức giáo dục và nghiên cứu phi lợi nhuận, chúng tôi thực sự khuyên dùng FHE.org và FHE Onchain, những nơi cung cấp các nguồn tài nguyên quý giá cho nghiên cứu học thuật và phổ biến giáo dục cho toàn bộ hệ sinh thái.
Do không gian có hạn nên chúng tôi không thể liệt kê hết các dự án nổi bật trong hệ sinh thái FHE. Nhưng hãy tin rằng hệ sinh thái này chứa đựng những tiềm năng và cơ hội vô hạn, đáng để chúng ta tiếp tục tìm hiểu và khám phá chuyên sâu.

Tóm tắt /strong>
Chúng tôi lạc quan về triển vọng của công nghệ FHE và đặt kỳ vọng cao vào dự án Fhenix. Sau khi mạng chính Fhenix được phát hành và ra mắt chính thức, chúng tôi hy vọng rằng các ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau sẽ được cải thiện nhờ công nghệ FHE. Chúng tôi tin chắc rằng tương lai đầy đổi mới và sức sống này đã gần kề.
Tài liệu tham khảo
https://zama.ai/ p>
https://github.com/microsoft/SEAL
https://www.fhenix.io/
https://mindnetwork.xyz/< /p>
https://www.inco.org/
https://x.com/treatsforShib
https://docs.octra.org/ span>
https://x.com/encifherio
https://www.getbased.ai/
https://www.privasea.ai/< /span >
https://x.com/fhe_org
https://x.com/FHEOnchain
https://vitalik.eth.limo/general /2020 /07/20/homomorphic.html
https://x.com/MessariCrypto/status/1720134959875457352< /p>
https://foresightnews.pro/article/detail/59947