jakiro
قدم تشفير الحالة الكامل (FHE): استكشاف تطبيقه المثير ، والقيود ، والترويج الأخير لتطويره الشعبي.
>
عندما سمعت لأول مرة أن “fhe” (fhe) ، كنت فضوليًا بشأن اسم مفهوم الموضة للأزياء.على مر السنين ، واجهنا العديد من المفردات العصرية التي اجتاحت الصناعة بأكملها.
بعد بعض التحقيقات واستكشاف الشركات الجديدة التي تستخدم FHE لبناء المنتجات ، لاحظت احتمالًا مليئًا بالأدوات الجديدة.في الأشهر والسنوات القليلة المقبلة ، قد تصبح FHE التكنولوجيا الرئيسية التالية التي تجتاح الصناعة بأكملها مثل ZKPs.تستخدم الشركة أحدث التقدم في مختلف مجالات التشفير والحوسبة السحابية لتمهيد الطريق إلى مستقبل قوي لحماية خصوصية البيانات.السؤال ليس ما إذا كان بإمكاننا إدراك ذلك ، ولكن عندما يتم تحقيق ذلك ، أعتقد أن Fhe قد يكون عامل ترويج رئيسي لتعزيز خصوصية البيانات والتقدم في الملكية.
في الأسابيع القليلة المقبلة ، سأتعلم تمامًا المزيد عن FHE ودراسة قيودها وإمكاناتها والتطبيقات.سوف أشارك نتائج بحثي في سلسلة من المقالات لاستكشاف جوانب مختلفة من الحوار حول FHE.هذا الأسبوع ، سأقدم هذه التكنولوجيا ومناقشة سبب جذب الكثير من الاهتمام مؤخرًا.يتحدث الناس في العديد من الصناعات عن ذلك ، بما في ذلك Kyle Samani من Multicoin Capital[4]قال:
“Fhe هي الكأس المقدسة للتشفير. مع مرور الوقت ، سوف يعيد Fhe تشكيل جميع هياكل الحوسبة ، سواء في Web2 أو Web3.”
ما هو المواطن؟
مفتاح حل المشكلة هو فهم معنى “نفس الحالة”.تتبع جذر جذوره ، نشأت نفس الحالة من الرياضيات ويتم تعريفها[5]يتم الاحتفاظ بتخطيط المكونات الأساسية بين الهيكلين الجزويين نفسه.
إذا كنت تفضل تعريفًا أكثر عمليًا ، فإن المبدأ الأساسي وراء الرياضيات هو أن المجموعتين لا يحتاجان إلى أن يكونا هو نفسه تمامًا للحصول على نفس السمات الأساسية.على سبيل المثال ، تخيل صندوقين فواكه:
الصندوق A يحتوي على ثمار صغيرة.
يحتوي المربع B على ثمار كبيرة.
>
على الرغم من أن حجم الفواكه الفردية مختلف ، إلا أن الضغط على تفاحة صغيرة وبرتقالي صغير في المربع A سوف ينتج عصيرًا مختلطًا مع نفس نكهة التفاح الكبير مثل برتقالي كبير في الصندوق ب.ضغط عصير لإنتاج نفس النكهة مماثلة للمكون الأساسي بين مربعين.على افتراض أن اهتمامنا الرئيسي هو نفس المذاق ، فإن الصندوق الذي نضغط عليه من عصير الفاكهة ليس مهمًا ، لأن حجم العصير ليس محور اهتمامنا.صندوقيان (طعم) مكافئ في المكان الذي تهتم به ، وبالتالي فإن الاختلافات (الحجم والكمية) بينهما ليس لها تأثير على وظائفها الرئيسية (إنتاج نكهات عصير محددة).
بالمقارنة مع نفس الحالة ، التقطنا الخصائص الرئيسية لها:
-
الخريطة: لقد أنشأنا اتصالًا بين مربعين ، وكل فاكهة صغيرة في المربع تتوافق مع إصدار كبير في المربع B.لذلك ، فإن التفاح الصغير في المربع A يتوافق مع التفاح الكبير في المربع B ، والذي يتم دفعه وفقًا لهذا.
