jakiro
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著者：Maggie @ Foresight Ventures
TLDR：
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FHE完全な同性愛暗号化は、次世代のプライバシー保護テクノロジーであり、これが上昇しようとしており、レイアウトの価値があります。FHEには理想的なプライバシー保護機能がありますが、パフォーマンスにはまだギャップがあります。Crypto Capitalの参入により、近年のZKの急速な発展と同じように、技術の開発と成熟度が大幅に加速されると考えています。
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完全な準同型暗号化は、トランザクションプライバシー保護、AIプライバシー保護、プライバシー保護コプロセッサのためにWeb3で使用できます。その中で、私はプライバシー保護EVMについて特に楽観的です。これは、既存のリングシグネチャー、コインミキシングテクノロジー、ZKよりも柔軟でEVMにより適しています。
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現在、いくつかの優れたFHEプロジェクトを調査しましたが、そのほとんどは今年から来年の第1四半期までメインネットワークで利用可能になります。これらのプロジェクトの中で、Zamaは最も強力な技術を持っていますが、コインを発行する計画があるとまだ述べていません。さらに、FHENIXはその中で最高のプロジェクトであると考えています。
1。FHEは理想的なプライバシー保護技術です
1.1 FHEの役割
完全な同型暗号化は一種です暗号化されたフォーム、人々は、暗号文で任意の数の追加および乗算操作を実行して、まだ暗号化されている結果を取得することができ、それらを復号化することで得られた結果はプレーンテキストの結果と同じです。データを実装します「目に見えないと見なすことができます。」
完全な同型は、データの漏れを心配することなく、外部コンピューティングのパワーにデータを外すことができます。。
たとえば、簡単に言えば、会社のデータは非常に貴重です。そうすれば：
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データは完全に同種の暗号化であり、クラウドサーバーにアップロードする前に暗号文に変換されます。たとえば、上記の図の番号5と10は、暗号文に暗号化され、「X」および「YZ」として表現されます。
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たとえば、データの操作を実行する必要がある場合、2つの番号5と10を追加する場合は、クラウドサーバー上のciphertext “x”と “yz”をAlgorithm指定Plantext +操作を実行する必要があります。特定の操作に対して、得られた暗号文の結果は「PDQ」です。
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クラウドサーバーからこのciphertextの結果をダウンロードした後、復号化後にプレーンテキストが取得されます。この単純なテキストの結果は、5 + 10の計算結果であることがわかります。
プレーンテキストはここにのみ表示され、クラウドサーバーに保存および計算されたすべての暗号文データは暗号文データです。これにより、データの漏れを心配する必要はありません。プライバシー保護に対するこのアプローチは理想的です。
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半湿潤暗号化：半塩基性は簡単で実用的です。半塩基性とは、暗号文が次のような1つの準同型特性しか持っていないという事実を指します。
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ほぼ準同型：Ciphertextで追加と乗算を同時に計算することができますが、サポートする回数は非常に限られています。
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有限シリーズ完全に同種の暗号化：回数を制限することなく、暗号文で任意の追加と乗算の組み合わせを実行できるようにします。しかし、関数の複雑さを制限する新しい上部の複雑さの制限があります。
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完全に同種の暗号化：複雑さと回数の制限なしに、任意の数の追加および乗算操作をサポートする必要があります。
ここでは、すべての同型暗号化が最も困難で理想的であり、「Cryptoologyの聖杯」と呼ばれています。」。
1.2歴史
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完全な同型暗号化には長い歴史があります
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1978年：総同型暗号化の概念が提案されています。
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2009年（第一世代）：最初のすべてのホモマーフィックソリューションが提案されました。
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2011年（第2世代）：整数に基づいた総同型スキームが提案されました。以前のソリューションよりも簡単で、効率が向上していません。
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2013年（第3世代）：FTEソリューションGSWを構築するための新しいテクノロジーが提案され、効率が高くセキュリティが向上しました。この技術はさらに改善され、FHEWとTFHEが開発され、効率がさらに向上しました。
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2016年（第4世代）：同様の同種暗号化スキームCKKが提案され、特にプライバシー保護された機械学習アプリケーションに適した多項式近似を評価するための最も効果的な方法です。
一般に使用されるアルゴリズムは、現在、主に第3世代および第4世代のアルゴリズムをサポートしています。アルゴリズムの革新、エンジニアリングの最適化、ブロックチェーンフレンドリー、ハードウェアアクセラレーションは、資本が入るにつれて簡単に現れます。
