Giriş

Geçmişte kriptografi, insan uygarlığının ilerlemesinde, özellikle bilgi güvenliği ve gizliliğin korunması alanında çok önemli bir rol oynamıştır. Yalnızca çeşitli alanlarda veri iletimi ve depolama için sağlam koruma sağlamakla kalmadı, aynı zamanda hash işlevleriyle birlikte genel ve özel anahtarlarla asimetrik şifreleme sistemi, 2008 yılında Satoshi Nakamoto tarafından yaratıcı bir şekilde birleştirildi. Bu, çifte harcama sorununu çözen, böylece devrim niteliğinde bir dijital para birimi olan Bitcoin'in doğuşunu hızlandıran ve blok zinciri endüstrisi için yeni bir çağ başlatan bir iş kanıtı mekanizmasının tasarlanmasına yol açtı.

Blok zinciri endüstrisi hızla gelişmeye ve gelişmeye devam ettikçe, Sıfır Bilgi Kanıtları (ZKP), Çok Taraflı Hesaplama (MPC) ve Tam Homomorfik Şifreleme (FHE) en öne çıkanlar olmak üzere bir dizi son teknoloji kriptografik teknoloji ortaya çıktı. Bu teknolojiler, blok zincirinin "üçgen ikilemi" sorununu ele almak için ZKP'leri Rollup çözümüyle birleştirmek ve MPC'yi genel ve özel anahtar sistemiyle birleştirerek kullanıcı arayüzlerinin kitlesel olarak benimsenmesini teşvik etmek gibi çeşitli senaryolarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Kriptografinin kutsal kâselerinden biri olarak kabul edilen FHE'ye gelince, benzersiz özelliği, üçüncü bir tarafın şifrelenmiş veriler üzerinde şifresini çözmeden rastgele sayıda işlem ve hesaplama gerçekleştirmesine olanak tanır, böylece birleştirilebilir zincir üstü gizlilik hesaplamasını mümkün kılar ve birden fazla alana ve senaryoya yeni olanaklar getirir.

FHE'ye Hızlı Genel Bakış

FHE'ye (Tam Homomorfik Şifreleme) atıfta bulunduğumuzda, öncelikle adın ne anlama geldiğini anlamak önemlidir. HE, temel özelliği şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplamalar ve işlemler gerçekleştirme yeteneği olan ve bu işlemlerin doğrudan düz metne eşlenebildiği ve böylece şifrelenmiş verilerin matematiksel özelliklerini koruyabilen bir teknoloji olan Homomorfik Şifreleme anlamına gelir. FHE'deki "F", bu homomorfik özelliğin yeni zirvelere taşındığı ve şifrelenmiş veriler üzerinde sınırsız hesaplama ve işlemlere izin verdiği anlamına gelir.

Anlamaya yardımcı olmak için, şifreleme algoritması olarak en basit doğrusal fonksiyonu seçiyoruz ve toplamsal homomorfizmi ve çarpımsal homomorfizmi tek bir işlemle açıklıyoruz. Tabii ki, gerçek FHE bir dizi daha karmaşık matematiksel algoritma kullanır ve bu algoritmalar yüksek miktarda hesaplama kaynağı (CPU ve bellek) gerektirir.

FHE'nin matematiksel ilkeleri derin ve karmaşık olsa da, bunları burada incelemeyeceğiz. Homomorfik şifreleme alanında, FHE'ye ek olarak, Kısmen Homomorfik Şifreleme ve Biraz Homomorfik Şifreleme de olduğunu belirtmekte fayda var. Temel farkları, destekledikleri işlem türleri ve izin verdikleri işlem sayısında yatmaktadır, ancak benzer şekilde şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama ve işlem yapılmasını sağlarlar. Ancak, içeriği kısa tutmak için bunları burada derinlemesine tartışmayacağız.

FHE endüstrisinde, birçok tanınmış şirket araştırma ve geliştirmeye katılsa da, Microsoft ve Zama, benzersiz kullanılabilirliklerini ve etkilerini vurgulayan mükemmel açık kaynaklı ürünleriyle (kod kitaplıkları) öne çıkıyor. Geliştiricilere istikrarlı ve verimli FHE uygulamaları sağlayarak, FHE teknolojisinin sürekli gelişimini ve geniş uygulamasını büyük ölçüde teşvik ederler.