-
العملية المحجوزة: إذا تم ضغط ثماران صغيران في المربع A ، فإنها ستنتج نكهات محددة من عصير الفاكهة ، فعليك الضغط على إصداراتها الكبيرة المقابلة في المربع B ، يجب أن تنتج نفس الطعم.على الرغم من أن حجم وكمية عصير الفاكهة مختلفان ، إلا أن “ميزات الذوق” يتم الاحتفاظ بها.
ما هو تشفير الحالة الكامل؟
اربط كل هذا بالموضوع الرئيسي لهذا المقال ومشفره في نفس الحالة[6](Fhe) هي طريقة تشفير بيانات محددة ،تمكين الأشخاص من إجراء حسابات على بيانات التشفير دون تسرب البيانات الأصلية.من الناحية النظرية ، يجب أن ينتج تحليل وحساب تنفيذ البيانات المشفرة نفس نتائج تنفيذ البيانات الأصليةجوهرمن خلال FHE ، أنشأنا علاقة تتوافق مع بيانات مجموعة البيانات المشفرة إلى بيانات مجموعة البيانات الأصلية.في هذه الحالة ، يكون الاحتفاظ بالمكون الأساسي هو القدرة على إجراء أي حسابات وإنشاء نفس النتائج على أي مجموعة بيانات.
في هذا السياق ، اتخذت العديد من الشركات تدابير وقائية لحماية بيانات المستخدم والحفاظ على الخصوصية المتمايزة.نادراً ما تقوم الشركة بتخزين البيانات في السحابة أو قاعدة البيانات الخاصة بها في شكل بدائي ، على عكس.لذلك ، حتى لو يتحكم المهاجم في خادم الشركة ، فلا يزال يتعين عليهم تجاوز التشفير لقراءة البيانات والوصول إليها.ومع ذلك ، عندما تكون البيانات مشفرة فقط وتقلصها ، لم تعد البيانات مثيرة للاهتمام.عندما ترغب الشركة في تحليل البيانات للحصول على رؤى قيمة ، ليس لديهم خيار سوى إصلاح البيانات.بمجرد فك تشفيرها ، ستصبح البيانات هشة.ومع ذلك ، من خلال التشفير النهائي ، يصبح Fhe مفيدًا جدًا لأننا لم نعد بحاجة إلى فك تشفير البيانات للتحليل ؛
أحد الاعتبارات الرئيسية هو ما إذا كان ينبغي السماح للشركة بقراءة وتخزين معلوماتنا الشخصية.يستجيب العديد من الأشخاص لهذا المعيار الذي تحتاجه الشركة إلى عرض بياناتنا لتزويدنا بخدمات أفضل.
إذا لم يقم YouTube بتخزين البيانات مثل مشاهدة السجل والبحث ، فلا يمكن أن تمنح الخوارزمية العرض الكامل للفيديو الذي يهتم به.لذلك ، يعتقد الكثير من الناس أن الأمر يستحق التجارة بين خصوصية البيانات واكتساب خدمات أفضل.ومع ذلك ، من خلال fhe ، لم نعد بحاجة إلى جعل مثل هذا الوزن.يمكن لشركات مثل YouTube تدريب خوارزمياتها على بيانات التشفير وإنتاج نفس النتائج للمستخدمين النهائيين دون انتهاك خصوصية البيانات.على وجه التحديد ، يمكنهم تشفير المعلومات مثل تاريخ المشاهدة والتخزين ، وتحليلها دون التحقق من ذلك ، ثم تريني الفيديو الذي أهتم به وفقًا للتحليل.
Fhe هي خطوة مهمة نحو المستقبل.
تطبيق تشفير الحالة الكامل
يعد التطبيق الصحيح للتشفير الكامل (FHE) بمثابة اختراق في جميع أقسام بيانات مستخدم التخزين.نحن نشاهد تقنية قد تغير موقفنا العام من خصوصية البيانات والانتهاكات المقبولة للشركة.