1.3現在のパフォーマンスと可用性
一般的に使用される同種暗号化ライブラリ：
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Zama tfheパフォーマンス：
たとえば、Zama tfheの256ビットの追加と減算には約200msがかかり、平易なテキストの計算は約数百から数百のナノ秒であり、FHEの計算速度はプレーンテキストの計算よりも約10^6倍遅いです。一部の最適化された操作は、Pingwenの操作よりも約1,000倍遅いです。もちろん、暗号文の計算をプレーンテキスト計算と比較することは不公平です。プライバシーには、完全な準同型などの理想的なプライバシー保護技術は言うまでもなく、価格があります。
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ZamaはR＆Dに合格する予定ですFHEのハードウェアパフォーマンスをさらに向上させる。
1.4 FHE+Web3のいくつかの技術研究の指示
Web3は分散化されており、以下のように、完全な同型とWeb3を組み合わせるときに研究する多くの技術的方向があります。
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革新的なFHEソリューション、コンパイラ、ライブラリ、より良い、より速く、より速く、より適したブロックチェーンに適しています。
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FHEハードウェア、コンピューティングのパフォーマンスを改善します。
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FHE + ZKP、FHEプライバシー計算を使用している間、ZKを使用して、入力と出力が条件を満たしていることを証明するか、FHEが正しく実行されていることを証明します。
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コンピューティングノードの反evil挙動、Eigenlayer Respatingなどと組み合わせることができます。
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MPC復号化ソリューション、共有状態は暗号化されており、キーはしばしばMPCシャードを使用しており、安全で高性能のしきい値復号化プロトコルが必要です。
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データストレージDAレイヤー、より高いスループットDA層が必要であり、既存のセレスティアは要件を満たすことができません。
一般的に、FHEは完全な同性愛暗号化が今後の次世代プライバシー保護テクノロジーであると考えています。FHEには理想的なプライバシー保護機能がありますが、パフォーマンスにはまだギャップがあります。Crypto Capitalの参入により、近年のZKの急速な発展と同じように、技術の発展と成熟度が大幅に加速されると考えています。。FHEトラックはレイアウトの価値があります。
2。FHEは、Web3のさまざまなプライバシー保護シナリオで使用されており、その中で私はプライバシーEVMについて最も楽観的です。
FHEはプライバシー保護トラックに属します。簡単に言えば、それには「トランザクションプライバシー保護「+」AIプライバシー保護」+ “プライバシー保護コプロセッサ」。
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取引プライバシー保護には、プライバシー保護、投票、入札、反Mevなども含まれます。
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AIプライバシー保護には、分散化されたIDの識別と、他のAIモデルとデータのプライバシー保護も含まれます。
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プライバシー保護コプロセッサは、完全に準同型の暗号操作をチェーンから配置し、最終的にチェーンを使用することができます。
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もちろん、多くのプライバシー保護技術があります。
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ティーは非常に高速で、データは平易なテキストに存在し、信頼できるハードウェアで計算されるため、非常に高速です。しかし、それは安全なハードウェアに依存しており、実際にはアルゴリズムではなくハードウェアを信頼するメーカーであり、この信頼モデルは集中化されています。さらに、一部のTEEコンピューティング検証では、リモート検証のためにTEEメーカーへのネットワーキングが必要です。これは、ブロックチェーンとチェーンの検証への統合には適していません。オンチェーン検証が必要なため、ブロックチェーンの履歴データノードのみを独立して完了することができ、外部の集中機関に依存してはなりません。
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MPC Secure Multi-Partyコンピューティングは、プライバシーを保護するマルチパーティコンピューティングテクノロジーでもあります。ただし、このテクノロジーでは、複数の当事者が同時にオンラインになり、頻繁にやり取りする必要があることがよくありますが、これは通常、ブロックチェーンなどの非同期シナリオには適していません。主に分散化されたキー管理に使用されます。代わりに、秘密鍵は、それぞれ異なるデバイスまたはノードに保存されている複数のシャード（または部品）に分割されます。署名トランザクションが必要な場合にのみ、複数のフラグメントがマルチパーティコンピューティングプロトコルを介して計算に参加して署名を生成します。
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ZKゼロ知識の証明は、主に計算証明を作成するために使用され、特定の計算プロセスが正しく実行され、プライバシー保護にはめったに使用されないことを証明します。ZKと同性的な技術も分離できず、プライバシー保護の部分も同型技術を使用しています。