Microsoft'un SEAL: Microsoft Research tarafından titizlikle hazırlanmış bir FHE kitaplığı, yalnızca Tam Homomorfik Şifrelemeyi değil, aynı zamanda Kısmen Homomorfik Şifrelemeyi de destekler. SEAL, verimli bir C++ arayüzü sağlar ve çok sayıda optimizasyon algoritması ve tekniğini entegre ederek hesaplama performansını ve verimliliğini önemli ölçüde artırır.

Zama'nın TFHE'si: Yüksek performanslı Tamamen Homomorfik Şifrelemeye odaklanan açık kaynaklı bir kütüphane. TFHE, bir C-dili arayüzü aracılığıyla hizmet sağlar ve daha hızlı hesaplama hızı ve daha düşük kaynak tüketimi elde etmeyi amaçlayan bir dizi gelişmiş optimizasyon tekniği ve algoritması uygular.

En basitleştirilmiş fikre göre, FHE'yi deneyimlemenin operasyon süreci kabaca şu şekildedir:

• Anahtar oluşturma: Bir çift genel ve özel anahtar oluşturmak için FHE kitaplığını/çerçevesini kullanın.
• Verileri şifrele: FHE hesaplamaları tarafından işlenmesi gereken verileri şifrelemek için ortak anahtarı kullanın.
• Homomorfik hesaplamalar gerçekleştirin: Şifrelenmiş veriler üzerinde toplama, çarpma vb. gibi çeşitli hesaplama işlemleri gerçekleştirmek için FHE kitaplığı tarafından sağlanan homomorfik hesaplama işlevlerini kullanın.
• Sonuçların şifresini çözme: Hesaplama sonuçlarının görüntülenmesi gerektiğinde, meşru kullanıcı hesaplama sonuçlarının şifresini çözmek için özel anahtarı kullanır.

Tam Homomorfik Şifreleme (FHE) uygulamasında, şifre çözme anahtarının yönetim stratejisi (oluşturma, dolaşım ve kullanım vb.) çok önemlidir. Şifrelenmiş veriler üzerindeki hesaplamaların ve işlemlerin sonuçlarının belirli zamanlarda ve belirli senaryolarda kullanılmak üzere şifresinin çözülmesi gerektiğinden, şifre çözme anahtarı, orijinal ve işlenmiş verilerin güvenliğini ve bütünlüğünü sağlamak için çekirdek haline gelir. Şifre çözme anahtarının yönetim planı, birçok yönden geleneksel anahtar yönetimine benzer. Bununla birlikte, FHE'nin farklı doğası nedeniyle, daha titiz ve ayrıntılı bir strateji tasarlanabilir.

Blockchain için, ademi merkeziyetçilik, şeffaflık ve değişmezlik özellikleri nedeniyle, Threshold Multi-Party Computation'ın (TMPC) tanıtılması potansiyel olarak güçlü bir seçimdir. Bu şema, birden fazla katılımcının şifre çözme anahtarını ortaklaşa yönetmesine ve kontrol etmesine olanak tanır ve verilerin şifresi yalnızca önceden ayarlanmış eşik sayısına (yani katılımcı sayısına) ulaşıldığında başarıyla çözülebilir. Bu, yalnızca anahtar yönetiminin güvenliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda tek bir düğümün tehlikeye girme riskini de azaltır ve FHE'nin blok zinciri ortamında uygulanması için güçlü bir garanti sağlar.

fhEVM ile Temel Atma

Minimum izinsiz giriş perspektifinden bakıldığında, bir blok zincirinde Tam Homomorfik Şifrelemeyi (FHE) uygulamanın ideal yolu, hafiflik ve esneklik sağlamak için onu ortak bir akıllı sözleşme kodu kitaplığı olarak kapsüllemektir. Ancak, bu yaklaşımın ön koşulu, akıllı sözleşme sanal makinesinin FHE'nin gerektirdiği karmaşık matematiksel işlemlerin ve şifreleme işlemlerinin belirli yönerge kümesini önceden desteklemesi gerektiğidir. Sanal makine bu gereksinimleri karşılayamıyorsa, FHE algoritmasının gereksinimlerine uyum sağlamak ve böylece sorunsuz entegrasyon elde etmek için özelleştirme ve dönüştürme için sanal makinenin çekirdek mimarisini araştırmak gerekir.