دعونا ندرس كيفية إعادة تشكيل صناعة الرعاية الصحية من fhe[7]تبدأ ممارسة البيانات.تحافظ العديد من المستشفيات على السجلات الخاصة للمرضى المخزنة في قواعد البيانات الخاصة بهم.ومع ذلك ، فإن هذه المعلومات ذات قيمة للباحثين الطبيين الخارجيين ، ويمكنهم تحليل هذه البيانات لاستنتاج الآراء المهمة للأمراض وطرق العلاج المحتملة.تتمثل العقبة الرئيسية أمام تباطؤ تقدم البحث في الحفاظ على سرية بيانات المريض المطلقة عند الاستعانة بمصادر خارجية للاستعانة بمصادر خارجية للبيانات.هناك العديد من الطرق لسجلات المرضى المجهولة أو الزائفة.لكنها ليست مثالية ، وقد يكشفون أن هناك الكثير من المعلومات التي يجب تحديدها ، أو لا يكفي الكشف عن معلومات كافية عن حالاتهم ، مما يجعل من الصعب الحصول على آراء دقيقة حول المرض.باستخدام تشفير الحالة الكاملة (FHE) ، يمكن للمستشفى تشفير بيانات المريض لحماية خصوصية المرضى في السحابة بسهولة أكبر.يمكن للباحثين الطبيين أداء وظائف الحوسبة والتحليل على بيانات التشفير دون تلف خصوصية المرضى.نظرًا لوجود رسم خرائط واحد إلى واحد بين مجموعة البيانات المشفرة والبيانات الأصلية ، فإن النتائج التي تم الحصول عليها من مجموعة البيانات المشفرة توفر رؤى حقيقية يمكن تطبيقها على الحالات الفعلية.يمكن أن تعزز بسرعة تطور صناعة الرعاية الصحية.
تطبيق آخر مثير لـ Fhe هو التدريب الذكاء الاصطناعي (AI).في الوقت الحالي ، يواجه مجال الذكاء الاصطناعي قضايا الخصوصية ، مما يعيق وصول الشركة إلى العديد من مجموعات البيانات الواسعة لتحسين خوارزميات الذكاء الاصطناعي.يجب على الشركة التي تدريب الذكاء الاصطناعي اتخاذ خيارات بين استخدام مجموعات البيانات العامة المحدودة ، أو دفع الكثير من الأموال لشراء مجموعات البيانات الخاصة أو إنشاء مجموعات بيانات ، والتي تشكل تحديًا للشركات الصغيرة التي لديها عدد أقل من المستخدمين.يجب أن يحل Fhe مشاكل الخصوصية التي تمنع العديد من مزودي مجموعة البيانات من دخول السوق.لذلك ، قد يؤدي تحسين FHE إلى زيادة في عدد مجموعات البيانات التي يمكن استخدامها لتدريب الذكاء الاصطناعي.سيؤدي ذلك إلى جعل تدريب الذكاء الاصطناعي أكثر مالياً وصقلًا ، لأنه يمكن زيادة تنويع مجموعات البيانات المتاحة.
الحد الماضي من نفس تشفير الحالة
إذا كان بإمكان Fhe بالفعل تغيير البيانات الكبيرة الحديثة ، فلماذا لم نر المزيد من التطبيقات العملية؟
على الرغم من أن الناس يناقشون ويدرسون FHE لسنوات عديدة ، إلا أنه من الصعب للغاية تحقيق FHE في الممارسة العملية.التحدي الأساسي هو أداء قوة الحوسبة المطلوبة لـ FHE.يمكن أن تنتج مجموعة بيانات الأمان الكاملة إلى نفس نتائج التحليل مثل نموذج البيانات الأصلي.هذا إنجاز صعب يتطلب الكثير من سرعة الحساب والقدرة ، والكثير منهم غير واقعيين في تنفيذ أجهزة الكمبيوتر الحالية.عادة ما يستغرق العمل بضع ثوانٍ في البيانات الأصلية ، وقد يستغرق الأمر بضع ساعات أو حتى بضعة أيام على نفس مجموعة بيانات تشفير الحالة.تسبب هذا التحدي الحساب في حلقة من الذاتي.
مثال محدد لمشكلة الحساب التي يواجهها المهندسون في FHE هو كيفية حل “خطأ الضوضاء[8]“عند حساب مجموعة بيانات تشفير الحالة نفسها ، فإن العديد من المهندسين ينتجون ضوضاء أو أخطاء زائدة في كل مرة يحسبون فيها. عندما تكون هناك حاجة إلى عدد قليل من الحسابات ، يمكن التسامح مع ذلك ، ولكن بعد تحليل متعدد ، قد تصبح الضوضاء واضحة للغاية. تصبح البيانات الأصلية من الصعب فهمها.
