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Como pesquisador com experiência em tecnologia blockchain e privacidade, estou entusiasmado com os avanços feitos no aprimoramento da privacidade no Ethereum e em outros projetos web3 por meio de soluções inovadoras como a criptografia totalmente homomórfica (FHE) integrada à máquina virtual Ethereum (EVM).
A Máquina Virtual Ethereum (EVM) desempenha um papel crucial na rede Ethereum, funcionando como o ambiente onde são executados contratos inteligentes e aplicações descentralizadas (dApps). Além do escopo do Ethereum, inúmeras soluções de camada 2 (L2) buscam compatibilidade com o EVM devido à robusta comunidade de desenvolvedores e ao alto nível de atividade do Ethereum.
Como um investidor em criptografia e entusiasta das tecnologias web3, vejo o EVM (Ethereum Virtual Machine) e o Ethereum como ferramentas fundamentais que impulsionam vários projetos inovadores neste espaço. Quando o Ethereum foi introduzido pela primeira vez, seus criadores pretendiam construir uma alternativa descentralizada, transparente e confiável aos protocolos web tradicionais usando contratos inteligentes.
No entanto, desenvolvimentos avançados de EVM (Ethereum Virtual Machine) estão desenvolvendo meios para aumentar a privacidade no blockchain. Eles conseguem isso por meio de métodos criptográficos intrincados e procedimentos fora da cadeia que protegem detalhes de transações e dados confidenciais.
Soluções para privacidade Blockchain: a perspectiva FHE
Como pesquisador na área de tecnologia blockchain, me deparei com diversas abordagens inovadoras que estão revolucionando a privacidade nesta plataforma descentralizada. Uma dessas categorias inclui soluções que empregam diferentes primitivas criptográficas.
Como pesquisador que explora maneiras de aumentar a privacidade na tecnologia blockchain, estou particularmente entusiasmado com o potencial de integração da criptografia totalmente homomórfica (FHE) na máquina virtual Ethereum (EVM), resultando no que chamamos de FHE-EVM. Essa abordagem inovadora permite que contratos inteligentes realizem cálculos diretamente em dados criptografados, eliminando a necessidade de descriptografia em qualquer ponto do processo. Isso significa que as informações confidenciais permanecem criptografadas durante toda a transação, aumentando significativamente a privacidade e a segurança no ecossistema blockchain.
A Zama lançou uma metodologia para a construção do FHE-EVM, que empresas como Fhenix e Inco adotaram em suas ofertas. Por outro lado, Fair Math apresenta um método alternativo que enfatiza a colaboração na criação de um FHE-EVM. Esta abordagem é crucial para resolver os obstáculos no domínio zk, onde a escassez de ferramentas de desenvolvimento pode levar ao desperdício de recursos e ao abandono de iniciativas. Ao promover a cooperação, a Fair Math pretende diminuir esses riscos e impulsionar avanços na inovação de soluções FHE. A estratégia competitiva da Fair Math permite a evolução orgânica da solução com esforços mínimos de desenvolvimento contínuo.
Um olhar mais atento sobre o THE-(ecossistema EVM
A colaboração na construção de projetos de criptografia totalmente homomórfica (FHE) pode ser acelerada com a implementação de blocos de construção essenciais. A Fair Math foi pioneira nesta abordagem ao se associar à OpenFHE para estabelecer a FHERMA, uma plataforma para concursos FHE. Dentro do FHERMA, há uma categoria específica onde as entradas bem-sucedidas são integradas à biblioteca de componentes. O objetivo final é criar uma versão inicial do FHE-Executor (VM) por meio de competição contínua, à medida que componentes novos e aprimorados substituem gradualmente os obsoletos.
A FHERMA vai além de apenas abordar questões de FHE-(E)VM; serve como plataforma para diversas competições FHE, estimulando a criatividade no domínio do processamento de dados criptografados. Ao oferecer assistência para múltiplas técnicas de criptografia, os concorrentes são motivados a descobrir novas maneiras de enfrentar desafios e ampliar os horizontes da manipulação de dados criptografados. As competições abrangem aplicativos de aprendizado de máquina que preservam a privacidade, bem como técnicas para recuperar dados de cofres criptografados.
Os cálculos FHE exigem recursos, portanto a plataforma conecta os desenvolvedores aos fornecedores de computação, chamados de “atores”, para agilizar o processo. Essa configuração amplia o acesso ao FHE para desenvolvedores, simplificando sua integração em seus projetos. Ao delegar cálculos complexos aos atores, os desenvolvedores podem se concentrar em aprimorar suas aplicações.
Explorando a promessa da abordagem colaborativa
Como um investidor em criptografia, eu descreveria assim: Os criadores do Fair Math escolheram um design modular para seu FHE-(E)VM. Em termos mais simples, eles construíram o núcleo em torno de um grupo de códigos que processam dados criptografados. Assim, na minha perspectiva, o FHE-EVM é essencialmente composto por vários componentes intercambiáveis, cada um representando um código de operação.
Como pesquisador na área de criptografia, estou entusiasmado com a abordagem inovadora proposta pela Fair Math para desafios de criptografia totalmente homomórfica (FHE). Em vez de trabalhar isoladamente, este método promove a melhoria colaborativa do que chamamos de FHE-EVM (Máquina de Avaliação). Ao utilizar a sua plataforma, qualquer pessoa pode submeter a sua solução a um desafio específico com potencial para influenciar a evolução do EVM. Se uma solução apresentada superar as existentes, ela será incorporada ao EVM, criando um sistema dinâmico e em constante melhoria para todos os envolvidos.
Observações finais
Como pesquisador envolvido na iniciativa FHE-(E)VM, estou entusiasmado com nossa missão de criar uma plataforma inclusiva onde desenvolvedores de todas as origens possam trabalhar juntos em um ambiente seguro e aberto. Nosso objetivo é promover o uso de técnicas avançadas de criptografia e fomentar a inovação nos domínios Web2 e Web3. Ao incentivar a concorrência e a colaboração, acreditamos que podemos desbloquear novas possibilidades e impulsionar o progresso neste campo. O impacto potencial da nossa abordagem é vasto e estou optimista de que abrirá caminho para projectos inovadores semelhantes no futuro.
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2024-05-02 17:05