Uzun süredir yaygın olarak benimsenen ve doğrulanan bir sanal makine olarak, Ethereum Sanal Makinesi (EVM) doğal olarak FHE'yi uygulamak için ilk tercih haline gelir. Ancak, bu alanda çok az uygulayıcı var. Bunların arasında Zama firmasının açık kaynaklı TFHE'sini tekrar fark ettik. Aslında, Zama sadece temel TFHE kütüphanesini sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda FHE teknolojisini yapay zeka ve blok zinciri alanlarına uygulamaya odaklanan bir teknoloji şirketi olarak iki önemli açık kaynaklı ürünü piyasaya sürdü: Concrete ML ve fhEVM. Concrete ML, makine öğreniminde gizlilik hesaplamalarına odaklanır. Concrete ML aracılığıyla, veri bilimcileri ve ML uygulayıcıları, gizliliği koruma öncülüğünde hassas veriler üzerinde makine öğrenimi modellerini eğitebilir ve çıkarabilir, böylece gizlilik sızıntıları konusunda endişelenmeden veri kaynaklarından tam olarak yararlanabilir. Başka bir ürün olan fhEVM, Solidity'de uygulanan gizlilik hesaplamalarını destekleyen tamamen homomorfik bir EVM'dir. fhEVM, geliştiricilerin gizlilik koruması ve güvenli hesaplamalar elde etmek için Ethereum akıllı sözleşmelerinde tamamen homomorfik şifreleme teknolojisini kullanmalarına olanak tanır.

fhEVM belgelerini okuyarak, fhEVM'nin temel özelliklerinin şunlar olduğunu öğrendik:

• fhEVM: EVM olmayan bayt kodu düzeyinde, gömülü işlevler biçiminde, Zama açık kaynaklı FHE kitaplığı önceden derlenmiş sözleşmelerin birden fazla farklı durumunun entegrasyonu yoluyla, FHE operasyon desteği sağlar. Ek olarak, FHE'nin FHE şifreli metnini depolaması, okuması, yazması ve doğrulaması için özel bir EVM belleği ve depolama alanı özel olarak oluşturulmuştur;
• Dağıtılmış eşik protokolüne dayalı olarak tasarlanmış şifre çözme mekanizması: Birden çok kullanıcı ve birden çok sözleşme arasında karışık şifrelenmiş veriler için küresel FHE anahtarını ve zincirde şifreli anahtar depolamayı ve şifre çözme anahtarını bir eşik güvenli bilgi işlem şemasıyla birden çok doğrulayıcı arasında paylaşmak için eşzamansız şifreleme mekanizmasını destekler;
• Geliştiriciler için eşiği düşüren Solidity sözleşme kitaplığı: FHE'nin şifreleme veri türünü, işlem türünü, şifre çözme çağrısını ve şifreleme çıktısını vb. tasarlar;

Zama'nın fhEVM'si, FHE teknolojisinin blok zinciri uygulamalarında uygulanması için sağlam bir başlangıç noktası sağlar. Bununla birlikte, Zama'nın ağırlıklı olarak teknoloji geliştirmeye odaklandığı göz önüne alındığında, çözümü teknik seviyeye daha yatkındır ve mühendislik iniş ve ticari uygulamalardaki düşünce nispeten daha azdır. Bu nedenle, fhEVM'yi pratik uygulamalara itme sürecinde, teknik eşikler ve performans optimizasyonu sorunları dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere çeşitli beklenmedik zorluklarla karşılaşabilir.

FHE-Rollup'larla Ekosistem Oluşturma

Bağımsız fhEVM kendi başına bir proje veya eksiksiz bir ekosistem oluşturamaz; daha çok Ethereum ekosistemindeki çeşitli istemcilerden biri gibidir. Kendisini bağımsız bir proje olarak kurmak için fhEVM, genel zincir düzeyinde bir mimariye güvenmeli veya bir Katman2/Katman3 çözümü benimsemelidir. FHE genel zincirinin geliştirme yönü, kaçınılmaz olarak, dağıtılmış doğrulayıcı düğümler arasında FHE bilgi işlem kaynaklarının fazlalığının ve israfının nasıl azaltılacağını çözmelidir. Tersine, doğası gereği genel zincirin yürütme katmanı olarak var olan Layer2 / Layer3 çözümleri, bilgi işlem işini birkaç düğüme tahsis edebilir ve hesaplama yükünün büyüklük sırasını önemli ölçüde azaltabilir. Bu nedenle, bir öncü olarak Fhenix, fhEVM ve Rollup teknolojisinin kombinasyonunu aktif olarak araştırıyor ve gelişmiş bir FHE-Rollups tipi Layer2 çözümünün oluşturulmasını öneriyor.