لماذا هو الآن؟
إنه مثل توليد الذكاء الاصطناعي[9]كان يعتبر ذات مرة محدودة وبدائية ، ثم أصبحت السائدة.قام العديد من قادة الصناعة ، حتى القادة في حقل blockchain ، بتنظيم عدد كبير من الأبحاث والتطوير.وقد عزز هذا تطوير العديد من الصناعات في الآونة الأخيرة وعزز السرد المذهل للتقدم في هذه التكنولوجيا.
خطة DPRIVE
في مارس 2021 ، وافقت برنامج الأبحاث المتقدمة للدفاع الوطني والدفاع الوطني (DARPA) على إطلاق سنوات عديدة من الخطط[10]، لتسريع تطور كل تشفير الحالة (FHE).هذه الخطة تسمى حماية البيانات (DPRIVE) في البيئة الافتراضية تمثل التقدم الرئيسي لـ FHE.يُظهر اثنين من عمالقة الصناعة متخصصين في الحوسبة السحابية وأجهزة الكمبيوتر لحل مشكلة خصوصية البيانات بشكل مشترك.لقد بدأوا هذه الخطة لإنشاء أجهزة الكمبيوتر والبرامج التي يمكنها إدارة سرعة الحوسبة ، وصياغة سياسة التوجيه للتنفيذ الدقيق لـ FHE لمنع تسرب البيانات الذي قد يتم إنشاؤه بسبب الاستخدام غير الصحيح.
كجزء من برنامج DPRIVE ، شرع المهندسون في حل “أخطاء الضوضاء” المذكورة سابقًا ، واستكشاف طريقة لتقليل مستويات الضوضاء للاحتفاظ بالبيانات الأصلية.الحل الواعد هو تصميم تصميم الحساب الكبير[11](قوانين) تمثيل البيانات.على الرغم من أن معالجات الكمبيوتر التقليدية (CPU) تستخدم عادةً 64 حرفًا ، فإن المهندسين يقومون بتطوير أنواع جديدة من الأجهزة التي يمكنها التعامل مع 1024 أو أكثر من الأطوال ، واستخدام القوانين.هذه الطريقة فعالة ، لأن الأبحاث تُظهر أن الكلمات الأطول تؤثر بشكل مباشر على نسبة الإشارة -إلى -NOISE.ببساطة ، فإن الكلمة الأطول تنمو ضوضاء أقل في كل حساب إضافي لـ FHE ، مما يسمح بمزيد من الحسابات قبل الوصول إلى عتبة فقدان البيانات.من خلال إنشاء أجهزة جديدة لحل هذه التحديات ، قلل المهندسون المشاركون في خطة DPRIVE بشكل كبير من حمل الحساب المطلوب لأداء FHE.
من أجل تسريع سرعة الحساب وقريبًا من هدف 100000 مرة ، بدأ فريق DPRIVE في القيام برحلة مستمرة ، وتصميم نظام جديد لمعالجة البيانات لتجاوز قدرة وحدات المعالجة والرسومات التقليدية.قاموا بتطوير تعليمات متعددة جديدة والمزيد من البيانات[12](MIMD) يمكن لنظام إدارة تعليمات متعددة ومجموعات البيانات في نفس الوقت.يشبه MIMD بناء طريق سريع جديد بدلاً من استخدام الطرق ذات المعدات الموجودة غير الكافية لاستيعاب حسابات الوقت الحقيقي السريع لـ FHE المطلوبة.
الشيء المثير للاهتمام في خطة DPRIVE هو أنها تستخدم على نطاق واسع في حوسبة الرياضيات الحاسوبية “التوازي[13]“هذا يتيح للمطورين إجراء حسابات متعددة كبيرة على نطاق واسع في نفس الوقت. يمكنك التعامل مع التوازي كجزء مختلف من مجموعة من علماء الرياضيات للتعامل مع المشكلات الرياضية الضخمة في نفس الوقت ، بدلاً من السماح لهم بإكمال عملهم واحدًا واحد.