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FHE完全な同種暗号化は、暗号文の操作プロセスでデータの交換を必要とせず、サーバー/ノードで完全に計算できます。したがって、イニシエーター/マルチパーティオンラインでは、ブロックチェーンに適しているというMPC要件はありません。そして、ティーと比較して、それは信頼できません。唯一の欠点は、パフォーマンスが高くないことです。
したがって、FHEがパフォーマンスを徐々に改善する限り、そのプライバシー保護機能はWeb3により適しています。
同時に、トランザクションのプライバシー保護の観点から、完全な準同型暗号化もEVMにより適しています。なぜなら：
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リングの署名とコインミキシングテクノロジーは契約をサポートできません。
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ALEOなどのZKプライバシー保護プロジェクトの場合、プライバシーデータはEVMアカウントモデルではなくUTXOモデルに似ています。
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完全に同種の暗号化は、契約モデルとアカウントモデルの両方をサポートでき、EVMに簡単にアクセスできます。
それに比べて、完全な準同型EVMは実際に非常に魅力的です。
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AIコンピューティングは、元々、このような複雑な暗号化モードを追加すると、この段階ではパフォーマンスが低く、コストが高くなる可能性があります。AIのプライバシー保護は、最終的にはTEE/MPC/ZK/半湿性ハイブリッドハイブリッドソリューションになると思います。
一般に、すべての同性愛暗号化はWeb3で使用できますトランザクションプライバシー保護、AIプライバシー保護およびプライバシー保護コプロセッサー。その中で、私は既存のリングシグネチャー、コインミキシングテクノロジー、ZKよりも柔軟性があり、EVMにより適しているプライバシー保護EVMについて特に楽観的です。
3. FHEプロジェクトのほとんどは、今年から来年の第1四半期まで、メインネットワークで利用できます。
私たちは、今日の市場で最も優れたすべてのホモマーの暗号化プロジェクトを調査しました。
3.1 Zama（ツール）
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物語：ブロックチェーンとAIに完全に同種の暗号化を提供します
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ツール：TFHE-RS、TFHE RUST実装
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ツール：コンクリート、TFHEコンパイラ
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製品：コンクリートML、プライバシー保護機械学習
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製品：FHEVM、プライバシーを保護するスマート契約
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チーム：CTO Pascal Paillier、有名な暗号家
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CTO＆amp;彼は1999年にTelecom Paristechから博士号を取得し、1999年にPaillier暗号システムを発明しました。彼は2013年に同型暗号化に関連する論文の公開を開始し、すべての同性愛の分野でトップの人物の1人です。
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CEO＆AMP;共同設立者：2011年にUCLをBioinformatics PhDで卒業し、Zamaで働いており、複数のプロジェクトのアドバイザーで働いています。
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資金調達：4年で8200万米ドル以上を調達し、マルチコインキャピタルおよびプロトコルラボが率いる最新の融資ラウンドは7300万でした。
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2023年9月26日、シードラウンドは、マルチコインキャピタル、ノードキャピタル、バンクレスベンチャー、ロボットベンチャー、テインラボ、ハックVC、メタプラネットが率いる700万米ドルが率いました
3.2フェニックス（EVM + AI）
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物語：FHEコプロセッサ/L2 FHEロールアップ（EVM互換プライバシーL2）
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製品：FHEをサポートするロールアップは、EVM互換の機密スマートコントラクトです。開発者は、ソリディティを使用してDAPPを開発します。これにより、データプライバシーも確保できます。
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製品：Coprocessor、暗号化コンピューティングタスクは、チェーンからオフロードするために、ホストチェーン（イーサリアム、L2、L3）からオフロードされます。彼らは、FHEベースの操作の効率を大幅に改善します。
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協力：ZamaのFhevmを使用してZamaと協力し、GithubにはForkのZama Libraryがあります
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協力：Eigenlayerとの協力、Rollupのノードは、Eigenlayerで再度品質である必要があります
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チーム：Guy ItzhakiはIntelで7年以上の経験があり、Intelの同性愛暗号化とブロックチェーンビジネス開発のディレクターを務めています。
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創設者：2016年のMITの博士号候補、MITの修士号。MITエニグマプライバシー契約の研究開発に参加し、強力な研究開発能力を持っています。