ZK Rollups teknolojisinin karmaşık ZKP mekanizmaları içerdiği ve doğrulama için gereken kanıtı oluşturmak için büyük bilgi işlem kaynakları gerektirdiği göz önüne alındığında, tam FHE'nin özellikleriyle birleştiğinde, ZK Rollup'larına dayalı bir FHE-Rollups çözümünün doğrudan uygulanması birçok zorlukla karşılaşacaktır. Bu nedenle, mevcut aşamada, ZK Rollup'lara kıyasla, Fhenix'in teknoloji tercihi olarak Optimistic Rollups çözümünü benimsemek daha pratik ve verimli olacaktır.

Fhenix'in teknoloji yığını temel olarak birkaç temel bileşen içerir: Arbitrum Nitro'nun WebAssembly'de sahtekarlık kanıtı gerçekleştirebilen dolandırıcılık kanıtlayıcısının bir çeşidi ve bu nedenle FHE mantığı, güvenli çalışma için WebAssembly'de derlenebilir. Çekirdek kütüphane fheOS, FHE mantığını akıllı sözleşmelere entegre etmek için gereken tüm işlevleri sağlar. Threshold Service Network (TSN), gizlice paylaşılan ağ anahtarını barındıran, güvenliği sağlamak için belirli bir algoritmanın gizli paylaşım teknolojisini kullanarak birden çok parçaya bölen ve gerektiğinde verilerin şifresini çözmekten sorumlu olan bir diğer önemli bileşendir.

Yukarıdaki teknoloji yığınına dayanarak, Fhenix ilk halka açık sürüm olan Fhenix Frontier'i yayınladı. Bu, birçok kısıtlamaya ve eksik özelliğe sahip erken bir sürüm olmasına rağmen, akıllı sözleşme kodu kitaplıkları, Solidity API, sözleşme geliştirme araç zinciri (Hardhat/Remix gibi), ön uç etkileşimi JavaScript kitaplığı vb. için kapsamlı bir kullanım kılavuzu sağlamıştır. Bununla ilgilenen geliştiriciler ve ekosistem proje tarafları, keşif için resmi belgelere başvurabilir.

Zincirden Bağımsız FHE Yardımcı İşlemcileri

FHE-Rollup'ları temel alan Fhenix, çeşitli genel zincirleri, L2 ve L3 ağlarını güçlendirmeyi amaçlayan Relay modülünü akıllıca tanıtarak FHE Yardımcı İşlemcilerine bağlanmalarını ve FHE işlevlerini kullanmalarını sağlar. Bu, orijinal Ana Bilgisayar Zinciri FHE'yi desteklemese bile, artık FHE'nin güçlü özelliklerinden dolaylı olarak yararlanabileceği anlamına gelir. Bununla birlikte, FHE-Rollup'ların kanıt sorgulama süresi tipik olarak 7 gün sürdüğünden, FHE'nin geniş uygulamasını bir şekilde sınırlar. Bu zorluğun üstesinden gelmek için Fhenix, FHE Yardımcı İşlemcilerinin hizmetleri için daha hızlı ve daha uygun bir kanal sağlamak için EigenLayer'ın Yeniden Alma mekanizmasını kullanarak EigenLayer ile güçlerini birleştiriyor ve tüm FHE Yardımcı İşlemcilerinin verimliliğini ve esnekliğini büyük ölçüde artırıyor.

FHE Yardımcı İşlemcilerin kullanım süreci basit ve anlaşılırdır:

1. Uygulama sözleşmeleri, şifrelenmiş hesaplama işlemlerini yürütmek için Ana Bilgisayar Zincirindeki FHE Yardımcı İşlemcisini çağırır.
2. Geçiş sözleşmesi istekleri kuyruğa alır
3. Röle düğümleri, Röle sözleşmesini izler ve çağrıyı özel Fhenix Rollup'a iletir.
4. FHE Rollup, FHE hesaplama işlemlerini gerçekleştirir
5. Eşik ağı çıktının şifresini çözer
6. Röle düğümleri, sonuçları ve iyimser kanıtı sözleşmeye döndürür.
7. Sözleşme, iyimser kanıtı doğrular ve sonucu arayana gönderir.
8. Uygulama sözleşmesi, çağrı sonucuyla birlikte sözleşmeyi yürütmeye devam eder.