في سبتمبر 2022 ، بعد بدء الخطة لمدة عام ونصف العام ، أعلنت Microsoft و Intel و Darpa[14]لقد أكملوا بنجاح المرحلة الأولى من خطة DPRIVE.إنهم يخضعون حاليًا للمرحلة الثانية من DPRIVE.إنتل أيضا إطلاق[15]لديها مجموعة أدوات تشفير كلها الخاصة وتوفر أدوات للمطورين لتعزيز كل تشفير أسرع في السحابة.صممت Intel مجموعة الأدوات هذه للتأكد من أنها متوافقة مع أحدث معالجة البيانات وحسابها.ويشمل وظائف خاصة مخصصة للتخصيص ، وتشغيلها بسلاسة مع Microsoft Seal ، وعينات من جميع مخططات تشفير الحالة ، والمستندات الفنية التي توجه المستخدمين.
انضمام وحساب Google الخاص[16]توفر مكتبة المصدر المفتوح للمطورين أداة حساب متعددة الأجزاء (MPC).تتيح طريقة الحساب هذه لجميع الأطراف الحصول على رؤى المشاركة من خلال مجموعات بيانات مختلفة دون تعريض البيانات الأصلية لبعضها البعض.يجمع Join و Compute الخاص بين تقنية التشفير من FHE مع تقاطع المجموعة الخاصة (PSI) لتحسين ممارسة سرية البيانات.PSI هي طريقة تشفير أخرى تتيح لجميع الأطراف التي لديها مجموعات بيانات مختلفة تحديد العناصر أو نقاط البيانات الشائعة دون الكشف عن بياناتها.لا تتركز طريقة Google لتعزيز خصوصية البيانات في FHE فقط ؛
تجدر الإشارة إلى زيادة توافر مكتبة التشفير الكاملة المحترمة للغاية.ومع ذلك ، عندما تحاول الشركات المحترمة للغاية هذه المكتبات في عملياتها ، يصبح الوضع أكثر وضوحًا.في أبريل 2021 ، سوف ناسداك ، وهو صرف شهير للأسهم وكيان تقنية سوق رأس المال العالمي ،[17]يتم تضمين Fhe في تشغيله.تستخدم NASDAQ أدوات Intel FHE ومعالجات عالي السرعة لتحديد رؤى قيمة وأنشطة غير قانونية محتملة من خلال التشفير الكامل للتقنية لتحديد مجموعات البيانات التي تحتوي
التمويل الأخير
بالإضافة إلى البحث وتطوير الشركة المذكورة سابقًا ، هناك العديد من الشركات الأخرى التي تلقت مؤخرًا الكثير من الدعم المالي للتركيز على مبادرة تشفير النزاهة (FHE).
كورنامي[18]أثنت شركة التكنولوجيا الكبيرة على التطوير الرائد لتكنولوجيا الحوسبة السحابية القابلة للتطوير لتصميم تشفير الحالة الكاملة.إنهم يشاركون في العديد من الجهود لإنشاء نظام حوسبة أكثر فعالية يدعم FHE من وحدات المعالجة المركزية التقليدية.كما أنها توجه لحماية مبادرة تهديدات الحوسبة الكمومية.في مايو 2022 ، أعلن كورنامي[19]تم تنفيذ جولة من تمويل C -series بنجاح ، بقيادة SoftBank ، جمعت 68 مليون دولار ، بحيث وصل إجمالي تمويله إلى 150 مليون دولار أمريكي.
زاما[20]إنها شركة أخرى في صناعة blockchain التي تقوم ببناء أداة تشفير مفتوحة وذات الاتجاهات.قامت Zama بتطوير آلة افتراضية Ethereum الكاملة (FHEVM) كأحد منتجاتها.تحافظ اتفاقية العقد الذكية هذه على بيانات المعاملة على السلسلة وتبقي مشفرًا أثناء المعالجة.يتم إعجاب المطورين الذين يستكشفون التطبيقات المختلفة باستخدام مكتبة Zama بأدائهم ، حتى في حالات الاستخدام المعقدة.زاما في فبراير 2022[واحد وعشرون]تم الانتهاء من التمويل البالغ 42 مليون دولار بنجاح ، بقيادة مختبرات البروتوكول ، مما يجعل إجمالي تمويله البالغ 50 مليون دولار.
fhenix[إثنان وعشرون]إنه أيضًا مشروع ناشئ يقدم fhe في blockchain.هدفهم هو تمديد الطلبات إلى المناطق باستثناء الدفع السري ، وللأمر في مجال التمويل اللامركزي (DEFI) ، الجسر ، التصويت على الحوكمة ، وألعاب Web3[ثلاثة وعشرين]افتح الباب.في سبتمبر 2023 ، أعلن Fhenix[أربعة وعشرون]تم الانتهاء من 7 ملايين دولار أمريكي من التمويل المستدير البذور بنجاح ، بقيادة Multicoin Capital و Collider Ventures.