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CEO：Guy ItzhakiはIntelで7年間の実務経験があり、プライバシー保護の分野で非常に強力な時間経験を持っています。彼は、Intelの同音異常とブロックチェーンのビジネス開発のディレクターを務めました。
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クリス教授、ペイカート、すべての同種暗号化を伴うCryptoologist。アルゴランドの暗号リーダー。
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資金調達：1年、ハックVCが率いるラウンドの最新ラウンドは1500万を調達し、その後、先見性のあるベンチャーやその他の機関が続きました。
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2024年5月、AラウンドはHack VCが率いる1500万米ドルであり、その後に先見性のあるベンチャーなどの機関が続きました。
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2023年9月26日、シードラウンドは700万米ドルで導かれ、マルチコインキャピタルは投資をリードし、ノードキャピタル、バンクレスベンチャー、ロボットベンチャー、テインラボ、ハックVC、メタプラネットが参加しました。
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ロードマップ：24 Q2テストネットワークリリース、25 Q1
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2024年第2四半期には、しきい値ネットワークがリリースされます。
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Q3 2024、FHE共同プロセッサV0。
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Q1 2025、メインネットワーク
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Q3 2025、FHE共同プロセッサV1。
3.3インコ（EVM）
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物語：モジュラープライバシーコンピューティングレイヤー/サポートEVMチェーン
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製品：FHEをサポートするロールアップは、EVM互換の機密スマートコントラクトです。開発者は、ソリディティを使用してDAPPを開発します。これにより、データプライバシーも確保できます。
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協力：Zamaと協力して、ZamaのFhevmを使用します
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チーム：Microsoftのソフトウェアエンジニアであり、Googleの初期段階での創設者Remi GA、および並列金融のDefiプロジェクトに取り組みました
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創設者：22年前のRemi Gaiは、それぞれMicrosoftとGoogleで6〜9か月のソフトウェアエンジニアの経験を持ち、後にParallel FinanceのDefi Projectに取り組みました。
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技術リード：Amaury A、Cosmos Core Development
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資金調達：最新のシードラウンドは450万人を育て、1KXが率いる
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2024年2月、INCOネットワークは、1KX、Circle Ventures、Robot Ventures、Portal VC、Alliance DAO、Big Brain Holdings、Symbolic、GSR、Polygon Ventures、Dae Dalus、Matter Labs、およびFenbushiが率いる450万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。キャスト
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進捗状況：テストネットワークは3月24日に発売され、メインネットワークは第4四半期に発売されました。
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2024年3月に、FHEVMを含むようにテストネットワークが開始されました。現在、プライバシーを保護するERC-20、プライバシー投票、ブラインドシュート、プライバシーの例がいくつかあります。
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Q2からQ3 2024まで、FHEVMを含むテストネットワークが起動されます
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Q4 2024、メインWebサイトにアクセスしてください
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2025年には、100〜1000のTPを達成することを望んで、FPGAハードウェアを加速する予定です。
3.4マインドネットワーク（ai＆amp; depin）
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物語：データのプライバシー保護とプライバシーの計算。AIおよびdepinのデータとモデル。