Fhenix katılım rehberi

Bir geliştiriciyseniz, Fhenix'in belgelerini inceleyebilir ve bu belgelere dayalı olarak kendi FHE tabanlı uygulamalarınızı geliştirebilir ve pratik uygulamalardaki potansiyelini keşfedebilirsiniz.

Eğer bir kullanıcıysanız, neden FHE'nin getirdiği veri güvenliği ve gizlilik korumasını hissederek Fhenix'in FHE-Rollup'ları tarafından sağlanan dApp'leri deneyimlemeyi denemiyorsunuz?

Bir araştırmacıysanız, araştırma alanınıza daha değerli katkılarda bulunmak için Fhenix'in belgelerini dikkatlice okumanızı, FHE'nin ilkelerini, teknik ayrıntılarını ve uygulama beklentilerini derinlemesine anlamanızı şiddetle tavsiye ederiz.

FHE en iyi uygulama senaryoları

FHE teknolojisi, özellikle tam zincir oyunları, DeFi ve AI alanlarında çok çeşitli uygulama beklentileri göstermiştir. Bu alanlarda büyük bir gelişme potansiyeline ve geniş bir uygulama alanına sahip olduğuna inanıyoruz:

• Gizlilik korumalı tüm zincir oyunlar: FHE teknolojisi, oyun ekonomisindeki finansal işlemler ve oyuncu işlemleri için güçlü bir şifreleme garantisi sağlayarak gerçek zamanlı manipülasyon davranışlarını etkin bir şekilde önler, oyunun adaletini ve adaletini sağlar. Aynı zamanda, FHE, oyuncu faaliyetlerini anonimleştirebilir, oyuncuların finansal varlıklarının ve kişisel bilgilerinin sızması riskini önemli ölçüde azaltabilir, böylece oyuncuların gizliliğini ve güvenliğini tamamen koruyabilir.
• DeFi/MEV: DeFi faaliyetlerinin hızla gelişmesiyle birlikte, birçok DeFi operasyonu karanlık ormanda MEV saldırılarının hedefi haline geldi. Bu zorluğu çözmek için FHE, iş mantığı hesaplamalarının işlenmesini sağlarken DeFi'deki pozisyon miktarı, tasfiye limiti, işlem kayması vb. gibi açıklanmak istemeyen hassas verileri etkili bir şekilde koruyabilir. FHE'yi uygulayarak, zincir üstü DeFi'nin sağlık durumu önemli ölçüde iyileştirilebilir ve böylece olumsuz MEV davranışlarının sıklığı büyük ölçüde azaltılabilir.
• AI: AI model eğitimi, veri kümelerine dayanır. Eğitim için bireysel verilerin kullanılması söz konusu olduğunda, bireysel hassas verilerin güvenliğinin sağlanması birincil ön koşul haline gelir. Bu nedenle FHE teknolojisi, yapay zeka modellerinde bireysel gizlilik verilerini eğitmek için ideal çözüm haline geliyor. Yapay zekanın şifrelenmiş veriler üzerinde işlem yapmasına olanak tanır, böylece herhangi bir kişisel hassas bilgiyi ifşa etmeden eğitim sürecini tamamlar.

FHE'nin topluluk tarafından tanınması

Teknolojinin gelişimi yalnızca temel özelliklerine bağlı değildir. Teknolojide olgunluğa ve sürekli ilerlemeye ulaşmak için, tutarlı akademik araştırma ve geliştirmenin desteklenmesini ve topluluk güçlerinin aktif inşasını gerektirir. Bu bağlamda, FHE, kriptografi alanında Kutsal Kase olarak kabul edilir ve potansiyeli ve değeri geniş çapta kabul görmüştür. 2020'de Vitalik Buterin, "Tamamen Homomorfik Şifrelemeyi Keşfetmek" adlı makalesinde FHE teknolojisini çok övdü ve destekledi. Son zamanlarda, sosyal medyada desteğini tekrar dile getirdi, duruşunu pekiştirdi ve FHE teknolojisinin geliştirilmesi için daha fazla kaynak ve güç çağrısında bulundu. Buna bağlı olarak, ortaya çıkan yeni projeler, kar amacı gütmeyen araştırma ve eğitim organizasyonları ve sürekli enjekte edilen piyasa fonları, teknolojik bir patlamanın başlangıcını müjdeliyor.