ماذا سيحدث بعد ذلك؟
على مر السنين ، كان Full Crypto Crypto (FHE) مفهومًا للتشفير القوي الواعد ، مما يشير إلى مستقبل خصوصية البيانات القوية.بدأ التطور الأخير في تحويل Fhe من الأحلام النظرية إلى الواقع الفعلي.على الرغم من أن كل شركة تتنافس على أن تصبح أول رائد لتحقيق وظيفة قوية وكاملة ، فإن العديد من الشركات تتعاون مع تعقيد هذه التكنولوجيا القوية.من خلال تنفيذ مكتبة المصدر المفتوح لمختلف الخطط المتقاطعة والتطوير مع المكتبات الأخرى ، فإن روح التعاون هذه واضحة.
وفقا لمسح بلدي ، فإن المناقشة حول fhe تبدو بعيدة المدى.في الأسابيع القليلة المقبلة ، يسعدني أن أدرس بعمق ومشاركة المزيد من رؤيتي في البحث.على وجه التحديد ، لا أستطيع الانتظار لاستكشاف السمة:
تطبيق Fhe الناشئ.
التفاعل بين دليل المعرفة صفر (ZKPs) و Fhe.
دمج FHE و Private Collection (PSI) للترويج للحساب متعدد الحلقات (MPC).
تطورت شركات جديدة مثل ZAAA و Fhenix في مجال Fhe.
>
الاقتباس المرجعي:
Arampatzis ، Anastasios.فينافيفي 1 فبراير ، 2022 ، Venafi.com/blog/what-alre-latest-developments-homorphic-encryption-sk-experts/.
Arampatzis ، Anastasios.فينافي، 28 أبريل 2023 ، Venafi.com/blog/homorphic-encryption-it-and- it- use/.
“بناء الأجهزة لتحقيق حماية البيانات المستمرة.”DARPAفي 2 مارس 2020 ، www.darpa.mil/news-events/2020-03-02.[25]
كريستوبال ، صموئيل.Datascience.aeroفي 7 يناير ، 2021 ، DataScience.aero/ly-homomorphic-entryption-the-holy-grail-of-coreraphy/.
“مليئة بنفس تشفير الحالة: ما هذا ، لماذا هو مهم؟”جمعية الإنترنتفي 9 مارس ، 2023 ، www.internetsociety.org/resources/doc/2023/homomorphic-encryption/.[26]
هانت ، جيمس.الكتلة، The Block ، 26 سبتمبر 2023 ، www.theblock.co/post/252931/fhenix-eed-multicoin-capital.[27]
“حزمة أداة تشفير Intel® Full -State.”Infel، www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/homorphic-encryption/overw.html#gs.fu55im.[28]تاريخ الزيارة هو 8 أكتوبر 2023.
“تعاونت Intel مع Microsoft للمشاركة في مشروع DARPA.”Infel، 8 مارس 2021 ، www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/intel-collaboraate-microsoft-darpa-html#gs.ftusxq.[29]“إنتل لنفس أبحاث تشفير وتطوير تشفير الحالة قد أحضر التقدم”.Infelفي 6 أبريل ، 2021 ، www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/xeon-dvances-nasdaqs-homomorphic-rd.html#gs.6mpgme.[30]
جونسون ، ريك.Infel، 2022 年 9 月 14 日 ، community.intel.com/t5/blogs/products-and-solutions
“Microsoft Seal: سريع وسهل الاستخدام نفس مكتبة تشفير الحالة.”Microsoft Research، 4 يناير 2023 ، www.microsoft.com/en-s/research/project/microsoft- ختم/.[31]
بايلير ، الدكتور باسكال.عصر العمل، 9 مارس ، 2023 ، www.businessage.com/post/ homorphic-encryption-the-holy-grail-of-cryptography[32]
ساماني ، كايل.Multicoin Capital، 26 سبتمبر 2023 ، https://multicoin.capital/2023/09/26/the-dawn-on-chain-fhe/
“ما هو تشفير الحالة الكامل؟”inpha، 11 أبريل ، 2021 ، https://inpher.io/technology/what-s-ly-homorphic- ادخار/