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製品：23年の物語は、プライバシーデータレイク、プライバシー保護されたデータストレージとコンピューティングです。今年、AIおよびdepinのデータとモデルのプライバシー保護が調整されました。
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協力：Zamaと協力してZamaの完全な同性愛ライブラリを使用する
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協力：IncoのFhenixと協力して、FHEVMを使用してロールアップします
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協力：Arweaveと協力して、暗号化されたデータを保存します
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協力：Eigenlayer、Babylonなどと協力し、サービスノードの再開リファレンス：https：//mindnetwork.medium.com/fhe-secured-readaking-layer-scaling-security-for-ai-depin-networks-73d5c6e5dda3
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チーム：CTOジョージはケンブリッジ大学の元研究者でした。
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共同設立者＆amp;ジョージはケンブリッジ大学の研究者であり、多国籍銀行のテクニカルディレクターとして働いており、インターネット金融技術の長年の経験を持っています。
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資金調達：2年、種子は250万元を育て、ビナンスラボがインキュベートされました
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2023年6月20日、シードラウンドには250万米ドルがあり、Binance Labsが率い、Hashkey、SevenXなどが参加しました。
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ロードマップ：テストネットワーク上にあり、現在のロードマップはリリースされていません
3.5 privasea（ai＆amp; depin）
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物語：AIおよびdepinプライバシーの計算。
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製品：FHEを使用してMLモデルをトレーニングします。最適化されたTFHEのブールゲート。
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製品：FaceID、プライバシー保護の顔認識。反翼とKYC用
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協力：BNB Greenfieldを統合して暗号化されたデータを保存します
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チーム：CTO Zhuan Cheng、シカゴ大学数学博士号、暗号技術研究開発の豊富な経験。
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CEO：AIプロジェクトであるDavid Jiaoはかつて2000万元以上を調達し、ブロックチェーンプロジェクトは400万元以上を調達しました。
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CTO Zhuan Cheng、シカゴ大学数学博士号は、暗号化の研究開発で豊富な経験を持っています
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資金調達：1年、種子は500万元を育て、binanceラボがインキュベートされました
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2024年3月、シードラウンドは500万米ドル、Binance Labs Incubated、MH Ventures、K300、Gate Labs、1NVSTなどが投資に参加しました。
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ロードマップ：テストネットワークV2は4月24日にリリースされ、24 Q3のメインネットワークがリリースされました。
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2024年1月、テストネットV1。
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2024年4月、テストネットV2。
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Q3 2024、TGE。
3.6 Optalysys（ツール）
物語：同種暗号化ハードウェア。
上記の情報から判断すると、Zamaはこれらのプロジェクトに完全に適合性の暗号化のコアオープンソースライブラリを提供し、現在、当然の先駆者で最強のテクノロジーです。しかし、Zamaはコイン発行計画を持っているとまだ述べていないため、Fhinexに焦点を当てました。
FHINEXはプライバシー保護されたEVMを実装し、プライバシー保護されたスマートコントラクトを実装します。彼らは、完全な準同型プライバシーを持つEVMであるFHENIX L2を構築する予定です。プライバシー保護トランザクションとDefiなどを提供します。このL2には、いくつかの暗号化と復号化操作のためのしきい値ネットワークも装備されています。FHENIXは、FHENIX以外のEVMチェーンを提供し、完全に同性的なコンピューティングサーブを提供できるFHE共同プロセッサも構築します。
FHINEXチームは、MITのエニグマプライバシープロトコルの開発に参加するIntelのプライバシーコンピューティングの専門家であるだけでなく、強力な技術的強さを持っています。
要するに、ZamaやFhinexなどの完全な準同型暗号化プロジェクトは、理想的なプライバシー保護ツールをブロックチェーンにもたらすことができると考えています。