Potansiyel erken FHE ekosistemi

FHE ekosisteminin ilk geliştirme aşamasında, temel temel teknik servis şirketi Zama ve merakla beklenen yüksek kaliteli proje Fhenix'in yanı sıra, derinlemesine anlayışımıza ve dikkatimize layık bir dizi eşit derecede olağanüstü proje var:

• Güneş kremi: Kendi geliştirdiği FHE derleyicisi aracılığıyla, FHE dönüşümü için geleneksel programlama dillerini destekler, FHE şifreli metin için karşılık gelen merkezi olmayan depolamayı tasarlar ve son olarak FHE özelliklerini Web3 uygulamaları için SDK biçiminde çıkarır.
• Zihin Ağı: EigenLayer'ın Yeniden Stake mekanizması ile birleştiğinde, AI ve DePIN ağlarının güvenliğini genişletmek için özel bir FHE ağıdır.
• PADO Labs: ZKP ve FHE'yi entegre eden zkFHE'yi başlattı ve üzerine merkezi olmayan bir bilgi işlem ağı kurdu.
• Arcium: Eskiden Solana'nın gizlilik protokolü olan Elusiv, yakın zamanda FHE'yi içeren paralel bir gizli bilgi işlem ağına dönüştü.
• Inco Network: Zama'nın fhEVM'sine dayanarak, FHE bilgi işlemin maliyetini ve verimliliğini optimize etmeye ve ardından Layer1 için eksiksiz bir ekosistem geliştirmeye odaklanır.
• Treat: Shiba ekosisteminin FHE Layer3'ünü genişletmeyi taahhüt eden Shiba ekibi ve Zama tarafından ortaklaşa oluşturuldu.
• Octra: OCaml, AST, ReasonML ve C++ tabanlı olarak geliştirilmiş, izolasyon yürütme ortamını destekleyen FHE ağı.
• BasedAI: LLM modelleri için FHE işlevlerinin tanıtılmasını destekleyen dağıtılmış bir ağ.
• Encifher: Eskiden BananaHQ, şimdi Rize Labs olarak yeniden adlandırıldı, şu anda FHE etrafında FHEML'ye odaklanıyor.
• Privasea: NuLink'in çekirdek ekibi tarafından Zama'nın Concrete ML çerçevesini kullanarak oluşturulan ve AI alanının ML çıkarım sürecinde veri gizliliği korumasını uygulamayı amaçlayan bir FHE ağı.

Kâr amacı gütmeyen araştırma ve eğitim kurumları için, tüm ekosistemin akademik araştırma ve eğitimde yaygınlaştırılması için değerli kaynaklar sağlayan FHE.org ve FHE Onchain'i şiddetle tavsiye ediyoruz.

Alan kısıtlamaları nedeniyle, FHE ekosistemindeki tüm mükemmel projeleri listeleyemedik. Ancak, lütfen bu ekosistemin sürekli araştırma ve keşiflerimize layık sonsuz potansiyel ve fırsatlar içerdiğine inanın.

Son

FHE (Tam Homomorfik Şifreleme) teknolojisinin geleceği konusunda iyimseriz ve Fhenix projesi için yüksek beklentiler taşıyoruz. Fhenix ana ağı başlatıldıktan ve yayına girdiğinde, FHE teknolojisi sayesinde çeşitli alanlardaki uygulamaların geliştirileceğini tahmin ediyoruz. Bu yenilikçi ve canlı geleceğin çok yakında olduğuna inanıyoruz.

Başvuru

https://zama.ai/

https://github.com/microsoft/SEAL

https://www.fhenix.io/

https://mindnetwork.xyz/

https://www.inco.org/

https://x.com/treatsforShib

https://docs.octra.org/

https://x.com/encifherio

https://www.getbased.ai/

https://www.privasea.ai/

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

https://foresightnews.pro/article/detail/59947

beyanat:

1. Bu makale [ArkStream Capital], orijinal başlığı "ArkStream Capital: Neden FHE parçasına yatırım yapıyoruz"dan alınmıştır, telif hakkı orijinal yazara [Ris] aittir, yeniden baskıya herhangi bir itirazınız varsa, lütfen Gate Learn Team ile iletişime geçin, ekip ilgili prosedürlere göre mümkün olan en kısa sürede halledecektir.

2. Yasal Uyarı: Bu makalede ifade edilen görüş ve görüşler yalnızca yazarın kişisel görüşlerini temsil eder ve herhangi bir yatırım tavsiyesi teşkil etmez.

3. Makalenin diğer dillerdeki versiyonları Gate Learn ekibi tarafından çevrilir, Gate.io'da bahsedilmez, çevrilen makale çoğaltılamaz, dağıtılamaz veya intihal edilemez.